Control óptimo de la concentración de dióxido de carbono en una columna de absorción empacada mediante un modelo de red neuronal artificial

El objetivo de este trabajo de investigación fue realizar el control óptimo de la composición de dióxido de carbono en la columna de absorción empacada del Laboratorio de Operaciones y Procesos Unitarios de la Facultad de Ingeniería Química mediante un modelo de red neuronal artificial. Un modelo de red neuronal artificial con una capa de entrada, una capa escondida y una capa de salida fue desarrollado, entrenado con el algoritmo de retropropagación y validado experimentalmente para un proceso de absorción con reacción química. Asimismo, siguiendo el mismo procedimiento fue implementado el modelo del neurocontrolador (modelo inverso de la red neuronal artificial). El trabajo experimental fue realizado en una columna de absorción de vidrio pyrex de 1.15 metros de altura y 8.5 centímetros de diámetro interno, empacada con anillos Raschig de vidrio de 20 milímetros y opera con un rango en el flujo de gas de 12 a 16 L/min y un rango en el flujo de líquido de 0.8 a 2.8 L/min. La variable controlada fue la concentración de dióxido de carbono a la salida de la columna de absorción en  un rango de 4 a 8 %V y la variable manipulada fue la velocidad de flujo de entrada de la solución de hidróxido de sodio 0.11M en un rango de 0.8 a 2.8 L/min. Para contrastar la hipótesis el neurocontrolador fue probado experimentalmente estableciéndose diferentes valores de referencia (set points) y el control óptimo de la columna de absorción demostró ser realizable suministrando una adecuada acción de control para alcanzar los valores de referencia deseados