Identificación y modelamiento dinámico de la columna de absorción empacada del laboratorio de operaciones y procesos unitarios mediante un modelo de red neuronal artificial

• Autores: Castillo Reyes, Corsino Noel, Dominguez Franco, Henry
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2015
• Institución: Universidad Nacional del Centro del Perú
• Repositorio: UNCP - Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.uncp.edu.pe:20.500.12894/3729
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12894/3729
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Modelamiento dinámico; Absorción empacada; Red neuronal artificial

El trabajo se realizó en el Laboratorio de Operaciones y Procesos Unitarios de la Facultad de Ingeniería Química en la columna de absorción empacada con anillos rashig. Para la identificación y modelamiento dinámico de la columna de absorción, se implementó un modelo de red neuronal artificial para la absorción de CO2 utilizando como solvente químico NaOH 0.11M a distintos caudales (0,8; 1,2; 1,6; 2,0; 2,4 y 2,8) L/min en contracorriente. La corriente gaseosa tuvo un flujo de 10 L/min de aire y 2 L/min. de CO2. Las redes neuronales artificiales nos permiten simular procesos complejos a partir de datos imprecisos e incompletos mediante entrenamiento a partir de los datos experimentales obtenidos en la columna de absorción. Se logró identificar y modelar dinámicamente la columna de absorción empacada mediante un modelo de red neuronal artificial, el cual puede ser usado confiablemente para fines de control, también se implementó el modelo de la red neuronal artificial utilizando el software LabView y posteriormente se entrenó el modelo de red neuronal artificial para la identificación y modelamiento dinámico de la columna de absorción empacada para la cual se utilizaron 19 de los 37 datos experimentales, la cual se validó el modelo de red neuronal artificial comparando los resultados obtenidos con los datos experimentales, obteniéndose resultados confiables.