Aplicación de una red neuronal para la predicción del poder calorífico superior de mezclas de biomasa a base de cáscara de cacao (Theobroma cacao).
ilustraciones.
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| Veröffentlicht: |
2024
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Para ello se recopiló una base de 225 datos experimentales del análisis proximal, elemental y el Poder Calorífico Superior sobre la cáscara de cacao, café y arroz reportada principalmente en Phyllis, una base de datos de acceso abierto para propiedades de biomasa; para luego obtener el Índice de Combustibilidad. Se diseñó una red neuronal artificial tipo perceptrón con 8 variables de entrada, 200 neuronas en la capa oculta y 2 variables de salida. El modelo de predicción entrenó (70%), validó (15%) y realizó una prueba interna (15%) con 190 datos y se evaluó estadísticamente con 35 datos. Se realizaron ensayos de entrenamiento utilizando los algoritmos de optimización de Levenberg–Marquardt, Bayesian Regularization y Scaled Conjugate Gradient. El algoritmo de Bayesian Regularization obtuvo los mejores rendimientos en la predicción (correlación R = 0,9757 y un error de predicción MSE = 1,46 E-04). La red neuronal se integró en una interfaz gráfica para facilitar la interacción con el modelo de predicción, la evaluación de la predicción en laboratorio presentó en promedio un error del 4,81 % respecto al resultado real informado por el Instituto de Investigación Geológico y Energético, valor significativamente menor al obtenido mediante modelos de regresión tradicionales, cuyos errores oscilaron entre 7, 34 % y 35,16 %. Esto confirma la superioridad de la RNA frente a modelos clásicos utilizados en la caracterización energética de los residuos agroindustriales.The aim of the research was to apply an artificial neural network for the prediction of the higher heating value based on the energetic characterization of a mixture of different types of cocoa shell-based biomass, using the Neural Networks Toolbox in Matlab with a student license. For this purpose, a database of 225 experimental data points was collected, including proximate and elemental analysis, and the Higher Heating Value of cocoa shell, coffee, and rice, mainly reported in Phyllis, an openaccess database for biomass properties; this was followed by obtaining the Combustibility Index. An artificial neural network of the perceptron type was designed, consisting of 8 input variables, 200 neurons in the hidden layer, and 2 output variables. The prediction model was trained (70%), validated (15%), and tested (15%) using 190 data points and statistically evaluated with 35 data points. Training tests were conducted using the optimization algorithms Levenberg–Marquardt, Bayesian Regularization, and Scaled Conjugate Gradient. The Bayesian Regularization algorithm achieved the best performance in prediction (correlation R = 0.9757 and prediction error MSE = 1.46 E-04). The neural network was integrated into a graphical user interface to facilitate interaction with the prediction model. Laboratory prediction evaluation showed an average error of 4.81% compared to the actual results reported by the Geological and Energy Research Institute, a significantly lower value than the errors obtained with traditional regression models, which ranged from 7.34% to 35.16%. This confirms the superiority of the neural network over traditional models used in the energetic characterization of agro-industrial waste.PregradoIngeniero(a) Químico(a)Universidad Central del EcuadorFacultad de Ingeniería QuímicaQuitoIngeniería QuímicaAraque Mena, Fredy Fernando2024-12-18T14:50:22Z2024-12-18T14:50:22Z2024Trabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion97 páginas.application/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/octet-streamAcurio Álvarez, M. (2024). Aplicación de una red neuronal para la predicción del poder calorífico superior de mezclas de biomasa a base de cáscara de cacao (Theobroma cacao). Universidad Central del Ecuador. Disponible en: https://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/35663https://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/35663spaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio de la Universidad Central del Ecuadorinstname:Universidad Central del Ecuadorinstacron:UCE2024-12-20T08:01:35Zoai:dspace.uce.edu.ec:25000/35663Institucionalhttp://www.dspace.uce.edu.ec/Universidad públicahttps://www.uce.edu.ec/http://www.dspace.uce.edu.ec/oai.Ecuador...opendoar:24872024-12-20T08:01:35Repositorio de la Universidad Central del Ecuador - Universidad Central del Ecuadorfalse |
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