Redes neuronales artificiales para la simulación de la granulometría Aplicable a procesos industriales de granulación
Gavilán Moreno, C.J.
Redes neuronales artificiales para la simulación de la granulometría Aplicable a procesos industriales de granulación - 10 p.
En muchos procesos industriales, químicos, agroalimentarios y farmacéuticos, entre otros, se obtienen los productos en forma de granos, esféricos o casi esféricos. Estos productos, que se consiguen en equipos granuladores, necesitan ajustarse en muchos casos a especificaciones en cuanto a tamaño, forma, resistencia a la degradación y otros parámetros. Es frecuente que, dentro del conjunto de las citadas industrias, se considere la granulación como un arte que responde a pocas leyes o ecuaciones. Bajo esta premisa, el control, optimización y análisis parecen difíciles. En el presente artículo se propone una técnica de control y optimización de la granulometría del proceso de granulación, con repercusiones en otras fases de la fabricación, tales como molienda, cribado y captación de polvo, y en parámetros de calidad, como la redondez y forma de la granulación. Se plantea un sistema experto, basado en modelos de inteligencia artificial.
Redes neuronales artificiales para la simulación de la granulometría Aplicable a procesos industriales de granulación - 10 p.
En muchos procesos industriales, químicos, agroalimentarios y farmacéuticos, entre otros, se obtienen los productos en forma de granos, esféricos o casi esféricos. Estos productos, que se consiguen en equipos granuladores, necesitan ajustarse en muchos casos a especificaciones en cuanto a tamaño, forma, resistencia a la degradación y otros parámetros. Es frecuente que, dentro del conjunto de las citadas industrias, se considere la granulación como un arte que responde a pocas leyes o ecuaciones. Bajo esta premisa, el control, optimización y análisis parecen difíciles. En el presente artículo se propone una técnica de control y optimización de la granulometría del proceso de granulación, con repercusiones en otras fases de la fabricación, tales como molienda, cribado y captación de polvo, y en parámetros de calidad, como la redondez y forma de la granulación. Se plantea un sistema experto, basado en modelos de inteligencia artificial.
