Desarrollo de una RNA para la predicción de la concentración de alcohol furfurílico a partir de la simulación de su proceso industrial

El propósito del presente Trabajo de Integración fue predecir la concentración de alcohol furfurílico mediante una Red Neuronal Artificial (RNA), para esto se simuló su proceso industrial en el software libre DWSIM, el mismo se usó para un análisis de sensibilidad de las variables de diseño del proceso. Las variables que afectaron a la concentración final de alcohol furfurílico se usaron como entradas para la RNA. La base de datos consta de 200 datos con cuatro entradas: presión y temperatura en la etapa superior en la columna de destilación, carga del catalizador y volumen del reactor, y sus correspondientes tres salidas: fracción molar del alcohol furfurílico en el fondo de la columna, fracción molar de H2O y el porcentaje de conversión de furfural en el reactor. Los algoritmos que se aplicaron en el entrenamiento de la red fueron tres: Levenberg Marquardt, Bayesian Regularization y Scaled Conjugate Gradient. Los tres algoritmos se compararon y el que obtuvo un mejor rendimiento fue el algoritmo Levenberg Marquardt. La red se desarrolló en MATLAB con 10 neuronas ocultas en su arquitectura y se entrenó con el algoritmo Levenberg Marquardt. Se consiguió un error cuadrático medio (MSE) de 0.0007854 y un coeficiente de regresión de 0.9905. La red se validó mediante un análisis estadístico comparativo obteniéndose un 95 % de confiabilidad. En la simulación se logró una concentración molar final de alcohol furfurílico de 0.9903. Por lo tanto, se demostró la viabilidad del proceso industrial para la obtención de alcohol furfurílico. Se recomienda aplicar un estudio detallado en los productos secundarios que se generan en el proceso de producción del alcohol furfurílico y ampliar el rango de aprendizaje de la red con diferentes entradas y salidas para la generación de una nueva RNA entrenada con otro algoritmo para que se convierta en una herramienta didáctica.

• المؤلف الرئيسي: Capelo Latorre, Jorge Bernardo (author)
• التنسيق: bachelorThesis
• اللغة: spa
• منشور في: 2022
• الموضوعات: ALCOHOL FURFURÍLICO; DWSIM (SOFTWARE); RED NEURONAL ARTIFICIAL (RNA); ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD; MATLAB (SOFTWARE); LEVENBERG MARQUARDT; BAYESIAN REGULARIZATION; SCALED CONJUGATE GRADIENT
• الوصول للمادة أونلاين: https://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/20233