Abstract

RICO-CONTRERAS, J.O. et al. Predicción del contenido de humedad en la pollinaza para estimar la producción de bioenergía a través de una red neuronal artificial. Rev. Mex. Ing. Quím [online]. 2014, vol.13, n.3, pp.933-955. ISSN 1665-2738.

En la industria avícola se identifica un área de oportunidad para la generación de bioenergía empleando la pollinaza, la cual se genera en las granjas de pollos de engorde. La pollinaza puede ser utilizada como biocombustible si se implementa la tecnología apropiada y rentable para su aprovechamiento (digestión anaeróbica, co-digestión anaeróbica o combustión directa). El adecuado control de variables como temperatura externa, días de estancia, densidad por metro cuadrado, extractores, aspersores, sombreamiento, manejo, cobertura, forro, comedero, bebedero, ventiladores y área, mejoran la calidad de la pollinaza y en consecuencia reducen el contenido de humedad. Estas variables se emplearon para el desarrollo de una red neuronal artificial con el objeto de controlar el sistema que afecta el contenido de humedad en la pollinaza. Los resultados de la predicción de la red neuronal artificial muestran que las variables que más impactan en el contenido de humedad de la pollinaza son manejo, número de extractores y densidad por metro cuadrado, su control contribuye para mejorar las condiciones de producción de las granjas y reducir el porcentaje de contenido de humedad inferior a 25%. Mediante simulación Montecarlo se realizó un análisis de riesgo que incluye los resultados de la técnica de red neuronal artificial (RNA), mostrando que la mejor alternativa económica para la generación de bioenergía a partir de pollinaza es la combustión directa.

Keywords : bioenergía; pollinaza; poder calorífico; digestión anaeróbica; co-digestión anaeróbica; combustión directa; red neuronal artificial.

        · abstract in English     · text in Spanish     · Spanish ( pdf )