Predicción de la producción de metanol en una planta de hidrogenación de dióxido de carbono mediante redes neuronales
DOI:
https://doi.org/10.23857/dc.v7i6.2357Palabras clave:
IngenierÃa y tecnologÃa quÃmica, simulación, DWSIM, hidrogenación de dióxido de carbono, ARN.Resumen
El objetivo de este trabajo de investigación fue diseñar una red neuronal original (RNA) para predecir el flujo de metanol de una planta de deshidrogenación de dióxido de carbono. Para el desarrollo de ARN se generó una base de datos en el software abierto de simulación DWSIM. í‰sta se realizó a partir de la validación de un proceso industrial descrito en la literatura. El tamaño de la muestra consistió en 133 pares de datos con 4 entradas: presión y temperatura del reactor, flujo mósico de dióxido de carbono e hidrógeno, y una salida: flujo de metanol. La red fue de tipo perceptrón y se diseñó utilizando 12 neuronas en una capa oculta en su arquitectura, se entrenó con el algoritmo de regularización bayesiana para el entrenamiento de Levenberg-Marquardt. Se obtuvo un valor cuadrótico medio (MSE) de 0,0085 y un coeficiente de regresión total de 0,9442. La red fue validada mediante el anólisis de varianza (ANOVA) lo que indica que la ARN diseñada es estadísticamente vólida y puede ser utilizada para predecir el flujo de metanol a la salida de la planta de deshidrogenación y puede ser utilizada como herramienta para la mejora continua de este tipo de procesos. Se recomienda añadir la presión de separación en la zona de recirculación como parómetro de entrada como forma de obtener un resultado mós cercano a la realidad.Citas
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