Uso de Redes Neuronales Artificiales para la optimización del proceso de esterificación de materiales lipídicos

PRAMPARO, M. C.; ROSSI, P.; RENAUDO, C.; NEPOTE V.; GROSSO, N. R.

Mar del Plata

Congreso; VI Congreso Argentino de Ingeniería Química; 2010

Asociación Argentina de Ingenieros Químicos

El modelado con redes neuronales artificiales permitió predecir el comportamiento de diversos procesos de esterificación de aceites, por lo que puede plantearse como una alternativa de modelado al momento de simular y optimizar este tipo de procesos. Se pudo observar que OCTAVE presenta una mayor sensibilidad al momento de fijar la cantidad de neuronas en las capas ocultas, número apropiado de neuronas que dependerá del caso en estudio. Este problema no surgió con la implementación de MATLAB, que muestra una mayor estabilidad y rápida convergencia durante el aprendizaje; además tiene incorporado una gran cantidad de herramientas que permiten controlar la calidad del modelado, por lo que resulta más simple alcanzar un modelo apropiado. Pero al momento de comparar los resultados de la simulación y optimización, se puede concluir que ambas herramientas son equiparables en exactitud y precisión