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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorChuquín Vasco, Daniel Antonio-
dc.contributor.authorCapelo Latorre, Jorge Bernardo-
dc.date.accessioned2024-03-07T19:40:19Z-
dc.date.available2024-03-07T19:40:19Z-
dc.date.issued2022-11-01-
dc.identifier.citationCapelo Latorre, Jorge Bernardo. (2022). Desarrollo de una RNA para la predicción de la concentración de alcohol furfurílico a partir de la simulación de su proceso industrial. Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Riobambaes_ES
dc.identifier.urihttp://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/20233-
dc.descriptionEl propósito del presente Trabajo de Integración fue predecir la concentración de alcohol furfurílico mediante una Red Neuronal Artificial (RNA), para esto se simuló su proceso industrial en el software libre DWSIM, el mismo se usó para un análisis de sensibilidad de las variables de diseño del proceso. Las variables que afectaron a la concentración final de alcohol furfurílico se usaron como entradas para la RNA. La base de datos consta de 200 datos con cuatro entradas: presión y temperatura en la etapa superior en la columna de destilación, carga del catalizador y volumen del reactor, y sus correspondientes tres salidas: fracción molar del alcohol furfurílico en el fondo de la columna, fracción molar de H2O y el porcentaje de conversión de furfural en el reactor. Los algoritmos que se aplicaron en el entrenamiento de la red fueron tres: Levenberg Marquardt, Bayesian Regularization y Scaled Conjugate Gradient. Los tres algoritmos se compararon y el que obtuvo un mejor rendimiento fue el algoritmo Levenberg Marquardt. La red se desarrolló en MATLAB con 10 neuronas ocultas en su arquitectura y se entrenó con el algoritmo Levenberg Marquardt. Se consiguió un error cuadrático medio (MSE) de 0.0007854 y un coeficiente de regresión de 0.9905. La red se validó mediante un análisis estadístico comparativo obteniéndose un 95 % de confiabilidad. En la simulación se logró una concentración molar final de alcohol furfurílico de 0.9903. Por lo tanto, se demostró la viabilidad del proceso industrial para la obtención de alcohol furfurílico. Se recomienda aplicar un estudio detallado en los productos secundarios que se generan en el proceso de producción del alcohol furfurílico y ampliar el rango de aprendizaje de la red con diferentes entradas y salidas para la generación de una nueva RNA entrenada con otro algoritmo para que se convierta en una herramienta didáctica.es_ES
dc.description.abstractThe purpose of this integration work was to predict the concentration of furfuryl alcohol by means of an Artificial Neural Network (ANN), for this purpose, an industrial process was simulated in the free software DWSIM, which was used for a sensitivity analysis of the design variables of the process. The variables that affected the final concentration of furfuryl alcohol were used as inputs for the ANN. The database consists of 200 data with four inputs: pressure and temperature at the upper stage in the distillation column, catalyst loading and reactor volume, and their corresponding three outputs: mole fraction of furfuryl alcohol at the bottom of the column, mole fraction of H2O and the percentage conversion of furfural in the reactor. The algorithms applied in the training of the network were three: Levenberg Marquardt, Bayesian Regularization and Scaled Conjugate Gradient. The three algorithms were compared and the one with the best performance was the Levenberg Marquardt algorithm. The network was developed in MATLAB with 10 hidden neurons in its architecture and trained with the Levenberg Marquardt algorithm. A mean squared error (MSE) of 0.0007854 and a regression coefficient of 0.9905 were achieved. The network was validated by means of a comparative statistical analysis obtaining a 95 % reliability. A final molar concentration of furfuryl alcohol of 0.9903 was achieved in the simulation. Therefore, the feasibility of the industrial process for obtaining furfuryl alcohol was demonstrated. It is recommended to apply a detailed study on the secondary products generated in the furfuryl alcohol production process and to extend the learning range of the network with different inputs and outputs for the generation of a new ANN trained with another algorithm to become a didactic tool.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherEscuela Superior Politécnica de Chimborazoes_ES
dc.relation.ispartofseriesUDCTFC;96T00842-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.subjectALCOHOL FURFURÍLICOes_ES
dc.subjectDWSIM (SOFTWARE)es_ES
dc.subjectRED NEURONAL ARTIFICIAL (RNA)es_ES
dc.subjectANÁLISIS DE SENSIBILIDADes_ES
dc.subjectMATLAB (SOFTWARE)es_ES
dc.subjectLEVENBERG MARQUARDTes_ES
dc.subjectBAYESIAN REGULARIZATIONes_ES
dc.subjectSCALED CONJUGATE GRADIENTes_ES
dc.titleDesarrollo de una RNA para la predicción de la concentración de alcohol furfurílico a partir de la simulación de su proceso industriales_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.contributor.miembrotribunalChuquín Vasco, Juan Pablo-
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
Aparece en las colecciones: Ingeniero/a Químico/a

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