Modelado por redes neuronales artificiales de los indicadores de desempeño de operación en instalaciones de gasificación termoquímica downdraft

• Gutierrez Gualotuña, Eduardo Roberto ^[1] ; Almeida Mera, Juan Carlos ^[1] ; Arzola Ruiz, José ^[2]
  1. [1] Escuela Politécnica del Ejército

     Escuela Politécnica del Ejército

     Sangolqui, Ecuador

     
  2. [2] Centro de Estudios de Matemáticas para las Ciencias Técnicas-CEMAT, Universidad Tecnológica de La Habana José Antonio Echeverría. La Habana
• Localización: Aporte Santiaguino, ISSN 2070-836X, ISSN-e 2616-9541, Vol. 11, Nº. 2 (Julio-Diciembre), 2018, págs. 211-224
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Modeling by artificial neural networks of the performance indicators of the operation of a downdraft thermochemical gasifier
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• Resumen
  • español

    En el trabajo se presentan resultados investigativos obtenidos por los autores en el modelado de indicadores de desempeño de la operación de instalaciones de gasificación de la biomasa con ayuda de redes neuronales artificiales, a partir de la clasificación de la información derivada del análisis sistémico de su operación. Se realizó el estudio bibliográfico de los trabajos de investigaciones previos relacionados. A partir de un plan experimental 3N con tres réplicas se elaboran, utilizando las técnicas de las redes neuronales, cuatro modelos correspondientes a respectivos indicadores de desempeño, los que se comparan con los obtenidos por modelos de regresión no lineal. Como biomasa se utiliza el Oryza sativa.

  • English

    The research results are presented by the authors in the modeling of performance indicators of the operation of biomass gasification installations using artificial neural networks, starting by the classification of the information derived from the systemic analysis of its operation. A bibliographical study of previous related researches was developed. A 3N experimental plan with 3 replicas is made in order to generate four models according to their own performance indicators using neural networks. The quality indicators of the neural networks are compared with those obtained by nonlineal regression models. As biomass the Oryza sativa is used