Desarrollo de una RNA para la separación de tetrahidrofurano-agua mediante destilación por oscilación de presión
El principal desafío en la separación de mezclas azeotrópicas es el comportamiento que toman durante el proceso de una destilación simple, limitando la eficiencia de procesos convencionales, a su vez generando altos costos industriales y de tiempo. Este trabajo de titulación tiene como objetivo desa...
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| Huvudupphovsman: | |
|---|---|
| Materialtyp: | bachelorThesis |
| Språk: | spa |
| Publicerad: |
2025
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| Ämnen: | |
| Länkar: | https://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/25222 |
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Lägg till en tagg | Sammanfattning: | El principal desafío en la separación de mezclas azeotrópicas es el comportamiento que toman durante el proceso de una destilación simple, limitando la eficiencia de procesos convencionales, a su vez generando altos costos industriales y de tiempo. Este trabajo de titulación tiene como objetivo desarrollar una Red Neuronal Artificial (RNA), que permita predecir valores para fracciones molares y flujos másicos para el proceso destilación de tetrahidrofurano (THF)-agua en DWSIM. Además, de presentar una alternativa poco convencional, denominada destilación por oscilación de presión que, mediante el uso de dos torres de destilación con diferentes presiones, logran separar y purificar la mezclas cambiando sus propiedades termodinámicas. Por esta razón, se utiliza el software DWSIM en la configuración y simulación del proceso, generando una base de 325 datos para el entrenamiento y validación de la red. MATLAB fue empleado para diseñar, entrenar y validar la RNA utilizando tres algoritmos matemáticos (Levenberg-Marquardt, Bayesian Regularization y Sceled Conjugate Gradient), a su vez, se determina que la arquitectura óptima de esta red cuenta con 90 neuronas ocultas, 4 salidas y se utiliza el algoritmo Bayesian Regularization (BR) debido a que obtuvo un error cuadrático medio (MSE) de 0.0011 y una regresión línea (R) de 0.9919, estos valores muestran confiabilidad en los datos. La validación externa de los datos se realizó por el análisis de error porcentual entre valores reales (DWSIM) y predichos (RNA) teniendo un error porcentual inferior al 1.5 %, porcentaje aceptable para la red. Estos valores se respaldan por el análisis estadístico ANOVA al determinar que su nivel de confianza es de 95%, demostrando que la RNA es una herramienta confiable y eficiente para un proceso de destilación por oscilación de presión con una torre de baja presión 20 psia y una torre de alta presión de 115 psia. |
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