Browsing by Autor "Lazo Nina, Carlos Jhesid"

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Desarrollo de un modelo de aprendizaje automático para la detección de adulteraciones en gasolinas con mezcla de etanol anhidro de origen vegetal.
(Facultad de Ingenieria, 2024) Lazo Nina, Carlos Jhesid; Álvarez Velasco, Rodolfo Mauricio
La implementación de un modelo de aprendizaje automático busca detectar adulteraciones en gasolinas que contienen aditivos de origen vegetal, garantizando la integridad y cumplimiento de los parámetros de calidad establecidos. Se realizan análisis comerciales y de emisiones de carbono de las gasolinas con aditivos de origen vegetal en Bolivia, así como un examen exhaustivo de las características y propiedades de las gasolinas finales. Utilizando datos obtenidos de la Agencia Nacional de Hidrocarburos (ANH), se emplean técnicas de análisis de datos en Python para identificar patrones y relaciones entre parámetros clave como el octanaje, la tensión de vapor Reid y la cantidad de etanol anhidro. El algoritmo basado en Ridge se utiliza para realizar proyecciones de costos y emisiones de carbono, revelando diferencias significativas en las emisiones de gases contaminantes al incluir adulterantes como hexano y tolueno en diversas proporciones. Los resultados indican que la adopción del modelo de aprendizaje automático optimiza el tiempo de análisis y reduce los costos asociados a la identificación de adulteraciones, contribuyendo a mejorar la calidad del combustible en el mercado. No obstante, se hace notar la necesidad de medir más parámetros para fortalecer el modelo y adaptarlo a posibles cambios en las normativas de calidad. Las recomendaciones futuras incluyen investigar relaciones adicionales entre el octanaje y la tensión de vapor Reid, así como expandir el conjunto de datos utilizado para mejorar la precisión de las proyecciones.