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dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.contributorJUAN GABRIEL SEGOVIA HERNANDEZes_MX
dc.creatorABRAHAM RODARTE DE LA FUENTEes_MX
dc.date.accessioned2023-06-16T16:02:21Z-
dc.date.available2023-06-16T16:02:21Z-
dc.date.issued2023-03-30-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/8672-
dc.description.abstractEn este trabajo se presenta el modelado y la simulación dinámica, mediante redes neuronales, del sistema de destilación intensificado (columna de pared divisoria) para separar la mezcla acetona-etanol-butanol obtenida en un proceso de fermentación. Obteniendo resultados similares al comparar la capacidad de predicción de los datos obtenidos en el simulador ASPEN Dynamics a partir de una optimización estructural de las redes neuronales desarrolladas en el lenguaje de programación Python 3.8. La dinámica de la columna de pared divisoria de este caso de estudio puede ser modelada por una red neuronal y el análisis de la estructura de la red neuronal tiene un gran impacto en la capacidad de predicción, determinando una red tipo LSTM (neurona con memoria a corto plazo) con la función de activación lineal, el optimizador RMSPROP (propagación de la media cuadrática), una sola capa oculta y cinco neuronas en ella, alimentando solo dos variables manipulables de las tres con las que cuenta el sistema pudiendo predecir el perfil de composición de los compuestos purificados.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherUniversidad de Guanajuatoes_MX
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.subject.classificationCGU- Licenciatura en Ingeniería Químicaes_MX
dc.titleModelado y simulación dinámica de un sistema de destilación intensificado para la predicción de la composición de los productos mediante redes neuronaleses_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_MX
dc.subject.ctiinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.subject.ctiinfo:eu-repo/classification/cti/33es_MX
dc.subject.ctiinfo:eu-repo/classification/cti/3328es_MX
dc.subject.keywordsSistema de destilación intensificadoes_MX
dc.subject.keywordsIntensificación de procesoses_MX
dc.subject.keywordsModelos de simulación dinámicaes_MX
dc.subject.keywordsRedes neuronales LSTM (Long Short-Term Memory)es_MX
dc.subject.keywordsColumna de pared divisoriaes_MX
dc.subject.keywordsIntensified distillation systemen
dc.subject.keywordsProcess intensificationen
dc.subject.keywordsDynamic simulation modelsen
dc.subject.keywordsLSTM (Long Short-Term Memory) neural networksen
dc.subject.keywordsDividing wall columnen
dc.contributor.idinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/121601es_MX
dc.contributor.roledirectores_MX
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_MX
dc.contributor.twoEDUARDO SANCHEZ RAMIREZes_MX
dc.contributor.threeESTEBAN ABELARDO HERNANDEZ VARGASes_MX
dc.contributor.idtwoinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/347195es_MX
dc.contributor.idthreeinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/205672es_MX
dc.contributor.roletwodirectores_MX
dc.contributor.rolethreedirectores_MX
dc.description.abstractEnglishThis work presents the modeling and dynamic simulation, by means of neural networks, of the intensified distillation system (dividing wall column) to separate the acetone-ethanolbutanol mixture obtained in a fermentation process. Obtaining good results when comparing the prediction capacity of the data obtained in the ASPEN Dynamics simulator from a structural optimization of the neural networks developed in the Python 3.8 programming language. The dividing wall column dynamics of this case study can be modeled by a neural network and the analysis of the neural network structure has a great impact on the prediction capability, determining a LSTM (Long short-term memory) type network with the linear activation function, the RMSPROP (root mean square propagation) optimizer, a single hidden layer and five neurons in it, feeding only two manipulable variables out of the three available in the system and being able to predict the composition profile of the purified compounds.en
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