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Comparación de modelos del rendimiento en la obtención de monoglicéridos catalizada por hidróxidos dobles laminares modificados con litio
(2017) Modesti, Mario; Crivello, Mónica Elsie; Álvarez, Dolores María Eugenia; Bálsamo, Nancy Florentina
Las iniciativas para promover el uso de fuentes de energía renovables son de importancia, debido a los beneficios ambientales implicados. El biodiesel se fabrica generalmente por transesterificación de aceites, obteniéndose glicerol como subproducto. Una de las rutas para revalorizarlo es la transesterificación catalítica de un éster de metilo con glicerol para producir monoglicéridos, a través de catalizadores sólidos básicos. El objetivo del trabajo es desarrollar y comparar modelos matemáticos por medio de Redes Neuronales Artificiales que caractericen la relación entre el porcentaje molar de conversión del estearato de metilo y el de rendimiento de los productos obtenidos. Se desarrollaron y compararon tres Redes Neuronales Artificiales con estructura backpropagation. La que mejor desempeño mostró fue la constituida por dos capas ocultas de 25 y 10 neuronas, la primera con función de transferencia sigmoidea y la segunda de base radial, y función de transferencia lineal en la capa de salida. El desarrollo de estos modelos es de interés dado que contribuyen a la predicción de la evolución del proceso.
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.
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.
Modelado neuronal en la obtención selectiva de monoglicéridos empleando catalizadores de Litio
(2018) Álvarez, Dolores María Eugenia; Bálsamo, Nancy Florentina; Modesti, Mario; Crivello, Mónica Elsie
La producción de biodiesel genera grandes cantidades de glicerol remanente. Este puede convertirse en monogliceridos, de mayor valor agregado, empleando catalizadores de Litio. En trabajos anteriores se estudiaron Redes Neuronales Artificiales con estructura backpropagation, que explican la relación entre el porcentaje molar de conversión del reactivo estearato de metilo y el del rendimiento de los productos. El objetivo de este es evaluar la capacidad predictiva de una de las redes que obtuvo mejor desempeño, con distinto número de neuronas en la capa oculta. Para la comparación se consideraron el menor error cuadrático medio y mayor índice de correlación, la similitud en la evolución de errores de validación y simulación y la ausencia de sobre-aprendizaje de datos. La red de mayor simplicidad que mejor desempeño mostró fue la constituida por 35 neuronas con función de transferencia sigmoidea en la capa oculta y una lineal en la capa de salida. El menor error y mayor índice de correlación entre respuestas reales y predichas fueron 0,011193 y 0,999977, para la simulación con datos de monoglicéridos. El desarrollo de estos modelos es de interés por la consecuente disminución de tiempos y costos en ensayos experimentales

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