Simulación y control

 

Predicción del contenido de humedad en la pollinaza para estimar la producción de bioenergía a través de una red neuronal artificial

 

Moisture content prediction in poultry litter to estimate bioenergy production using an artificial neural network

 

J.O. Rico-Contreras*, A.A. Aguilar-Lasserre, J.M. Méndez-Contreras, G. Cid-Chama, G. Alor-Hernández

 

División de Estudios de Posgrado e Investigación, Instituto Tecnológico de Orizaba, Oriente 9 No. 852 -Col. E. Zapata CP. 94300- Orizaba, Veracruz, México. * Autor para la correspondencia. E-mail: octaviorico@hotmail.com

 

Recibido 29 de Marzo, 2014.
Aceptado 11 de Julio, 2014.

 

Resumen

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.

Palabras clave: bioenergía, pollinaza, poder calorífico, digestión anaeróbica, co-digestión anaeróbica, combustión directa, red neuronal artificial.

 

Abstract

Poultry industry identifies an area of opportunity to generate bioenergy by using poultry litter. It is produced at broiler chicken farms for use it as biomassic fuel for to implement the bioenergetic technology most profitable (anaerobic digestion, anaerobic co-digestion, or direct combustion).

The adequate control variables like external temperature (°C), stay days, density per square meter, extractors, foggers, shading, handling, coverage, lining, feeder, watering, fans, area, improving quality of poultry litter and in consequently is reduced the moisture content. These variables are used for the development of artificial neural network (ANN), to control the system that affects the moisture content in the poultry litter.

The results of model artificial intelligence show that the variables that most impact the moisture content of the poultry litter are handling, number of extractors, and density per square meter, control contributes to improving conditions the production of farm and reduce the percentage moisture content of less than 25%.

By using Montecarlo Simulation, it is performed a risk analysis that includes the results of artificial neural network whose best economic alternative is the bioenergy generation through direct combustion.

Keywords: bioenergy, poultry litter, calorific value, anaerobic digestion, anaerobic co-digestion, direct combustion, artificial neural network.

 

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Agradecimientos

Agradecemos al Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT) el apoyo otorgado para la realización de esta investigación a través de programa de Fortalecimiento a la Infraestructura Científica y Tecnológica 2014 (INFR-2014-01) con número de solicitud 000000000224534.

 

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