Propuesta de minería de datos y análisis probabilístico para la estimación de variables de proceso utilizando series de tiempo en estado estacionario y algoritmos genéticos en un gasi cador de tiro descendente - Urvina Savelli, Luis Andres; Torres Quirós, Cindy María 1980- ([San José, Costa Rica], 2018)
La pulpa de café es un residuo agroindustrial, que en la actualidad impacta negativamente a Costa Rica en lo económico, social y ambiental. El presente informe es parte de una serie, dentro del marco de otros proyectos sobre el aprovechamiento de la pulpa de café. En particular, de la gasificación de pulpa de café prensada y densificada, para la generación de energía eléctrica a escala piloto. A pesar de que la literatura sobre gasificación y gasificadores es abundante, es casi inexistente cuando se considera la gasificación de pulpa de café. Además, las metodologías de análisis corrientes tienden a ignorar aspectos como la robustez estadística, y las que sí los consideran, suelen basarse en suposiciones clásicas que no siempre se cumplen. El problema central que se abordó en este proyecto, fue la estimación probabilística de variables de proceso en la unidad gasificadora estudiada. Para esto el enfoque metodológico se basó en la adquisición de series de tiempo, las cuales se analizaron por medio de técnicas de minería de datos. Esto para generar indicadores de tendencia central, de dispersión y distribuciones de probabilidad empíricas. Finalmente se determinó que la metodología de cálculo propuesta es capaz de estimar la distribu- ción de probabilidad del flujo de syngas producido y de las demás variables de interés, sin embargo se recomienda la verificación del método por medio de la medición directa de otras variables antes de generalizarlo a otras plantas de proceso.
The coffee pulp is an agroindustrial residue, and Costa Rica is impacted negatively by it in the economic, social and environmental regards. The present report is one of several in the frame of other projects about the utilization of coffee pulp, in particular about the gasification of pressed and densified coffee pulp for the pilot scale generation of electricity. Even though the literature about gasification and gasifiers is abundant, it is almost nonexistent when it comes to coffee pulp gasification. Also, the current analysis methodologies show a tendency to neglect aspects such as statistical robustness, and those that do take it into consideration, are based on classic assumptions which are not always valid. The subject of this project is the probabilistic estimation of process variables in the gasification unit under study. The methodological approach was based on the acquisition of time series and its analysis with data mining techniques. This in order to generate central tendency and dispersion indicators, and empirical probability distributions. Finally it was determined that the proposed methodology, is capable of estimating the empirical probability distribution of the syngas flow and other variables of interest. None the less, it is recom- mended to verify the method for other variables trough direct measurements before generalizing it to other process plants.
Proyecto de graduación (licenciatura en ingeniería química)--Universidad de Costa Rica. Facultad de Ingeniería. Escuela de Ingeniería Química, 2018
Este trabajo final de graduación forma parte del proyecto de investigación Implementación y evaluación tecnólogica de gasificación en la insdustria de café, como altrenativa para disminuir emisiones de gases de efecto invernadero (GEI).
Keywords: PULPA DE CAFE; RESIDUOS INDUSTRIALES; APROVECHAMIENTO DE RESIDUOS; GASIFICACION DE LA BIOMASA; ALGORITMOS GENETICOS; MINERIA DE DATOS; PROBABILIDADES; ANALISIS DE SERIES DE TIEMPO