Redes neuronales artificiales para la simulación de la granulometría Aplicable a procesos industriales de granulación
Description: 10 p In: Ingeniería Química Año 36, no. 415 (jul./agos. 2004) ; p. 138-147Summary: 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.| Current library | Status | Barcode | |
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| Biblioteca Alejandro Angel Bulgheroni | Not for loan | 200033084 |
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.



