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
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OMEGA-3 - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
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The use of artificial neural network modeling to represent the process of concentration by molecular distillation of omega-3 from squid oilUso de modelos de redes neuronales artificiales para representar el proceso de concentración por destilación molecular de omega-3 proveniente de aceite de calamarRossi, Pablo CesarGayol, Maria FernandaRenaudo, Carlos AlbertoPramparo, Maria del CarmenNepote, ValeriaGrosso, NelsonARTIFICIAL NEURAL NETWORKDHAEPAMOLECULAR DISTILLATIONOMEGA-3https://purl.org/becyt/ford/2.4https://purl.org/becyt/ford/2The 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 dataLa 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; ArgentinaFil: Gayol, Maria Fernanda. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Tecnología Química; Argentina. 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