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Utilizan redes neuronales para producir petróleo sintético  05/07/2016

Martin Olazar, líder del proyecto y catedrático del Departamento de Ingeniería Química. Fuente: UPV-EHU.

El grupo de investigación Catalytic Processes for Waste Valorisation de la Universidad del País Vasco/EHU trabaja en diversas líneas de investigación en torno a las energías renovables, una de las cuales corresponde a la obtención de bioóleos o petróleo sintético a partir de biomasa.

Los investigadores han propuesto utilizar redes neuronales artificiales para determinar el poder calorífico de cada tipo de biomasa utilizando su composición, ya que se trata de un material muy irregular.

El grupo ha analizado el proceso de creación de una refinería, en colaboración con investigadores de la Universidad de Sao Carlos de Brasil y en el marco de un proyecto europeo.

El reactor desarrollado y patentado por este grupo de investigación, el reactor cónico de lecho en surtidor, es muy apropiado para el citado proceso, debido a que es adecuado para tratar materiales irregulares y adherentes.

En el diseño del proceso de obtención de bioóleos a partir de biomasa hay que determinar ciertas variables: qué temperatura se ha de obtener, cómo obtener esa temperatura, cuánto combustible, hay que quemar, etc. El poder calorífico bruto es un parámetro clave en la determinación de todos esos datos: se trata del calor (la energía) que se libera al quemar totalmente una cierta cantidad de combustible.

Las redes neuronales artificiales son modelos computacionales basados en el funcionamiento de las redes neuronales biológicas, a través de las cuales se correlacionan bases de datos de entrada y de salida. Los investigadores han alimentado el sistema con datos tanto bibliográficos como de sus propias investigaciones, y han observado que obtienen resultados muy fiables y en muy poco tiempo, en comparación con las limitadas correlaciones existentes en la literatura.

Estas redes neuronales deben ser continuamente alimentadas, ya que los resultados mejoran a medida que se introducen casuísticas más amplias. Mediante un análisis de composición sencillo e introduciendo algunos datos habituales en el sistema (como, por ejemplo, densidad y humedad), la red neuronal proporciona el poder calorífico bruto de la biomasa.


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UPV-EHU

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