| Revista: | Ingeniería mecánica, tecnología y desarrollo |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000391693 |
| ISSN: | 1665-7381 |
| Autores: | Forero Núñez, Carlos A1 Castellanos Contreras, José U2 Sierra Vargas, Fabio E1 |
| Instituciones: | 1Universidad Nacional de Colombia, Grupo de Investigación Mecanismos de Desarrollo Limpio y Gestión Energética, Bogotá. Colombia 2Universidad Cooperativa de Colombia, Bogotá. Colombia |
| Año: | 2013 |
| Periodo: | Sep |
| Volumen: | 4 |
| Número: | 5 |
| Paginación: | 161-168 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
| Resumen en español | Los sistemas de gasificación de Biomasa son una alternativa para emplear residuos agroindustriales y generar un combustible gaseoso; sin embargo, estos procesos no lineales se ven afectados por las características típicas del material y por la variación en las temperaturas al interior del equipo, por lo tanto se requieren sistemas de control para alcanzar estados estables en el tiempo. Este trabajo analiza el desempeño de un control mediante redes neuronales aplicado a un gasificador de lecho fijo corriente descendente cuando se emplean cascaras de coco o cuesco de palma. Los resultados indican que el uso del sistema de control en el equipo, alimentado con cascaras de coco, permite aumentar las temperaturas en el reactor de 600°C a 800°C en la zona de inyección, superando así el problema derivado de la baja transferencia de energía por conducción a través del sistema. Cuando se emplea el control en la gasificación de cuesco, la temperatura promedio se mantuvo constante en 790°C, el CO presente en el gas estuvo alrededor de 10% mientras que el CO2 disminuyó a 4%. La aplicación de un sistema de control mediante redes neuronales es una gran alternativa puesto que se puede entrenar para cada tipo de biomasa mejorando la estabilidad del sistema y produciendo un gas de síntesis con menor contenido de CO2. Esto para un país con gran diversidad de recursos agroindustriales abre la posibilidad de usar estos subproductos en la generación de energía a partir de fuentes renovables |
| Resumen en inglés | The gasification power systems are a remarkable alternative because they can use agro-industrial wastes to produce clean syngas; although, the differences between the biomass properties and the inner temperatures throughout the equipment make compulsory the use of control systems to achieve stable states. This work aims to analyze the effect of applying a Neural Network Control System on a Downdraft fixed bed gasifier fed with Coconut shells and Oil Palm shells. Results show that the use of the control system on the equipment fed with coconut shells increased the maximum temperature at the air injection zone from 600°C to 800°C, which overcomes the problems found by the low thermal conductivity of the coconut shells. With the control system and the equipment fed with oil palm shells, the maximum temperature was 790°C; the CO in the syngas was stable at 10%, whereas the CO2 decreased to 4%. The Neural Network control system is useful because this can be trained for each biomass, resulting on stable temperatures and low CO2 syngas. This improves the chances of producing energy from renewable resources in a country with a lot of agro-industrial byproducts like Colombia |
| Disciplinas: | Ingeniería, Agrociencias |
| Palabras clave: | Ingeniería ambiental, Residuos agrícolas, Cáscara de coco, Biomasa, Gasificación, Control inteligente, Redes neuronales |
| Keyword: | Engineering, Agricultural sciences, Environmental engineering, Agricultural wastes, Coconut shell, Biomass, Gasification, Intelligent control, Neuronal networks |
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