Optimización en la producción de metano a partir de aguas residuales usando algoritmos metaheuristicos

• Published in: Emerging trends in education (Tabasco, México) no. 1; pp. 25 - 36
• Main Authors: Morales Rivera, Juan P, Gurubel Tún, Kelly J, León Becerril, Elizabeth, Zúñiga Grajeda, V, Real Olvera, J. del
• Format: Journal Article
• Language: Spanish
• Published: 2019
• Subjects: digestión anaerobia; metaheurístico; modelado; Optimización
• ISSN: 2594-2840; 2594-2840

El presente trabajo aborda el estudio de la producción de metano a partir de aguas residuales de la industria de las carnes frías, donde se propone la modificación de un modelo matemático para describir la digestión anaerobia previamente publicado en la literatura. Al comparar los datos experimentales obtenidos con los calculados por el modelo propuesto se encontró un ajuste R2 = 0.767, esto para valores de producción de metano puntual en sesenta días. Por otro lado, se propone en este trabajo una modificación al modelo propuesto y se optimizaron cinco diferentes parámetros cinéticos, por medio del algoritmo de búsqueda metaheurístico Particle Swarm Optimization (optimización de enjambre de partículas). Al evaluar los resultados de la optimización se observó una mejora en el ajuste inicial del modelo a R2 = 0.927, permitiendo concluir que este tipo de algoritmos metaheurísticos pueden ser muy eficaces al ajustar los parámetros de modelos altamente no lineales y así describir con mayor precisión los sistemas de digestión anaerobia.