
โครงการสหกิจนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพกระบวนการผลิต Hydrogen Manufacturing Unit 2 (HMU-2) และ Pressure Swing Adsorption 3 (PSA-3) โดยการใช้แบบจำลองกระบวนการ AVEVA Pro/II และ แบบจำลอง Machine Learning เพื่อจำลองกระบวนการ ผลการศึกษาพบว่า แบบจำลอง AVEVA Pro/II สามารถทำนายผลลัพธ์ โดยมีความคลาดเคลื่อนอยู่ในช่วง 0–35% มีความคลาดเคลื่อนของอัตราการไหลของไฮโดรเจนจากหน่วย PSA สูงถึง 12% เกินเกณฑ์ 10% ที่บริษัทยอมรับได้ จึงได้พัฒนาแบบจำลอง Machine Learning โดยการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ของอัลกอริทึมแบบ Random Forest ผลการศึกษาพบว่าแบบจำลองมีความแม่นยำสูง มีค่า Mean Squared Error (MSE) มีค่า 8.48 และ 0.18 สำหรับข้อมูลกระบวนการ และ ข้อมูลห้องปฏิบัติการ และ R-squared มีค่า 0.98 และ 0.88 สำหรับข้อมูลชุดเดียวกัน และพบว่าสามารถทำนายผลลัพธ์ได้แม่นยำกว่าแบบจำลอง AVEVA Pro/II ในทุกๆ ตัวแปร สามารถลดความคลาดเคลื่อนของอัตราการไหลของไฮโดรเจนจากหน่วย PSA เหลือเพียง 4.75 และ 1.35% สำหรับอัตราการผลิต 180 และ 220 ตันต่อวันตามลำดับ จึงได้นำแบบจำลองมาทำการ Optimization ตัวแปรกระบวนการ พบว่าสามารถให้ข้อแนะนำในการปรับค่าตัวแปรต่างๆ ได้ โดยสามารถเพิ่มผลผลิตไฮโดรเจนได้ 7.8 ตันต่อวัน และสร้างผลกำไรเพิ่มขึ้น 850,966.23 บาทต่อปี
บริษัท ไทยออยล์ จำกัด (มหาชน) (TOP) ประกอบธุรกิจโรงกลั่นน้ำมันที่มีกระบวนการผลิตที่ทันสมัยและมีประสิทธิภาพสูง เพื่อผลิตและจำหน่ายน้ำมันปิโตรเลียมสำเร็จรูปป้อนตลาดในประเทศเป็นส่วนใหญ่ ทั้งยังขยายการลงทุนให้ครอบคลุมการผลิตผลิตภัณฑ์ปิโตรเคมี นํ้ามันหล่อลื่นพื้นฐาน เอทานอล รวมถึงการลงทุนในธุรกิจไฟฟ้า ตลอดจนธุรกิจขนส่งผลิตภัณฑ์ปิโตรเลียม และปิโตรเคมีทางเรือ ธุรกิจขนส่งผลิตภัณฑ์ปิโตรเลียมสำเร็จรูปทางท่อ และธุรกิจให้คำปรึกษาทางด้านพลังงาน ซึ่งมีโรงกลั่นอยู่ที่อำเภอศรีราชา จังหวัดชลบุรี โครงงานสหกิจนี้เกี่ยวข้องกับการทำงานร่วมกับหน่วยผลิต Hydrogen Manufacturing 2 (HMU-2) และ Pressure Swing Adsorption 3 (PSA-3) ซึ่งผลิตไฮโดรเจนบริสุทธิ์สูงสำหรับใช้ในกระบวนการต่าง ๆ เช่น Hydrocrackers, Hydrodesulphuriser และ Hydrotreaters หน่วยผลิตนี้มีบทบาทสำคัญในการแยกก๊าซธรรมชาติเหลือใช้จากกระบวนการก่อนหน้า ซึ่งมีความซับซ้อนสูงและต้องการการควบคุมอุณหภูมิและความดันอย่างแม่นยำเพื่อให้กระบวนการทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ เนื่องจากการขาดเครื่องมือจำลองกระบวนการที่มีประสิทธิภาพส่งผลต่อความสามารถในการผลิตและประสิทธิภาพโดยรวม ทำให้ไม่สามารถส่งไฮโดรเจนให้กระบวนการข้างต้นได้ตามความต้องการ การใช้โปรแกรม AVEVA Pro/II ซึ่งเป็นเครื่องมือสำคัญในการจำลองกระบวนการผลิตในหน่วย HMU-2 และ PSA-3 พบว่ามีข้อผิดพลาดในการจำลองบางกระบวนการ ซึ่งส่งผลกระทบต่อความแม่นยำในการคาดการณ์พารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับการผลิตไฮโดรเจน การพัฒนาโมเดล Machine Learning จึงเป็นแนวทางใหม่ที่มีศักยภาพในการเพิ่มความแม่นยำในการคาดการณ์พารามิเตอร์กระบวนการต่าง ๆ เช่น อุณหภูมิ ความดัน และอัตราการไหล การนำเทคนิค Machine Learning มาช่วยในการคาดการณ์และปรับปรุงกระบวนการผลิตไฮโดรเจนให้ได้ตามความต้องการของหน่วยผลิตในบริษัทจึงเป็นสิ่งสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตและตอบสนองความต้องการที่สูงขึ้นได้อย่างมีประสิทธิผล

คณะวิศวกรรมศาสตร์
เนื่องจากความต้องการพลังงานที่มีมากขึ้น แต่เชื้อเพลิงฟอสซิลซึ่งเป็นแหล่งพลังงานหลักมีอยู่อย่างจำกัดและเป็นสาเหตุหนึ่งของมลพิษและภาวะโลกร้อน ดังนั้นพลังงานทางเลือกจึงเป็นกุญแจสำคัญเพื่อความยั่งยืนด้านพลังงาน ประเทศไทยมีศักยภาพของพลังงานชีวมวลจากเกษตรกรรม ดังนั้นการพัฒนาระบบผลิตไฟฟ้าที่มลพิษต่ำและสามารถใช้ได้กับแหล่งพลังงานทดแทนจึงจำเป็นอย่างยิ่ง โดยเฉพาะเครื่องยนต์สเตอร์ลิงซึ่งมีโครงสร้างชิ้นส่วนไม่ซับซ้อน ปราศจากการสันดาปภายในเครื่องยนต์จึงเป็นเครื่องยนต์ที่มีศักยภาพผลิตไฟฟ้าด้วยพลังงานสะอาดและเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมเพื่อ งานวิจัยนี้จึงมุ่งเน้นพัฒนาออกแบบและสร้างต้นแบบเครื่องยนต์สเตอร์ลิงร่วมกับแหล่งพลังงานทดแทนหรือพลังงานสะอาดเพื่อผลิตไฟฟ้าและสาธิตการทำงานจริง เกิดองค์ความรู้และถ่ายทอดเทคโนโลยีเครื่องยนต์ผลิตไฟฟ้าปราศจากมลพิษในประเทศ ตลอดจนสามารถขยายผลนำไปใช้ประโยชน์กับคนไทย

คณะเทคโนโลยีการเกษตร
แมลงศัตรูทางการแพทย์และสัตวแพทย์ที่สำคัญจำพวกยุงลายบ้าน แมลงวันบ้าน และแมลงสาบ ล้วนสร้างปัญหาทางด้านสุขอนามัยของคนและสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนม รวมถึงสร้างความบดบังความงามทางทัศนียภาพมากขึ้น ดังนั้นงานวิจัยครั้งนี้จึงค้นพบสูตรผสมของน้ำมันหอมระเหยและสารออกฤทธ์หลักจากพืชสมุนไพรที่มีประสิทธิภาพสูงในการควบคุมและกำจัดแมลงเหล่านี้เมื่อเทียบกับสารเคมีกำจัดแมลง รวมถึงมีความปลอดภัยต่อสิ่งมีชีวิตที่ไม่ใช่เป้าหมายที่อาศัยอยู่ในสภาพแวดล้อมได้ และพบว่ามีความเสถียรและรักษาคุณภาพการออกฤทธิ์ของสารได้เป็นอย่างดี ซึ่งสารสูตรดังกล่าวสามารถพัฒนาเป็นผลิตภัณฑ์จากธรรมชาติที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมและสามารถใช้แทนหรือลดการใช้สารเคมีกำจัดแมลงเหล่านี้ได้

คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
โครงการศึกษาการถ่ายเทน้ำหนักของโครงสร้างบ้านไม้มีเป้าหมายเพื่อวิเคราะห์หลักการกระจายน้ำหนักภายในโครงสร้าง โดยศึกษาองค์ประกอบสำคัญ เช่น คาน เสา และพื้น รวมถึงพฤติกรรมการรับแรงของไม้ภายใต้ภาระที่แตกต่างกัน การวิจัยนี้ใช้การคำนวณเชิงโครงสร้างและการจำลองโมเดลเพื่อตรวจสอบรูปแบบการถ่ายเทน้ำหนัก นอกจากนี้ ยังช่วยพัฒนาทักษะการออกแบบ การวิเคราะห์ และการทำงานเป็นทีม ซึ่งสามารถนำไปประยุกต์ใช้กับงานก่อสร้างจริงได้อย่างเหมาะสม