Redes neuronales de base radial como modelos dinámicos para la puesta en marcha de columnas de destilación por lotes

En la literatura existen pocos modelos rigurosos para describir el perfil de temperatura durante el periodo de puesta en marcha de las columnas de destilación. En este trabajo, se desarrolla un modelo empleando redes neurales de base radial con datos recolectados durante el período de puesta en marc...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Ixmit Jaryth López Sosa, Sergio Alejandro Pérez Pacheco
Format: Article
Language:English
Published: Universidad de Costa Rica 2017-12-01
Series:Ingeniería
Subjects:
Online Access:https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/ingenieria/article/view/30456
Description
Summary:En la literatura existen pocos modelos rigurosos para describir el perfil de temperatura durante el periodo de puesta en marcha de las columnas de destilación. En este trabajo, se desarrolla un modelo empleando redes neurales de base radial con datos recolectados durante el período de puesta en marcha de una columna de destilación discontinua para la mezcla etanol y agua. El entrenamiento de la eficacia de la red neuronal se obtiene realizando un pre-procesamiento de las entradas y un cambio de escala. Para obtener el perfil de temperatura, se recolectan datos a lo largo de diferentes puntos de la columna, y los resultados se aplican a múltiples redes. Esto permite la construcción del perfil de temperatura en la columna hasta obtener un error cuadrático medio menor que los valores máximos establecidos durante el preprocesamiento (mse = 0,001) de las redes. Finalmente se obtiene un modelo que permite observar la transición en la columna desde el estado frío vacío hasta el estado estacionario, normalmente un desafío en los modelos convencionales.
ISSN:1409-2441
2215-2652