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Modelos basados en redes neuronales artificiales para la obtención de monoglicéridos: desarrollo y validación
(2017) Modesti, Mario; Kliger, Luis; Bálsamo, Nancy Florentina; Crivello, Mónica Elsie; Álvarez, Dolores María Eugenia
La producción de biodiesel genera grandes cantidades de glicerol remanente. Este puede convertirse en monoglicéridos, producto de mayor valor agregado. El objetivo del presente trabajo es comprobar la capacidad de generalización de modelos matemáticos basados en Redes Neuronales Artificiales que caractericen la relación entre la conversión del reactivo, estearato de metilo, y el rendimiento de los productos de la reacción de transesterificación con glicerol. Para esto se emplearon distintos parámetros de reacción referidos al catalizador sólido, que consistió en un óxido mixto de Mg y Al con Li incorporado en diferentes proporciones, derivado de hidróxidos dobles laminares. Se crearon tres modelos de Redes Neuronales Artificiales con estructura backpropagation. La red que mayor capacidad de generalización mostró fue la constituida por una capa oculta con 35 neuronas y función de transferencia sigmoidea y una capa con función lineal de salida. Esta fue capaz de explicar la relación entre los porcentajes de conversión y rendimiento de la reacción, en cuanto a la obtención de mono- y di-glicéridos, cuando la masa del catalizador varía hasta en un 1%, pero no demostró aptitud para explicar dicha relación entre los parámetros de reacción al modificarse el contenido de Li como sitio activo en el catalizador sólido. El empleo de estos modelos es de interés, dada su incidencia en la proyección del proceso a mayores escalas.
Caracterización de la calidad sensorial de aceitunas negras naturales mediante anfis
(2017) Kliger, Luis; Francesconi, Micaela; Álvarez, Dolores María Eugenia; Modesti, Mario
La calidad nutricional de las aceitunas de mesa es importante pero no prioritaria en la elección del consumidor. En cambio, la calidad sensorial, determinada por los órganos de los sentidos, es tenida muy en cuenta por ellos. El objetivo de este trabajo es mostrar la aplicación de la lógica difusa en la evaluación sensorial de aceitunas negras naturales, a través del desarrollo de un modelo que vincule la valoración realizada por jueces consumidores en relación a los atributos de color, textura y sabor, con la calidad sensorial del alimento. Para la evaluación sensorial se realizaron pruebas de diagnóstico por atributos con 30 jueces consumidores. El modelo se desarrolló mediante el Sistema de inferencias difuso basado en redes adaptativas – ANFIS. Como variables de entrada se tomó el arreglo matricial de datos compuesto por la calificación de los jueces sobre cada uno de los atributos y como variables de salida, el valor asignado por ellos en las pruebas de aceptación general. Se definió la ponderación de cada uno de los atributos evaluados sobre el perfil general de la muestra, lo que fue delimitado por medio de tres funciones de membresía de tipo campana generalizada. La red ANFIS creada demostró un desempeño aceptable, aun el reducido número de neuronas empleados para su desarrollo. En este sentido, se puede afirmar que el sistema ANFIS se constituye en una herramienta de interés a la hora de vincular los atributos valorados por el consumidor en las aceitunas negras naturales y determinar su potencial aceptación.
Arquitectura anfis del proceso de fermentación de aceitunas negras naturales: entrenamiento a escala piloto y validación a escala industrial
(2016) Modesti, Mario; Álvarez, Dolores María Eugenia; Kliger, Luis
En el proceso de obtención de aceitunas negras naturales, las condiciones inciden sobre la calidad del fruto fermentado y éstas difieren a distintas escalas. El objetivo del trabajo es generar modelos matemáticos que caractericen las propiedades de las aceitunas negras naturales obtenidas a gran escala, a partir de datos del proceso a escala piloto. Se crearon arquitecturas ANFIS con parámetros físico-químicos como entradas, y de textura y color como salidas. Dichas estructuras se entrenaron con datos obtenidos a escala piloto y se validaron con los industriales. Las redes que demostraron mejor desempeño poseen dos funciones de membresia por entrada incorporada, en forma de campana generalizada y una de salida. Las estructuras logradas demostraron habilidad para predecir la evolución del proceso a escala industrial luego de los primeros días de fermentación. Para incrementar su aptitud, sería conveniente probar otros modelos para el tratamiento de datos, tales como las redes neuronales artificiales.
Arquitectura ANFIS del proceso de fermentación de aceitunas negras naturales ; entrenamiento a escala piloto y validación a escala industrial
(2016-10-25) Álvarez, Dolores María Eugenia; Kliger, Luis; Modesti, Mario Roberto
En el proceso de obtención de aceitunas negras naturales, las condiciones inciden sobre la calidad del fruto fermentado y éstas difieren a distintas escalas. El objetivo del trabajo es generar modelos matemáticos que caractericen las propiedades de las aceitunas negras naturales obtenidas a gran escala, a partir de datos del proceso a escala piloto. Se crearon arquitecturas ANFIS con parámetros físico-químicos como entradas, y de textura y color como salidas. Dichas estructuras se entrenaron con datos obtenidos a escala piloto y se validaron con los industriales. Las redes que demostraron mejor desempeño poseen dos funciones de membresia por entrada incorporada, en forma de campana generalizada y una de salida. Las estructuras logradas demostraron habilidad para predecir la evolución del proceso a escala industrial luego de los primeros días de fermentación. Para incrementar su aptitud, sería conveniente probar otros modelos para el tratamiento de datos, tales como las redes neuronales artificiales

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