Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Morales Medina, GiovanniBello Lemus, Oscar Javier2024-03-0420182024-03-0420182018https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/39056Como 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. _application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Redes Neuronales AritificialesPervaporaciónSeparación Por MembranasMezcla Etanol-AguaAnálisis Por Componentes Principales.Universidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coArtificial Neuronal NetworksPervaporationSeparation By MembranesWater-Ethanol MixturePrincipal Component Analysis.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)