Modelado de la reacción de obtención de monoglicéridos, empleando redes neuronales artificiales

Abstract

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.

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Modelos, Redes neuronales artificiales, Glicerol, Monoglicéridos

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