Los investigadores han propuesto, en un artículo recientemente publicado en la revista científica Fuel, utilizar redes neuronales artificiales para determinar el poder calorífico de cada tipo de biomasa utilizando su composición, ya que se trata de un material muy irregular y es difícil tratarla utilizando las tecnologías convencionales.
Por Marcos Merino
Ciudad de México, 11 de julio (SinEmbargo/TICbeat).- El grupo de investigación de Procesos Catalíticos para la Valorización de Residuos de la Universidad del País Vasco trabaja en diversas líneas de investigación en torno a las energías renovables, una de las cuales corresponde a la obtención de bioóleos o petróleo sintético a partir de biomasa (materia orgánica no fósil, una de las principales fuentes de energía y calor en el ámbito de las renovables).
Los investigadores han propuesto, en un artículo recientemente publicado en la revista científica Fuel, utilizar redes neuronales artificiales para determinar el poder calorífico de cada tipo de biomasa utilizando su composición, ya que se trata de un material muy irregular y es difícil tratarla utilizando las tecnologías convencionales.
El grupo ha analizado el proceso de creación de una refinería para obtener bioóleos o petróleo sintético de biomasa, en colaboración con investigadores de la Universidad de Sao Carlos de Brasil y en el marco de un proyecto europeo. “Después, del bioóleo producido se pueden lograr los mismos productos que se obtienen del petróleo, tanto hidrógeno, como cualquier otro compuesto”, explica Martín Olazar, líder del proyecto. El reactor cónico de lecho en surtidor –patentado por el equipo– resulta muy apropiado para este proceso, debido a que es capaz de tratar materiales irregulares y adherentes.
REDES NEURONALES ARTIFICIALES
En el diseño del proceso de obtención de bioóleos a partir de biomasa hay que determinar ciertas variables: qué temperatura se ha de obtener, cómo obtener esa temperatura, cuánto combustible hay que quemar, etc. El poder calorífico bruto es un parámetro clave en la determinación de todos esos datos, pero las correlaciones existentes en la bibliografía dan resultados muy variables, en función de cada tipo de biomasa y sus características.
Por tanto, los investigadores del grupo proponen utilizar redes neuronales artificiales para estimarlo. Han probado experimentalmente que el sistema da muy buenos resultados: han alimentado el sistema con datos tanto bibliográficos como de sus propias investigaciones, y han observado que obtienen resultados muy fiables y en muy poco tiempo.
“Estas redes neuronales deben ser continuamente alimentadas —explica Olazar—, ya que los resultados mejoran a medida que se introducen casuísticas más amplias […] Este es uno de los eslabones de la cadena del proceso de obtención de petróleo sintético en base a nuestra tecnología, y se trata de un eslabón muy útil”, concluye Olazar.
