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

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Author: search.filters.author.Modesti, MarioSubject: search.filters.subject.Glicerol

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    Estudio comparativo de redes neuronales artificiales aplicadas a la reacción de obtención de monoglicéridos, catalizada por hidróxidos dobles laminares modificados con litio
    (2016) Modesti, Mario; Bálsamo, Nancy Florentina; Álvarez, Dolores María Eugenia; Crivello, Mónica Elsie
    Los Hidróxidos Dobles Laminares sintetizados con litio pueden emplearse como catalizadores en la obtención de monoglicéridos, a partir del glicerol remanente de la industria del biodiesel. En la reacción se emplea estearato de metilo como reactivo y se obtienen también di y triglicéridos, como productos. Dado el interés en disponer de un modelo que contribuya a mejorar el proceso de obtención de monoglicéridos, se planteó como objetivo generar y comparar redes neuronales artificiales que caractericen la relación entre la conversión del estearato de metilo y la selectividad de los productos. Para esto, se desarrollaron y compararon tres redes neuronales artificiales con estructura backpropagation. La que mejor desempeño mostró fue la constituida por una única capa oculta con función de transferencia sigmoidal de treinta y cinco neuronas, y una de salida con función de transferencia lineal. Dicha red fue capaz de explicar la relación prevista en cuanto a la obtención de mono y diglicéridos, productos mayoritarios de la reacción, por lo que se considera satisfactoria. El empleo de estos modelos es de interés dado su incidencia en la proyección del proceso a mayores escalas.
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    Modelado de la reacción de obtención de monoglicéridos, empleando redes neuronales artificiales
    (2016) Crivello, Mónica Elsie; Bálsamo, Nancy Florentina; Modesti, Mario; Álvarez, Dolores María Eugenia
    El crecimiento de la producción de biodiesel está generando una sobreabundancia de glicerol como subproducto. Éste se puede utilizar para la obtención de monoglicéridos, producto de mayor valor agregado. El objetivo del trabajo es caracterizar matemáticamente al proceso propuesto, para obtener sus respectivas plataformas de estudio y mejorarlo. Para esto, se desarrolló una red neuronal artificial con estructura backpropagation que caracteriza la relación entre los porcentajes molares de conversión del reactivo estearato de metilo y la selectividad del monoglicérido obtenido. La red propuesta se construyó con estructura en cascada. Las primeras capas se constituyeron de 25 neuronas con forma sigmoidal y las segundas, de 1 neurona con forma lineal. El empleo de estos modelos es de interés, en cuanto a su incidencia en la proyección del proceso a mayores escalas. Esto, a su vez, representa una contribución a la valorización del glicerol en el marco de la biorrefinería.