Aplicación de la redes neuronales artificiales en la predicción del desempeño de la pervaporación del etanol en la mezcla etanol-agua

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dc.contributor.advisorMorales Medina, Giovanni
dc.contributor.authorBello Lemus, Oscar Javier
dc.date.accessioned2024-03-04T00:09:00Z
dc.date.available2018
dc.date.available2024-03-04T00:09:00Z
dc.date.created2018
dc.date.issued2018
dc.description.abstractComo alternativa a los combustibles fósiles, uno de los más investigados y producidos es el bioetanol. Este se obtiene de la fermentación de los azúcares presentes en biomasa e industrialmente, se purifica por medios energéticamente demandantes, lo que hacen al proceso inviable económicamente. Se buscan entonces alternativas de separación eficientes y amigables con el medio ambiente. Una de ellas es la pervaporación. Como es sabido, es necesario obtener resultados preliminares antes de llevar a cabo pruebas experimentales, esto con el fin prever cuál será el comportamiento del fenómeno a estudiar. Las redes neuronales artificiales se han convertido en una herramienta eficiente a la hora de predecir modelos que presentan no linealidad, esto en parte al incremento del poder computacional en los últimos años. Estos sistemas son capaces de tomar un problema ya resuelto, aprender y entrenar de él para crear soluciones a un nuevo problema planteado. En este trabajo se estudió el desempeño de las RNA como modelo de predicción para el flux de salida con ciertas condiciones de operación como variables de entrada usando la herramienta nntool disponible en el software MATLAB. _
dc.description.abstractenglishAs alternative to fossil fuels, one of the most researched and produced is bioethanol. This fuel is obtained from fermentation of sugar present on biomass, and, -energy consuming methods, which makes this process not profitable. Then, the research for other separation methods that are efficient and environmental friendly becomes necessary. One of them is pervaporation. place, the purpose of this is foresee how is the behavior of the phenomenon to be studied like. On the other hand, the artificial neuronal networks have become in an efficient tool at the prediction of non-linear models. This is in part due to the increase of computational power experienced in the last years. These systems are capable of taking an already solved problem, learn and train from it to create solutions to a new given problem. In this research, the performance of the ANN as prediction model to the exit flux with some operation conditions as input variables was studied using the nntool available in compilation R2017a of MATLAB. _
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Químico
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/39056
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicoquímicas
dc.publisher.programIngeniería Química
dc.publisher.schoolEscuela de Ingeniería Química
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectRedes Neuronales Aritificiales
dc.subjectPervaporación
dc.subjectSeparación Por Membranas
dc.subjectMezcla Etanol-Agua
dc.subjectAnálisis Por Componentes Principales.
dc.subject.keywordArtificial Neuronal Networks
dc.subject.keywordPervaporation
dc.subject.keywordSeparation By Membranes
dc.subject.keywordWater-Ethanol Mixture
dc.subject.keywordPrincipal Component Analysis.
dc.titleAplicación de la redes neuronales artificiales en la predicción del desempeño de la pervaporación del etanol en la mezcla etanol-agua
dc.title.englishApplication of artificial neural networks in the prediction of the pervaporation performance of ethanol in the ethanol-water mixture.
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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Ingeniería Química