Predicción de la producción de metanol en una planta de hidrogenación de dióxido de carbono mediante redes neuronales

Abstract

El objetivo de este trabajo de investigacion fue disenar una red neuronal original (RNA) para predecir el flujo de metanol de una planta de deshidrogenacion de dioxido de carbono. Para el desarrollo de ARN se genero una base de datos en el software abierto de simulacion DWSIM. Esta se realizo a partir de la validacion de un proceso industrial descrito en la literatura. El tamano de la muestra consistio en 133 pares de datos con 4 entradas: presion y temperatura del reactor, flujo masico de dioxido de carbono e hidrogeno, y una salida: flujo de metanol. La red fue de tipo perceptron y se diseno utilizando 12 neuronas en una capa oculta en su arquitectura, se entreno con el algoritmo de regularizacion bayesiana para el entrenamiento de Levenberg-Marquardt. Se obtuvo un valor cuadratico medio (MSE) de 0,0085 y un coeficiente de regresion total de 0,9442. La red fue validada mediante el analisis de varianza (ANOVA) lo que indica que la ARN disenada es estadisticamente valida y puede ser utilizada para predecir el flujo de metanol a la salida de la planta de deshidrogenacion y puede ser utilizada como herramienta para la mejora continua de este tipo de procesos. Se recomienda anadir la presion de separacion en la zona de recirculacion como parametro de entrada como forma de obtener un resultado mas cercano a la realidad.