Modelado matemático de la pirólisis de residuos sólidos olivícolas

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 ausenc...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autores principales: Mansilla, Ayelén María, Bálsamo, Nancy Florentina, Álvarez, Dolores María Eugenia, Crivello, Mónica Elsie
Formato: Documento de conferencia publisherVersion
Lenguaje:Español
Publicado: 2022
Materias:
Biomasa Residual
Aceitunas Verdes
Redes Neuronales Artificiales
Backpropagation
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/20.500.12272/6197
Aporte de:
RIA - Repositorio Institucional Abierto (UTN) de Universidad Tecnológica Nacional
id I68-R174-20.500.12272-6197
record_format dspace
institution Universidad Tecnológica Nacional
institution_str I-68
repository_str R-174
collection RIA - Repositorio Institucional Abierto (UTN)
language Español
topic Biomasa Residual
Aceitunas Verdes
Redes Neuronales Artificiales
Backpropagation
spellingShingle Biomasa Residual
Aceitunas Verdes
Redes Neuronales Artificiales
Backpropagation
Mansilla, Ayelén María
Bálsamo, Nancy Florentina
Álvarez, Dolores María Eugenia
Crivello, Mónica Elsie
Modelado matemático de la pirólisis de residuos sólidos olivícolas
topic_facet Biomasa Residual
Aceitunas Verdes
Redes Neuronales Artificiales
Backpropagation
description 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.
format Documento de conferencia
publisherVersion
author Mansilla, Ayelén María
Bálsamo, Nancy Florentina
Álvarez, Dolores María Eugenia
Crivello, Mónica Elsie
author_facet Mansilla, Ayelén María
Bálsamo, Nancy Florentina
Álvarez, Dolores María Eugenia
Crivello, Mónica Elsie
author_sort Mansilla, Ayelén María
title Modelado matemático de la pirólisis de residuos sólidos olivícolas
title_short Modelado matemático de la pirólisis de residuos sólidos olivícolas
title_full Modelado matemático de la pirólisis de residuos sólidos olivícolas
title_fullStr Modelado matemático de la pirólisis de residuos sólidos olivícolas
title_full_unstemmed Modelado matemático de la pirólisis de residuos sólidos olivícolas
title_sort modelado matemático de la pirólisis de residuos sólidos olivícolas
publishDate 2022
url http://hdl.handle.net/20.500.12272/6197
work_keys_str_mv AT mansillaayelenmaria modeladomatematicodelapirolisisderesiduossolidosolivicolas
AT balsamonancyflorentina modeladomatematicodelapirolisisderesiduossolidosolivicolas
AT alvarezdoloresmariaeugenia modeladomatematicodelapirolisisderesiduossolidosolivicolas
AT crivellomonicaelsie modeladomatematicodelapirolisisderesiduossolidosolivicolas
bdutipo_str Repositorios
_version_ 1764820552929771522

Ejemplares similares