Wiskundige modellering van die prestasiekoëffisiënt van ’n direkte-uitbreiding grootmaatmelkverkoeler op ’n plaas: ’n Veelvoudige lineêre regressie-benadering
Mathematical modelling of the coefficient of performance of an on-farm direct expansion bulk milk cooler: A multiple linear regression approach
Abstract
In hierdie studie word ’n metode vir die voorspelling van die prestasiekoëffisiënt (COP) van ’n direkte uitbreiding grootmaatmelkverkoeler (DXBMC) aangebied in die vorm van ’n meervoudige lineêre regressie (MLR) model. Die eksperimentele data wat gebruik is om die model te bou en te ontwikkel, is versamel vanaf ’n DXBMC van 21 m3 met behulp van ’n dataverwerwingstelsel wat temperatuursensors, ’n omgewingstemperatuur- en relatiewe humiditeitsensor en ’n kragmeter bevat. Die studie het aan die lig gebring dat die COP van ’n DXBMC op die plaas met hoë akkuraatheid voorspel kan word. Daar is gevind dat die R2-waardes vir die voorspelling van die COP 0.957 is. Verder is die ontwikkelde model statisties beduidend, met ’n p-waarde van 1,31 × 10-120. Die model kan die COP met ’n relatiewe hoë akkuraatheid voorspel, soos aangedui deur ’n lae wortel gemiddelde kwadraatfout (RMSE) wat 0,0406 is met ’n standaardfout van 0,0392 vir die gebruik van die model om die COP te voorspel, wat aandui die eksperimentele data lewer ’n goeie pasvorm. Die ReliefF-algoritme en 2D-simulasiegrafieke het aangedui dat energieverbruik en volume melk primêr bydra tot die COP. Daarenteen was melktemperatuur, omgewingstemperatuur en relatiewe humiditeit sekondêre bygedraende faktore. Die studie het bevind dat elektriese energie die belangrikste faktor is wat die COP van die DXBMC op ’n plaas beïnvloed. Dus kan energie-doeltreffendheidsinisiatiewe in melkboerderye help om die energieverbruik te optimaliseer.