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Desarrollo de un modelo cinético estadístico no isotérmico usando el método de Monte-Carlo para modelado de pirolisis de celulosa.

Resumen

Las enormes emisiones de gases de efecto invernadero están provocando el calentamiento global, esto se debe al uso de combustibles fósiles durante la generación de energía. Una alternativa a los combustibles fósiles es la biomasa, que puede proporcionar combustibles sólidos, líquidos y gaseosos que permiten la generación de energía térmica y eléctrica. La pirólisis es un proceso de degradación térmica que permite la transformación de la biomasa en biogás, biocombustible o biocarbón para producir energía. Los modelos cinéticos agrupados se centran en la cantidad de productos de pirólisis y requieren solo tres parámetros principales: energía de activación, factor preexponencial y modelo de reacción y estos pueden determinarse mediante análisis termogravimétrico (TGA). Sin embargo, la mayoría de los métodos tradicionales para resolver estos modelos son aproximaciones numéricas para sistemas no isotérmicos, mientras que los métodos estadísticos convierten la expresión en una función de densidad de probabilidad cuyo principal parámetro son los parámetros cinéticos, permitiendo la estimación de intervalos de confianza. El objetivo principal de este proyecto fue desarrollar un método cinético estadístico usando un modelo reaccional agrupado con el algoritmo Monte-Carlo usando parámetros cinéticos obtenidos por el método de iso-conversion usando información de pirólisis de biomasa de celulosa aislada obtenida de TGA a cuatro velocidades de calentamiento diferentes para calcular los parámetros cinéticos, se desarrolló el algoritmo en Matlab y se comparó el ajuste con los datos experimentales y se utilizó un método de ajuste para estimar los parámetros cinéticos que lo mejoran. Los resultados muestran que el modelo cinético elegido permite la implementación del algoritmo Monte-Carlo para estimar la conversión en valores de tiempo específicos y la relación con el requerimiento de números aleatorios y temperatura.