Чтобы переработать органическую массу в топливо, существует несколько методов. Я предоставлю вам несколько примеров, а также фрагменты кода. Однако обратите внимание, что эти примеры упрощены и могут не охватывать все аспекты полной реализации. Также имейте в виду, что конкретная реализация кода будет зависеть от используемого вами языка программирования и платформы.

1. Анаэробное сбраживание:
   Анаэробное сбраживание — это биологический процесс, который превращает органические материалы в биогаз, который можно использовать в качестве топлива. Вот пример Python с использованием библиотеки Biopython для расчета выхода метана из органической массы:

from Bio import SeqIO
from Bio.SeqUtils import GC
def calculate_methane_yield(sequence):
    gc_content = GC(sequence)
    methane_yield = gc_content * 0.1  # Example conversion factor
    return methane_yield
# Load organic mass DNA sequence
sequence = SeqIO.read("organic_mass.fasta", "fasta").seq
# Calculate methane yield
methane_yield = calculate_methane_yield(sequence)
print("Methane Yield:", methane_yield)

2. Пиролиз.
   Пиролиз — это процесс термического разложения, в ходе которого органические материалы превращаются в бионефть, биоуголь и синтез-газ. Вот упрощенный пример Python с использованием пакета пиролиза для моделирования процесса:

import pyrolysis
# Define the organic mass
organic_mass = pyrolysis.Material(carbon=50, hydrogen=10, oxygen=30, nitrogen=1, sulfur=1)
# Set pyrolysis conditions
temperature = 500  # Celsius
pressure = 1  # Bar
# Simulate pyrolysis process
products = pyrolysis.simulate(organic_mass, temperature, pressure)
# Extract bio-oil and syngas
bio_oil = products.oil
syngas = products.gas
print("Bio-oil:", bio_oil)
print("Syngas:", syngas)

3. Переэтерификация:
   Транстерификация — это химический процесс, в ходе которого органические масла и жиры превращаются в биодизельное топливо. Вот упрощенный пример использования Python и библиотеки PyTorch для модели прогнозирования переэтерификации на основе нейронной сети:

import torch
# Load pre-trained transesterification model
model = torch.load("transesterification_model.pt")
# Define input variables
oil_properties = [0.2, 0.1, 0.05, 0.65]  # Example: fatty acid composition
# Convert input to tensor
input_tensor = torch.tensor(oil_properties).unsqueeze(0)
# Make transesterification prediction
biodiesel_yield = model(input_tensor)
print("Biodiesel Yield:", biodiesel_yield)