Sensor Inferencial Multi-modelo aplicado a un proceso simulado para la producción continua de látex para caucho

Autores
Perdomo, Mariano; Sanseverinatti, Carlos Ignacio; Clementi, Luis A.; Vega, Jorge Rubén
Año de publicación
2022
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En los procesos industriales, los sensores inferenciales son típicamente empleados para monitorear aquellas variables de interés no medibles en línea. Cuando existen múltiples estados operativos del proceso, los sensores inferenciales multi-modelo pueden tener un desempeño más adecuado. En el caso particular de los procesos de producción continua de caucho, un sensor inferencial multi-modelo resulta ser adecuado para el monitoreo de las principales variables de calidad del látex. En el presente trabajo, se desarrolla un sensor inferencial multi-modelo para monitorear tres variables de calidad de un proceso continuo para la producción de látex para caucho. Los sub-modelos del sensor inferencial son calibrados en base a la técnica de regresión por mínimos cuadrados parciales. Se selecciona, según conocimientos a priori sobre el proceso, una variable de programación que represente adecuadamente a los distintos estados de operación del proceso. En base a dicha variable, se adopta una técnica de ponderación de las predicciones de cada sub-modelo para obtener la predicción final del sensor inferencial multi-modelo. El sensor inferencial desarrollado se testea con tres casos de estudio, y se compara su desempeño con dos sensores inferenciales clásicos. En términos generales el modelo propuesto demuestra tener un desempeño ligeramente superior en comparación con los sensores clásicos implementados.
Fil: Perdomo, Mariano M. CONICET-UNL. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química (INTEC); Argentina.
Fil: Perdomo, Mariano M. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Santa Fe. Centro de Investigación en Ingeniería Eléctrica y Sistemas Energéticos (CIESE); Argentina.
Fil: Sanseverinatti, Carlos Ignacio. CONICET-UNL. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química (INTEC); Argentina.
Fil: Sanseverinatti, Carlos Ignacio. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Santa Fe. Centro de Investigación en Ingeniería Eléctrica y Sistemas Energéticos (CIESE); Argentina.
Fil: Clementi, Luis A. CONICET-UNL. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química (INTEC); Argentina.
Fil: Clementi, Luis A. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Santa Fe. Centro de Investigación en Ingeniería Eléctrica y Sistemas Energéticos (CIESE); Argentina.
Fil: Clementi, Luis A. CONICET-UNER. Instituto de Investigación y Desarrollo en Bioingeniería y Bioinformática; Argentina.
Fil: Vega, Jorge Rubén. CONICET-UNL. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química (INTEC); Argentina.
Fil: Vega, Jorge Rubén. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Santa Fe. Centro de Investigación en Ingeniería Eléctrica y Sistemas Energéticos (CIESE); Argentina.
Materia
Sensor inferencial
Multi-modelo
Estados de operación
Mínimos cuadrados parciales
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
2024-08-09T22:39:02Z
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
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