Browsing by Autor "Luis Peralta"

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Evaluación tecnológica de catalizadores Co-SiO2 y Cu-CaSiO3 para la etanol. Cinética de adsorción iónica y mecanismo de reacción
(2009) Luis E. Arteaga‐Pérez; Julio Prieto; Alfredo Curvelo; Luis Peralta
En este trabajo se estudia la eficiencia catalitica del cobalto y el cobre soportados sobre oxidos de silicio, en la reaccion de reformado de etanol con vapor. Los catalizadores CoSiO2 y Cu-CaSiO3 se prepararon por impregnacion y se probaron en la reaccion de reformado a 600oC y 1 atm. Se realiza un analisis del mecanismo cinetico de sorcion ionica. Se demuestra la elevada actividad catalitica que muestran ambos materiales para la descomposicion termica del etanol (Xe ~ 100%). El precursor Co2 + es selectivo a la produccion de hidrogeno (SH>60%), CH3CHO y CO en cantidades considerables, lo que sugiere su uso combinado con otros metales altamente activos para el reformado (Ni, Rh). El catalizador Cu-CaSiO3 promueve la deshidrogenacion del etanol adsorbido sobre sitios de Cu2+ y la adsorcion disociativa del agua. La deposicion de carbon superficial en CoSiO3 es imperceptible en las condiciones de operacion exploradas.
Sensor Virtual Adaptable de Concentración de Etanol para Fermentadores Industriales
(Technical University of Valencia, 2009) Boris Martínez; Francisco Herrera; Luis Peralta
Los sistemas de control emplean sensores para observar el estado del proceso y tomar decisiones. En ocasiones, se necesita estimar las variables del proceso pues el sensor adecuado no existe, es prohibitivamente costoso o las mediciones son difíciles de realizar. Una solución consiste en inferir las variables no medidas a partir de otras variables mediante sensores virtuales o sensores por software (soft-sensors). En los procesos de fermentación alcohólica, la medición de la concentración del etanol es esencial. Sin embargo, no existen sensores baratos y confiables para medirla en línea ni existe una solución aceptada por todos del modelado de dicha variable. Además, las fermentaciones nunca son iguales pues los microorganismos son muy sensibles a pequeñas desviaciones en las variables involucradas. Por tanto, estos procesos requieren un sistema de estimación adaptable y altamente robusto. En este trabajo se presenta un sensor virtual adaptable para un proceso fermentativo de bioetanol empleando un modelo borroso evolutivo a partir de datos del proceso. Además, el modelo obtenido es compacto y presenta una estructura adecuada para su aplicación futura en estrategias de control, en aras de optimizar la productividad del proceso y disminuir los costos de producción.