UTN -FRC -Producción Académica de Investigación y Desarrollo - Comunicaciones a Congreso

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    Modelado matemático de la pirólisis de residuos sólidos olivícolas
    (2021) Mansilla, Ayelén María; Bálsamo, Nancy Florentina; Álvarez, Dolores María Eugenia; Crivello, Mónica Elsie
    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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    Tratamiento de efluentes de aceitunas, un enfoque desde el modelado neuronal
    (2020) Álvarez, Dolores María Eugenia; Mendieta, Silvia Nazaret; Gerbaldo, María Verónica; Labuckas, Diana Ondina; Zorzoli, Eduardo; Modesti, Mario; Crivello, Mónica Elsie
    Los efluentes de la elaboración de aceitunas representan un problema significativo. El objetivo de este trabajo es evaluar las Redes Neuronales Artificiales como herramientas predictivas de la concentración de polifenoles, en efluentes de aceitunas tratados con procesos de oxidación avanzada. Se estudió el comportamiento de diferentes modelos neuronales backpropagation. Se consideró el efluente de lavado, con concentración 10 % v/v, pre-tratado con carbón activado y sometido a reacción de degradación con ferritas con Co como catalizador, en concentración de 1 g/L. Como entrada de la red se consideró la matriz de datos compuesta por el porcentaje de los azúcares reductores y el pH. Como salida, la concentración de fenoles al final del tratamiento. La capacidad de generalización de la red fue validada con datos análogos obtenidos del tratamiento del efluente de dilución 20 % v/v. La red que mejor desempeño mostró está constituida por una capa oculta con 10 neuronas y una de salida con una 1; la primera con función de transferencia sigmoidea y la segunda lineal. La red creada fue capaz de reproducir la tendencia en cuanto a la relación de datos de entrada con los de salida del efluente. El modelo propuesto puede representar un ensayo preliminar para entender el comportamiento observado en el tratamiento de residuos industriales acuosos. Para incrementar su capacidad de generalización sería necesario continuar el entrenamiento con parámetros adicionales del proceso o el empleo de métodos alternativos de modelado.