Facultad Regional Córdoba

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Author: search.filters.author.Modesti, Mario RobertoSubject: search.filters.subject.ANFIS

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    Tratamiento con fotocatálisis heterogénea de efluente de aceitunas, enfoque de modelo anfis
    (2021) Gerbaldo, María Verónica; Modesti, Mario Roberto; Labuckas, Diana Ondina; Álvarez, Dolores María Eugenia; Mendieta, Silvia Nazaret; Crivello, Mónica Elsie
    Los efluentes de la elaboración de aceitunas verdes son nocivos para el medio ambiente debido a su carácter fitotóxico, por lo que se requieren alternativas para su tratamiento. En el presente trabajo se muestra la evaluación de la actividad catalítica de ferritas sintéticas con Co calcinadas a 600 °C, en la reacción de degradación de polifenoles de efluentes de aceitunas, vía procesos avanzados de oxidación, y un modelo basado en Sistemas Adaptivos de Inferencia Neuro Difusa que la representa. El efluente de lavado, con concentración de fenoles de 3020 mg/L se acondicionó con carbón activado, reduciéndose en 34% la carga de fenoles. Se diluyó el efluente en las concentraciones previstas en la industria de 10 y 20%. Se realizaron experiencias considerando concentraciones de 0,6 mL/L de H2O2 al 30 % P/V, mediante fotocatálisis heterogénea, utilizando radiación UV. Se logró reducir la carga de fenoles en un 50%, evaluados mediante la técnica de Folin Cicalteu, observándose una disminución paralela de pH. Ésto daría cuenta de la generación de productos ácidos, indicadores de la degradación de compuestos orgánicos. El enfoque matemático se desarrolló por medio de una red ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System - Sistema de inferencias difuso basado en redes adaptativas). Se discute el resultado obtenido en la validación con diferente dilución de efluente.
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    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