| Revista: | Revista mexicana de ingeniería química |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000394162 |
| ISSN: | 1665-2738 |
| Autores: | Rico Contreras, J.O1 Aguilar Lasserre, A.A1 Méndez Contreras, J.M1 Cid Chama, G1 Alor Hernández, G1 |
| Instituciones: | 1Instituto Tecnológico de Orizaba, División de Estudios de Posgrado e Investigación, Orizaba, Veracruz. México |
| Año: | 2014 |
| Periodo: | Dic |
| Volumen: | 13 |
| Número: | 3 |
| Paginación: | 933-955 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Experimental, aplicado |
| Resumen en español | 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 |
| Resumen en inglés | 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 |
| Disciplinas: | Ingeniería, Química, Medicina veterinaria y zootecnia |
| Palabras clave: | Ingeniería ambiental, Biotecnología, Pollinaza, Digestión anaeróbica, Bioenergía, Poder calorífico, Combustión directa |
| Keyword: | Engineering, Chemistry, Veterinary medicine and animal husbandry, Environmental engineering, Biotechnology, Poultry litter, Anaerobic digestion, Bioenergy, Calorific power, Direct combustion |
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