The use of artificial neural network modeling to represent the process of concentration by molecular distillation of omega-3 from squid oil

Autores
Rossi, Pablo Cesar; Gayol, Maria Fernanda; Renaudo, Carlos Alberto; Pramparo, Maria del Carmen; Nepote, Valeria; Grosso, Nelson
Año de publicación
2014
Idioma
inglés
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
The concentration of omega-3 compounds obtained for the esterification of squid oil by molecular distillation was carried out in two stages. This operation can process these thermolabile and high molecular weight components at very low temperatures. Given the mathematical complexity of the theoretical model, artificial neural networks (ANN) have provided an alternative to a classical computing analysis. The objective of this study was to create a predictive model using artificial neural network techniques to represent the concentration process of omega-3 compounds obtained from squid oil using molecular distillation. Another objective of this study was to analyze the performance of two different alternatives of ANN modeling; one of them is a model that represents all variables in the process and the other is a global model that simulates only the input and output variables of the process. The alternative of the ANN global model showed the best fit to the experimental data
La concentración de compuestos omega-3, obtenidos de la esterificación de aceite de calamar, por destilación molecular fue llevada a cabo en dos etapas. Esta operación permite procesar componentes termolábiles y de alto peso molecular a muy bajas temperaturas. Dada la alta complejidad de los modelos teóricos, las redes neuronales artificiales (RNA) conforman una alternativa al análisis computacional clásico. El objetivo de este estudio fue crear un modelo predictivo usando modelos de redes neuronales artificiales para representar el proceso de concentración de compuestos omega-3 obtenidos del aceite de calamar por destilación molecular. Otro objetivo de este estudio fue analizar el desenvolvimiento de dos alternativas de modelos RNA; uno de ellos es un modelo que representa todas las variables en el proceso y otro es un modelo global que simula solo las variables de entrada y de salida del proceso. La alternativa de un modelo RNA global mostró el mejor ajuste de los datos experimentales.
Fil: Rossi, Pablo Cesar. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Tecnología Química; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Gayol, Maria Fernanda. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Tecnología Química; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Renaudo, Carlos Alberto. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Tecnología Química; Argentina
Fil: Pramparo, Maria del Carmen. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Tecnología Química; Argentina
Fil: Nepote, Valeria. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto Multidisciplinario de Biología Vegetal. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Instituto Multidisciplinario de Biología Vegetal; Argentina
Fil: Grosso, Nelson. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto Multidisciplinario de Biología Vegetal. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Instituto Multidisciplinario de Biología Vegetal; Argentina
Materia
ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
DHA
EPA
MOLECULAR DISTILLATION
OMEGA-3
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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La concentración de compuestos omega-3, obtenidos de la esterificación de aceite de calamar, por destilación molecular fue llevada a cabo en dos etapas. Esta operación permite procesar componentes termolábiles y de alto peso molecular a muy bajas temperaturas. Dada la alta complejidad de los modelos teóricos, las redes neuronales artificiales (RNA) conforman una alternativa al análisis computacional clásico. El objetivo de este estudio fue crear un modelo predictivo usando modelos de redes neuronales artificiales para representar el proceso de concentración de compuestos omega-3 obtenidos del aceite de calamar por destilación molecular. Otro objetivo de este estudio fue analizar el desenvolvimiento de dos alternativas de modelos RNA; uno de ellos es un modelo que representa todas las variables en el proceso y otro es un modelo global que simula solo las variables de entrada y de salida del proceso. La alternativa de un modelo RNA global mostró el mejor ajuste de los datos experimentales.
Fil: Rossi, Pablo Cesar. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Tecnología Química; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
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