Estudio de la modelización mediante redes neuronales de los procesos de adsorción-desorción con resinas aplicados a la recuperación de compuestos fenólicos de aguas residuales de la producción de aceite de oliva
[ES] En este Trabajo Fin de Máster se lleva a cabo el estudio y modelado mediante redes neuronales artificiales de los procesos de adsorción y desorción cuyo fin es recuperar los compuestos fenólicos de las aguas residuales procedentes de la segunda centrifugación del proceso de producción de aceite...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2023 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de València (UPV) |
| Repositorio: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:riunet.upv.es:10251/197223 |
| Acceso en línea: | https://riunet.upv.es/handle/10251/197223 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Polifenoles Aceite de oliva Resinas Redes neuronales Adsorción Desorción Polyphenols Olive oil Resins Neural networks Adsorption Desorption INGENIERIA QUIMICA Máster Universitario en Ingeniería Química-Màster Universitari en Enginyeria Química |
| Sumario: | [ES] En este Trabajo Fin de Máster se lleva a cabo el estudio y modelado mediante redes neuronales artificiales de los procesos de adsorción y desorción cuyo fin es recuperar los compuestos fenólicos de las aguas residuales procedentes de la segunda centrifugación del proceso de producción de aceite de oliva en dos fases. En el proceso de adsorción se consideran varias resinas no iónicas en diferentes concentraciones: 10, 20, 30, 40, 50 y 60 g/L. En el proceso de desorción para recuperar los polifenoles adsorbidos se consideran dos disolventes: etanol y una mezcla de etanol-agua al 50% en volumen. Como se mencionará posteriormente, en el proceso de adsorción con dos variables de entrada, se ha observado un mejor comportamiento de las resinas al trabajar con datos triplicados con respecto a duplicados. Por otro lado, al trabajar con tres variables de entrada, los resultados obtenidos son mejores al trabajar con mayor número de capas ocultas. En cuanto al proceso de desorción, se ha logrado un buen ajuste de los datos experimentales mediante simulaciones con todas las resinas. |
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