Predicción del porcentaje de acetonitrilo aplicando redes neuronales artificiales a partir del proceso de simulación en DWSIM
El objetivo de esta investigación fue predecir el porcentaje de recuperación de acetonitrilo aplicando redes neuronales artificiales a partir de la simulación del proceso de separación del azeótropo acetonitrilo/agua en el software DWSIM, para ello se tomaron en cuenta las variables de operación pro...
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| Autore principale: | |
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| Natura: | bachelorThesis |
| Lingua: | spa |
| Pubblicazione: |
2020
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| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/16720 |
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Aggiungi Tag | Riassunto: | El objetivo de esta investigación fue predecir el porcentaje de recuperación de acetonitrilo aplicando redes neuronales artificiales a partir de la simulación del proceso de separación del azeótropo acetonitrilo/agua en el software DWSIM, para ello se tomaron en cuenta las variables de operación propuestas en el trabajo “Pressure-swing or extraction-distillation for the recovery of pure acetonitrile from ethanol ammoxidation process: A comparison of efficiency and cost” a partir de las cuales se desarrolló y valido la mencionada simulación. En función de los resultados obtenidos de la simulación del proceso se consiguió generar una base de 125 datos para la alimentación de la Red Neuronal Artificial (RNA) la cual cuenta con una estructura de 4 entradas, las cuales se varían de acuerdo a los rangos establecidos para conseguir las 5 salidas de la red en las que se incluye el porcentaje de recuperación del acetonitrilo, para el funcionamiento de esta red su estructura cuenta con 11 capas ocultas y su entrenamiento se realizó con el logaritmo Levenberg-Marquardt. Para la validación de los resultados de proporcionados por la RNA se llevó a cabo un análisis gráfico y estadístico de los cuales se puede mencionar que el que el valor-P generado en la ANOVA resulto mayor a 0.05 por lo que se demostró que no existe una diferencia estadísticamente significativa entre las medias de las variables comparadas con un nivel de confianza del 95.0%, y a la par el análisis gráfico evidencio la presencia de sobrepicos en algunas de la fracciones analizadas sin embargo con el análisis del error porcentual promedio se evidencio que este no supera en ningún caso más del 1% por lo que fundamentados en los análisis mencionados se puede concluir que la Red Neuronal Artificial diseñada predice de manera satisfactoria, eficaz y eficiente el porcentaje de recuperación de acetonitrilo. |
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