Facultad Regional Córdoba
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Item 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 EugeniaLa 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.Item Modelado neuronal en la obtención selectiva de monoglicéridos empleando catalizadores de Litio(2018) Álvarez, Dolores María Eugenia; Bálsamo, Nancy Florentina; Modesti, Mario; Crivello, Mónica ElsieLa 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