Estimación del volumen de un Biodigestor tipo balón usando redes neuronales artificales

• Autores: Victor Hugo Tabarquino Muñoz, Luis Octavio González Salcedo, Adrian Luis Ernesto Will
• Localización: Informador técnico, ISSN 0122-056X, ISSN-e 2256-5035, Vol. 80, Nº. 1, 2016, págs. 41-48
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Estimate of the kind-ball biodigester´s volume using artificial neural networks
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• Resumen
  • español

    La biomasa como fuente alterna de energía puede ser convertida en biogás producido a partir de la digestión anaeróbica de materia orgánica. Para tal fin se usa un compartimiento denominado biodigestor, y diversos protocolos se han definido para la estimación de su volumen y del biogás obtenido, usando una combinación de tablas para el origen de la fuente de la biomasa, ecuaciones que involucran variables como la temperatura ambiente, la carga de la masa biológica y el tiempo de retención. El tratamiento de residuos de materia orgánica y la sistematización de dicha actividad en granjas pecuarias, requiere la intervención de expertos o la utilización de sistemas inteligentes que permitan involucrar variables tanto cualitativas como cuantitativas. En el presente trabajo se estima el volumen de un biodigestor tipo balón, usando redes neuronales artificiales (RNA), las cuales son entrenadas para condiciones generales de generación de residuos por actividades pecuarias y agrícolas. Para evaluar la confiabilidad en la estimación, se usó como indicador de desempeño de la RNA el factor de correlación R. Los resultados muestran que la estimación usando la técnica elaborada es confiable y puede ser usada de manera generalizada.

  • English

    Biomass, as an alternative source of energy, can be converted into biogas through the anaerobic digestion of organic material. The device used for this purpose is called biodigestor, and several protocols have been studied aimed at estimating the volume and quantity of the gas obtained. These protocols use a combination of the origin of the biomass and equations involving environment temperature, biological load and retention time. The treatment of rganic residues and the systematization of the activity on livestock farms requires the intervention of expert users or the implementation of intelligent systems, which allow for quantitative and qualitative variables.In this paper, we use Artificial Neural Networks (ANN) to estimate the production volume of a bio-digester ball.The networks are designed for this use on both livestock and farming residues. The efficiency of the estimation is evaluated using R Correlation Coefficient. Results show that the technique is reliable and can be used in practice.