Construcción de una red neuronal para la simulación de la remoción de cromo hexavalente empleando carbón activado como adsorbente
- Autores
- Pellegrini, Jorge; de Celis, Jorge Pablo; Aphesteguy, Juan
- Año de publicación
- 2018
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- artículo
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Se presenta el desarrollo de un modelo de red neuronal artificial como solución alternativa a la simulación de un proceso de adsorción. Para los ensayos de laboratorio se eligió el cromo hexavalente como contaminante y el carbón activado como material adsorbente. Se evalúa el potencial que tiene la red neuronal artificial en comparación a los modelos matemáticos existentes en la actualidad. Los resultados obtenidos indican que la red neuronal creada fue satisfactoria y explica con más exactitud la variabilidad del proceso. Para la elección del entorno computacional y bibliotecas a utilizar se tuvo en cuenta por un lado que el software sea gratuito como también usar herramientas computacionales vanguardistas para que su aprendizaje sea enriquecedor para futuras investigaciones.
Fil: Pellegrini, Jorge y de Celis, Jorge P. Facultad Regional Avellaneda, U.T.N.; Argentina
Fil: Aphesteguy, Juan. Facultad de Ingeniería, UBA; Argentina
Peer Reviewed - Materia
-
Adsorción
Red neuronal artificial
Tensorflow - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Tecnológica Nacional
- OAI Identificador
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Construcción de una red neuronal para la simulación de la remoción de cromo hexavalente empleando carbón activado como adsorbentePellegrini, Jorgede Celis, Jorge PabloAphesteguy, JuanAdsorciónRed neuronal artificialTensorflowSe presenta el desarrollo de un modelo de red neuronal artificial como solución alternativa a la simulación de un proceso de adsorción. Para los ensayos de laboratorio se eligió el cromo hexavalente como contaminante y el carbón activado como material adsorbente. Se evalúa el potencial que tiene la red neuronal artificial en comparación a los modelos matemáticos existentes en la actualidad. Los resultados obtenidos indican que la red neuronal creada fue satisfactoria y explica con más exactitud la variabilidad del proceso. Para la elección del entorno computacional y bibliotecas a utilizar se tuvo en cuenta por un lado que el software sea gratuito como también usar herramientas computacionales vanguardistas para que su aprendizaje sea enriquecedor para futuras investigaciones.Fil: Pellegrini, Jorge y de Celis, Jorge P. Facultad Regional Avellaneda, U.T.N.; ArgentinaFil: Aphesteguy, Juan. Facultad de Ingeniería, UBA; ArgentinaPeer Reviewed2019-09-20T20:15:39Z2019-09-20T20:15:39Z2018-09-18info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfapplication/pdfOCTAVAS JORNADAS DE INGENIERÍA QUÍMICA SUSTENTABLE. Facultad Regional Avellaneda, UTN2618-3226http://hdl.handle.net/20.500.12272/4032spaPID Título: Desarrollo de materiales adsorbentes para su aplicación en la remoción de As(V) y otros contaminantes de aguas residuales y para consumo humano. Código Identificador: MSUTNAV0004431 Fecha de inicio: 01/03/2017 Fecha de finalización: 29/02/2020 Director Responsable: DE CELIS, Jorge Pabloinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/CC0 1.0 Universalreponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN)instname:Universidad Tecnológica Nacional2025-09-29T14:29:39Zoai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/4032instacron:UTNInstitucionalhttp://ria.utn.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://ria.utn.edu.ar/oaigestionria@rec.utn.edu.ar; fsuarez@rec.utn.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:a2025-09-29 14:29:40.235Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacionalfalse |
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