Modelado matemático de la pirólisis de residuos sólidos olivícolas
- Autores
- Mansilla, Ayelén María; Bálsamo, Nancy Florentina; Álvarez, Dolores María Eugenia; Crivello, Mónica Elsie
- Año de publicación
- 2021
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- La industria olivícola es una actividad social y económica clave en la región noroeste de Córdoba. Ésta genera importantes cantidades de biomasa residual que se puede transformar en moléculas plataforma, de mayor valor agregado, mediante pirólisis. La pirólisis consiste en la carbonización en ausencia de oxígeno. El objetivo de este trabajo es utilizar Redes Neuronales Artificiales para obtener un modelo matemático que permita reproducir el proceso de pirólisis que transforma a los carozos de aceitunas en biolíquidos y biocarbón. Se desarrolló una red con algoritmo backpropagation. Para su entrenamiento se utilizó un conjunto predefinido de datos entrada/salida considerados como referencia del proceso; se utilizaron la temperatura y porcentajes de biocarbón obtenidos experimentalmente, como datos de entrada y los porcentajes de biolíquido, como salida. El algoritmo comparó el resultado obtenido con los valores que se desean obtener y así calculó un valor de error. El error se transmite hacia atrás, partiendo de la capa de salida hacia todas las capas intermedias que contribuyen directamente a ella. La red obtenida se estructuró con 5 neuronas en la capa oculta. El menor error y mayor índice de correlación entre respuestas reales y predichas fueron 3,3296 x 10-7 y 1, respectivamente. A partir del desarrollo de modelos matemáticos se pretende proyectar la evolución de la pirólisis en distintas condiciones de operación. Esto es de interés, dado que permite predecir el rendimiento de la reacción con la consecuente disminución de tiempos y costos en ensayos experimentales.
Fil: Bálsamo, Nancy Florentina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación y Tecnología Química. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Córdoba; Argentina.
Fil: Mansilla, Ayelén María. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación y Tecnología Química. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Córdoba; Argentina.
Fil: Álvarez, Dolores María Eugenia. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación y Tecnología Química. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Córdoba; Argentina.
Fil: Crivello, Mónica Elsie. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación y Tecnología Química. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Córdoba; Argentina. - Materia
-
Biomasa Residual
Aceitunas Verdes
Redes Neuronales Artificiales
Backpropagation - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- 2022-05-02T22:49:59Z
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- Institución
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La industria olivícola es una actividad social y económica clave en la región noroeste de Córdoba. Ésta genera importantes cantidades de biomasa residual que se puede transformar en moléculas plataforma, de mayor valor agregado, mediante pirólisis. La pirólisis consiste en la carbonización en ausencia de oxígeno. El objetivo de este trabajo es utilizar Redes Neuronales Artificiales para obtener un modelo matemático que permita reproducir el proceso de pirólisis que transforma a los carozos de aceitunas en biolíquidos y biocarbón. Se desarrolló una red con algoritmo backpropagation. Para su entrenamiento se utilizó un conjunto predefinido de datos entrada/salida considerados como referencia del proceso; se utilizaron la temperatura y porcentajes de biocarbón obtenidos experimentalmente, como datos de entrada y los porcentajes de biolíquido, como salida. El algoritmo comparó el resultado obtenido con los valores que se desean obtener y así calculó un valor de error. El error se transmite hacia atrás, partiendo de la capa de salida hacia todas las capas intermedias que contribuyen directamente a ella. La red obtenida se estructuró con 5 neuronas en la capa oculta. El menor error y mayor índice de correlación entre respuestas reales y predichas fueron 3,3296 x 10-7 y 1, respectivamente. A partir del desarrollo de modelos matemáticos se pretende proyectar la evolución de la pirólisis en distintas condiciones de operación. Esto es de interés, dado que permite predecir el rendimiento de la reacción con la consecuente disminución de tiempos y costos en ensayos experimentales. Fil: Bálsamo, Nancy Florentina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación y Tecnología Química. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Córdoba; Argentina. Fil: Mansilla, Ayelén María. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación y Tecnología Química. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Córdoba; Argentina. Fil: Álvarez, Dolores María Eugenia. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación y Tecnología Química. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Córdoba; Argentina. Fil: Crivello, Mónica Elsie. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba. Centro de Investigación y Tecnología Química. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Córdoba; Argentina. |
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La industria olivícola es una actividad social y económica clave en la región noroeste de Córdoba. Ésta genera importantes cantidades de biomasa residual que se puede transformar en moléculas plataforma, de mayor valor agregado, mediante pirólisis. La pirólisis consiste en la carbonización en ausencia de oxígeno. El objetivo de este trabajo es utilizar Redes Neuronales Artificiales para obtener un modelo matemático que permita reproducir el proceso de pirólisis que transforma a los carozos de aceitunas en biolíquidos y biocarbón. Se desarrolló una red con algoritmo backpropagation. Para su entrenamiento se utilizó un conjunto predefinido de datos entrada/salida considerados como referencia del proceso; se utilizaron la temperatura y porcentajes de biocarbón obtenidos experimentalmente, como datos de entrada y los porcentajes de biolíquido, como salida. El algoritmo comparó el resultado obtenido con los valores que se desean obtener y así calculó un valor de error. El error se transmite hacia atrás, partiendo de la capa de salida hacia todas las capas intermedias que contribuyen directamente a ella. La red obtenida se estructuró con 5 neuronas en la capa oculta. El menor error y mayor índice de correlación entre respuestas reales y predichas fueron 3,3296 x 10-7 y 1, respectivamente. A partir del desarrollo de modelos matemáticos se pretende proyectar la evolución de la pirólisis en distintas condiciones de operación. Esto es de interés, dado que permite predecir el rendimiento de la reacción con la consecuente disminución de tiempos y costos en ensayos experimentales. |
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