50- #1097 Modelo De Redes Neuronales En La Selección De Materiales Compostables Como Sustitutos Al Polietileno PELBD (LLDPE).

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dc.creatorVargas Riaño, Steven Hernando
dc.date2019-01-01
dc.date.accessioned2022-03-14T20:10:17Z
dc.date.available2022-03-14T20:10:17Z
dc.descriptionActualmente, los polímeros tradicionales tienen unagran variedad de aplicaciones en la industria de losSingle-Use Plastics. Estos productos son ampliamenteaceptados por su bajo costo, comodidad, higiene yfacilidad en su producción. Sin embargo, tiene dosgrandes desventajas. La primera es que son extraídosde recursos no renovables como el petróleo, que cadadía es más escaso y costoso. La otra desventaja es eltiempo que tardan en descomponerse en su totalidad,ya que pueden tardar desde décadas hasta siglos(Roland, Jenna R., & Kara, 2017). Con base en esto elsiguiente estudio se enfocará en proponer unmodelo de criterios múltiples basado en técnicas deredes neuronales para la selección de un sustitutoorgánico del PELBD (LLDPE). Para este estudiopartimos de varios supuestos: Las alternativas aestudiar son extraídos de la papa, yuca, aguacate yremolacha. El proyecto tiene tres fases importantes: La primerafase es la identificación de las característicasmorfológicas y químicas de cada material junto a susposibles combinaciones viables con sustanciasorgánicas por medio de una experimentacióndeterminista. Hecha la experimentación, en la fase dosse usaron la metodología de entropía para jerarquizarlas alternativas en cuestión, evitando el sesgo deldecisor y cálculo de peso específico. Para esta fase seaplicó además una red neuronal de primer nivel con elpropósito de reorganizar la información yreconocimiento de patrones. Finalmente, en la fase tresse estructurará una matriz de decisióncriterios/alternativas para aplicar un análisis VIKOR ydefinir la opción “mas” viable.   Como resultado preliminar se encontró un patrón en lascaracterísticas del almidón de la papa y yuca en cuantoa su morfología, acceso, procesamiento y costos conuna similitud de 98,5%. El modelo propuesto, tieneun Qj de 0.0 en la relación de decisores, demostrandoque la técnica es muy más eficiente que las actualesaplicadas hasta en un 8%es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.identifierhttps://revistas.uis.edu.co/index.php/memoriasuis/article/view/10459
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/5479
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santanderes-ES
dc.relationhttps://revistas.uis.edu.co/index.php/memoriasuis/article/view/10459/10336
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
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.sourceMemorias Institucionales UIS; Vol. 2 Núm. 1 (2020): Memorias Institucionales UISes-ES
dc.sourceMemorias Institucionales UIS; Vol. 2 No. 1 (2020): Memorias Institucionales UISen-US
dc.sourceMemorias Institucionales UIS; v. 2 n. 1 (2020): Memorias Institucionales UISpt-BR
dc.source2711-0567
dc.subjectCompostablees-ES
dc.subjectRed neuronales-ES
dc.subjectEntropíaes-ES
dc.subjectExperimentaciónes-ES
dc.title50- #1097 Modelo De Redes Neuronales En La Selección De Materiales Compostables Como Sustitutos Al Polietileno PELBD (LLDPE).es-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dspace.entity.type
Files
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Memorias Institucionales UIS