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    Soft sensor basado en redes neuronales recurrentes : aplicación al monitoreo de la producción de caucho nitrilo
    (XL MECOM, 2024) Perdomo, Mariano Miguel; Clementi, Luis Alberto; Vega, Jorge Rubén
    En Argentina, el caucho nitrilo (NBR) se produce a partir de una polimerización en emulsión en un reactor batch. La medición de variables de calidad del polímero (por ejemplo, con analizadores en línea o en laboratorio) no asegura un monitoreo adecuado de la reacción. En este trabajo se desarrolla un soft-sensor (SS) para estimar en tiempo real algunas variables de calidad del producto. La complejidad reside en las dinámicas altamente no-lineales involucradas en el proceso. Por ello, el SS propuesto utiliza redes neuronales recurrentes. La evaluación de la herramienta de estimación se realiza a través de un simulador numérico del proceso NBR ajustado a la planta industrial. Las estimaciones obtenidas en distintos escenarios de operación del reactor son promisorias. El SS podría ser implementado en la planta industrial en forma sencilla.
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    Autocodificador recurrente para detectar fallas en un tren de reactores de polimerización
    (VII ARGENCON, 2024) Perdomo, Mariano Miguel; Clementi, Luis Alberto; Vega, Jorge Rubén
    La tarea de detectar, identificar y diagnosticar fallas en procesos industriales es de vital importancia para evitar un control deficiente del proceso, desperdicios de materia prima, pérdidas económicas por problemas de calidad en el producto final, etc. En consecuencia, la detección temprana y el diagnóstico preciso de las fallas resultan cruciales para reencausar el proceso y minimizar el impacto de las mismas. En este trabajo se desarrolla un módulo de detección de fallas, que incluye una interpretación de las fallas para facilitar su identificación y diagnóstico. El módulo se desarrolla en particular para un proceso de producción de látex para caucho estireno-butadieno, obtenido mediante un proceso continuo, el cual es susceptible de sufrir una amplia diversidad de fallas de distintas características. La metodología propuesta requiere para el ajuste del modelo únicamente datos del proceso en estado normal de operación, evitando así la compleja tarea de obtener un conjunto de datos representativo de todas las posibles fallas del proceso. Al tratarse de un proceso complejo, dinámico, no lineal y con muchas variables medidas, se adopta una metodología basada en autocodificadores recurrentes. Los resultados muestran en general un desempeño aceptable del modelo obtenido. Aquellas fallas que difieren significativamente de la distribución de probabilidades del estado normal de operación de la planta son detectadas eficazmente. Por otra parte, en algunos casos se observa un retardo u omisión temporal en la detección de las fallas. Esto se atribuye a la pequeña magnitud de algunas fallas, las cuales no se diferencian significativamente respecto a un estado normal de operación.
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    Classifier algorithms for tuning multi-model soft sensors : application to the estimation of quality variables in a continuous industrial process
    (WCCE11, 2023) Perdomo, Mariano Miguel; Clementi, Luis Alberto; Sanseverinatti, Carlos Ignacio; Vega, Jorge Rubén
    In this work, a multi-model soft sensor (SS) is proposed to estimate non-measurable variables in continuous processes. The proposed approach involves a first stage of clustering, using Gaussian mixture models, to identify the clusters that represent the multiple working conditions of the process. Then, for each identified cluster, multivariate linear regression sub-models are calibrated. Finally, the required non-measurable variable is estimated through a linear combination of the estimations from each sub-model. The weight coefficients for each sub-model are calculated using a classification algorithm. The performance of four different classification algorithms is evaluated in terms of the capability of their resulting multi-model soft sensor to estimate the mass conversion in a numerical simulation of a continuous emulsion polymerization for industrial production of Styrene-Butadiene Rubber. The results showed that the classifier model plays an important role in the multi-model soft sensor performance. Furthermore, a multi-model soft sensor that assigns the weights through Gaussian mixture models performs better than cases where a multi-layer perceptron, a linear discriminant analysis, or a K-nearest neighbors are used.
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    Estimación de variable de calidad en un tren de reactores continuo utilizando soft-sensors basados en redes neuronales recurrentes
    (XX RPIC, 2023) Perdomo, Mariano Miguel; Clementi, Luis Alberto; Vega, Jorge Rubén
    La producción industrial de caucho SBR (Styrene-Butadiene Rubber) utiliza un tren de reactores tanque agitados continuos para la obtención de un látex. En esa etapa, es importante contar con estimaciones en tiempo real de algunas variables en el último reactor del tren, a efectos de lograr productos de calidad con buen nivel de producción. Los soft sensors (SS) son una alternativa adecuada para cumplir con esta tarea, en comparación con las estimaciones típicamente brindadas por laboratorios analíticos y analizadores en línea. El proceso incluye dinámicas complejas y múltiples modos de operación, resultando necesario el uso de SS capaces de capturar esas características. En este trabajo, se propone el desarrollo de un SS basado en redes neuronales recurrentes para estimar la conversión másica del látex a la salida del tren de reactores. La selección de la ventana temporal necesaria para efectuar las estimaciones se basa en un análisis de correlaciones cruzadas y una búsqueda por grilla. Por otra parte, el modelo que conformará al SS se selecciona a través de una exploración de distintas arquitecturas y sus espacios de hiperparámetros. Los resultados de simulación muestran que la adopción de una red neuronal recurrente basada en GRU (Gated Recurrent Unit) y una ventana temporal de 800 minutos exhibe el mejor desempeño para estimar la variable de interés.
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    Sensor inferencial ensamblado basado en máquina de soporte vectorial : monitoreo de la conversión en un tren de reactores continuos
    (AADECA - 28º Congreso Argentino de Control Automático, 2023) Sanseverinatti, Carlos Ignacio; Perdomo, Mariano Miguel; Clementi, Luis Alberto; Vega, Jorge Rubén
    Un Sensor Inferencial (SI) es una herramienta utilizada para estimar variables de calidad no medibles a partir de la medición de variables medibles. Si bien existen muchas alternativas para la implementación de un SI, la combinación o ensamble de dos o más SIs puede conducir a un desempeño mejorado y a una mayor robustez. En el presente trabajo, se diseña e implementa un SI ensamblado adaptativo con el objetivo de monitorear en-línea la conversión de monómeros en un tren de reactores continuos utilizado para la producción de caucho Estireno-Butadieno (SBR). El SI ensamblado se construye combinando tres algoritmos de regresión de soporte vectorial (SVR), cada uno implementado mediante máquinas Kernel de diferente naturaleza. Cada SVR incluye un término de ajuste por sesgo como metodología de adaptación. En primer lugar, se implementaron y calibraron los SVR individuales mediante un conjunto de datos de entrenamiento. Luego, se plantearon dos SI ensamblados mediante diferentes metodologías de combinación. El desempeño de los SI ensamblados propuestos se estudió en términos de la capacidad para estimar en línea la conversión másica de polímero en una simulación del proceso continuo de producción de caucho SBR. La validación de ensamble se realizó para dos casos simulados: el proceso en estado estacionario y el proceso frente a una perturbación de offset en un sensor. Los resultados, basados en indicadores de error de predicción, error máximo, y desvío estándar del error, muestran que el ensamble es más robusto y exacto que cualquiera de los SI individuales.
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    Influencia de la distribución granulométrica en propiedades de tableros aglomerados de residuo de desmote de algodón y resina urea formaldehído
    (CICITEC, 2023-08-23) Massons, Luciano Gabriel; Trevisan, Agustina; Benítez, Florencia Araceli; Piccoli, Regina Rosario; Carrasco, María Fernanda; Puga, Raúl Esteban; Defagot, Carlos Antonio
    El siguiente trabajo expone la posibilidad de generar tableros de partículas con residuos de la industria algodonera del noreste de Argentina, aglomerados con resina ureaformaldehído. Estos tableros podrían sustituir a los de madera en muebles y cerramientos. Los ensayos de laboratorio demuestran que se pueden obtener tableros de cascarilla de algodón con adecuadas propiedades mecánicas. El uso de este material tiene un menor costo e impacto ambiental en comparación con la madera. Se investiga la influencia de la distribución de tamaños de partículas y las características morfológicas en las propiedades mecánicas, resistencia al agua y calidad final de los tableros. Se comparan tres situaciones: material molido sin clasificar, material molido clasificado y material molido clasificado combinado en 3 capas con porcentajes de resina de 11,9 %, 15,1 % y 19,3 %. Los resultados muestran que el uso de partículas más finas aumenta aproximadamente un 35% la resistencia a la flexión (MOR) y el módulo de elasticidad (MOE) en comparación con tableros donde se utilizan partículas más grandes. El hinchamiento y la absorción de agua disminuyen entre 25% y 70% utilizando partículas más pequeñas. Además, se logra una mejor impregnación de la resina y procesos de mezclado mássencillos. También lostableros con partículas más pequeñas presentan una mejor calidad de corte y superficies más lisas.
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    Empleo del Enfoque por Competencias en la valoración de una actividad experimental mediada por las TIC por parte de estudiantes de ingeniería mediante un cuestionario de opinión
    (Jornadas de CyT, 2024) Enrique, Claudio
    Este trabajo propone analizar las opiniones de estudiantes de ingeniería sobre una actividad experimental mediada por las TIC. Específicamente, se indagó sobre información recolectada mediante un cuestionario de opinión, construido y validado para tal fin, sobre el empleo de un simulador de acceso libre sobre el movimiento de un proyectil. La meta fue involucrar, en una actividad experimental formativa en Física I, a los estudiantes tanto en los roles de aprendices así también como evaluadores del instrumento didáctico empleado en la co-construcción de sus conocimientos sobre la Cinemática de la partícula que ponen en juego durante las actividades realizadas con el simulador. Así, se logró incorporar una nueva dimensión en sus procesos educativos, la cual está relacionada con el Enfoque por Competencias. Los resultados obtenidos revelaron una participación comprometida de los estudiantes que resultaron ser provechosas y relevantes para el análisis de fortalezas y debilidades del simulador como herramienta didáctica.
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    Optimización de la producción experimental de tableros de partículas a partir de residuos de desmote de algodón y resina urea formaldehído
    (JIT, 2022-11-03) Trevisan, Agustina; Massons, Luciano Gabriel; Benítez, Florencia Araceli; Piccoli, Regina Rosario
    El objetivo de este estudio es identificar las variables de producción que permitan optimizar el comportamiento de tableros aglomerados de partículas derivadas de la molienda de residuos de desmote de algodón y resina urea formaldehido. Se han desarrollado dos configuraciones de tableros, uno de tipo monocapa y otro tricapa, en los cuales las variables experimentales responden a la granulometría del residuo de algodón, contenido de resina y presión de moldeo. Se evaluaron los efectos generados por las distintas configuraciones sobre la densidad, resistencia a flexión, resistencia al hinchamiento y absorción de agua de los tableros de partículas. Los resultados del trabajo muestran que con las distintas configuraciones evaluadas resulta posible reducir los contenidos de resina y las presiones de conformación de los tableros de partículas, tendiendo a minimizar las emisiones de formaldehido y el consumo energético de la producción.
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    Comportamiento de tableros conformados por partículas provenientes de residuos de desmote y resina urea formaldehído frente al agua
    (JIT, 2023-10) Benítez, Florencia Araceli; Gil, Lara Fiorella; Massons, Luciano Gabriel; Torres, Joaquín Andrés
    En el nordeste argentino, se presentan inconvenientes relacionados a grandes cantidades de residuo de desmote generado en la producción de algodón. Se propone como alternativa, su empleo en la elaboración de tableros de partículas aglomerados con resina urea – formaldehído para su utilización en construcción o mobiliario. Se evaluaron tableros monocapa formados por dos granulometrías de partículas, fina y gruesa, respectivamente, diferentes contenidos de resina (entre 11,9 % y 20,6 %), presiones de moldeo que van desde 3 a 4,75 MPa y la presencia o no de un agente hidrofugante como la emulsión de parafina. Se evaluó la densidad, el hinchamiento y la absorción de las muestras, saturada durante 24 hs y secadas al aire durante 7 días. Si bien, los tableros excedieron el límite normativo para hinchamiento, emplear partículas másfinas, mayores contenidos de resina y presiones de moldeo y la inclusión de parafina permite mejorar el comportamiento del material.
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    Prestaciones de tableros de partículas de residuos de desmote de algodón y resina urea-formaldehído con adición de hidrófobos
    (JIT, 2024-10-18) Benítez, Florencia Araceli; Snaider, Emiliano; Massons, Luciano Gabriel; Mangoldt, Valentín Tomás
    La etapa del procesamiento del algodón presenta inconvenientes relacionados con la generación de grandes volúmenes de residuos en la fase de desmote, por eso se propone revalorizarlos utilizándolos para fabricar tableros de partículas aglomerados con resina urea-formaldehído destinados a la construcción y mobiliario. Se evaluaron tableros monocapa formados por granulometrías de partículas, fina y gruesa, contenido de resina de 15,1%, presión de moldeo de 3,75 MPa y adición de agentes hidrófobos: emulsión de parafina y Emulsión Catiónica de Dímero Alquil Ceteno (AKD). Se evaluó la densidad, la resistencia a flexión y el hinchamiento y absorción de las muestras, saturadas durante 2 y 24 horas. Todos los tableros excedieron el límite normativo para hinchamiento, por lo cual no resultan aptos para ambientes húmedos; no obstante, se observa un mejor comportamiento para tableros de partículas finas y en aquellos que incorporan AKD hasta 2 horas de inmersión.