"Mediante un análisis de composición sencillo e introduciendo algunos datos habituales en el sistema (como, por ejemplo, densidad y humedad), la red neuronal nos proporciona el poder calorífico bruto de la biomasa de que disponemos, y de esta manera podemos poner en marcha más fácilmente los cálculos necesarios para nuestro diseño". Martin Olazar, líder del proyecto y catedrático del Departamento de Ingeniería Química de la UPV/EHU, explica así las conclusiones de un proyecto que deriva del trabajo con varias líneas de investigación en torno a las energías renovables que realiza el grupo Catalytic Processes for Waste Valorisation.
La UPV/EHU informa en una nota de prensa que “los investigadores han propuesto en un artículo recientemente publicado en la revista científica Fuel utilizar redes neuronales artificiales para determinar el poder calorífico de cada tipo de biomasa utilizando su composición, ya que se trata de un material muy irregular”. Añaden que para conseguir biocombustibles a partir de biomasa hay que determinar ciertas variables: qué temperatura se ha de obtener, cómo obtenerla y cuanta biomasa hay que quemar. “El poder calorífico bruto es un parámetro clave en la determinación de todos esos datos”, concluyen.
“Los resultados mejoran a medida que se introducen casuísticas más amplias".
Partiendo de la premisa de que el poder calorífico es fundamental en el análisis, diseño y mejora de sistemas de pirolisis, gasificación y combustión de biomasa, los investigadores consideraron que la bibliografía consultada da resultados muy variables en función de cada tipo de biomasa y sus características. De ahí que propongan utilizar redes neuronales artificiales para estimarlo y adelanten que las pruebas experimentales realizadas con este sistema dan muy buenos resultados.
Desde la UPV/EHU explican que las redes neuronales artificiales son modelos computacionales basados en el funcionamiento de las biológicas, a través de las cuales se correlacionan bases de datos de entrada y de salida. Los investigadores han alimentado el sistema con datos tanto bibliográficos como de sus propias investigaciones. Según Olazar, “estas redes neuronales deben ser continuamente alimentadas, ya que los resultados mejoran a medida que se introducen casuísticas más amplias".
Martín Olazar añade que “este es uno de los eslabones de la cadena del proceso de obtención de petróleo sintético en base a nuestra tecnología, y se trata de un eslabón muy útil". Su grupo de investigación ha analizado el proceso de creación de una refinería para obtener bioóleos o petróleo sintético de biomasa en colaboración con investigadores de la Universidad de Sao Carlos de Brasil y en el marco de un proyecto europeo. La UPV/EHU asegura que el reactor cónico de lecho en surtidor desarrollado es muy apropiado para el citado proceso, debido a que es adecuado para tratar materiales irregulares y adherentes como la biomasa, difícil de tratar utilizando tecnologías convencionales.
