Torrefaction cải thiện đặc tính nhiên liệu của MSW: giảm độ ẩm, tăng hàm lượng carbon, HHV, giảm O/C và H/C.

   - Dữ liệu thực nghiệm từ các mức nhiệt độ torrefaction: 240°C, 270°C, 300°C, 330°C trong 30 phút.

   - Các đặc tính được phân tích: ultimate (C, H, O), proximate (ash, VM, FC), HHV và EY.

   - Mô hình hồi quy tuyến tính sử dụng biến đầu vào là mass loss (ML) để dự đoán các đặc tính trên.

   - Kết quả:

     - R² cao (>0.87) cho O, H, VM, FC, HHV, EY → mô hình đáng tin cậy.

     - R² thấp cho C và ash khi dùng chung cho cả food và wood waste → cần mô hình riêng biệt.

     - Mô hình riêng cho C và ash:

       - Food waste:  

         C = 0.1638×ML + 51.9040 (R² = 0.9447)  

         Ash = 0.6965×ML + 5.1201 (R² = 0.9813)

       - Wood waste:  

         C = 0.1323×ML + 46.9330 (R² = 0.9711)  

         Ash = 0.5422×ML + 16.9000 (R² = 0.9554)

     - HHV = 0.2186×ML + 18.139 (R² = 0.939)  

       EY = –0.4388×ML + 101.59 (R² = 0.9259)

   - SSR thấp cho các mô hình → độ phù hợp cao với dữ liệu thực nghiệm.

   - Kết luận: mô hình hồi quy tuyến tính là công cụ hiệu quả để dự đoán đặc tính MSW sau torrefaction, hỗ trợ lựa chọn nguyên liệu và thiết kế quy trình khí hóa.