Modelación estadística para analizar el rendimiento y contenido de carbono de biomasas agroindustriales
En la agroindustria se genera una considerable cantidad de residuos, los cuales pueden ser tratados usando diversas tecnologías termoquímicas como la carbonización hidrotermal. El rendimiento y contenido de carbono de biomasas son dos de las características más comunes que se estudian dentro del pro...
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| Published: |
Instituto Tecnológico Metropolitano
2023-08-01
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| Series: | TecnoLógicas |
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| author | Sania Pinto-Altamiranda Sara Manuela Gómez R María Eugenia González Carlos Barrera-Causil |
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| description | En la agroindustria se genera una considerable cantidad de residuos, los cuales pueden ser tratados usando diversas tecnologías termoquímicas como la carbonización hidrotermal. El rendimiento y contenido de carbono de biomasas son dos de las características más comunes que se estudian dentro del proceso generado en estas tecnologías tecnoquímicas, y usualmente se aplican análisis químicos y técnicas estadísticas, tales como pruebas t-student, análisis de varianza o modelos de superficies de respuestas para optimizar estas respuestas o estimar el efecto que ciertos factores puedan tener sobre estas. A diferencia de las investigaciones abordadas en esta área de la química, este estudio tuvo como propósito introducir diferentes técnicas alternativas de la estadística para la modelación de este tipo de datos con el fin de proponer diferentes estrategias de análisis que permitan ampliar el conocimiento de los fenómenos estudiados en esta área. Para ello, se presentó la modelación estadística de dos bases de datos provenientes de bagazo de manzana y de arándanos que contienen un total de cuatro factores (tiempo, humedad, potencia, temperatura) y dos respuestas a analizar por separado (contenido de carbono y rendimiento del proceso). En este estudio se observa que el tiempo, la temperatura y la humedad tienen un efecto conjunto sobre el rendimiento del proceso y el contenido de carbono de la biomasa proveniente de la manzana. Se concluye que, técnicas como modelos lineales generalizados con respuesta beta y los modelos aditivos generalizados de posición, escala y forma, proporcionan un mayor conocimiento del fenómeno de interés y la capacidad de estimar el efecto de los factores estudiados sobre respuestas que naturalmente no poseen un comportamiento distribucional como el modelo normal. |
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| publishDate | 2023-08-01 |
| publisher | Instituto Tecnológico Metropolitano |
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