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Título: Diseño de una planta para la producción de biocarbón por torrefacción a partir del raquis de palma.
Autor: Pazmay López, Adriana Estefanía
Palabras clave: BIOCARBÓN
RAQUIS DE PALMA
Fecha de publicación: 9-sep-2021
Editorial: Quito, 2021
Citación: Pazmay López, A. E. (2021). Diseño de una planta para la producción de biocarbón por torrefacción a partir del raquis de palma. 263 hojas. Quito : EPN.
Resumen: El objetivo del presente trabajo fue el diseño de una planta para la producción de biocarbón a partir del raquis de palma mediante torrefacción, y para cumplir con ello se definió el proceso de producción, se desarrolló la ingeniería conceptual y básica y se evaluó la prefactibilidad económica del proyecto. El proceso adecuado y las condiciones de operación óptimas para el diseño de la planta se establecieron a través de un cúmulo de investigaciones previas relacionadas a este tema. Para la producción de pellets que cumplan con las propiedades adecuadas para su uso como combustible, son necesarias las operaciones de triturado, molienda, cribado, torrefacción, enfriamiento, mezclado y pelletizado. De modo que a partir de ello se elaboraron los diagramas: BFD, PFD, P&ID, Layout y planos de elevación como parte de la ingeniería básica y conceptual. La etapa más importante del proceso es la torrefacción, puesto que allí ocurre la transformación termoquímica del raquis de palma a biocarbón. En el estudio de prefactibilidad económica, al considerar una producción anual de 14 350 t de biocarbón, se estimó mediante el VAN y TIR que el proyecto sería rentable y que el punto de equilibrio corresponde al 34,11 % de la producción.
Descripción: An artificial neural network was designed to generate predictions about the bottom fouling trend and the head corrosive trend in oil extraction pipelines in the Amazon region of Ecuador. For this purpose, the information from the physicochemical analyzes of oil and gas was collected, in addition to the operating conditions of the extraction wells. The database consisted of 19 predictors, for both predictive models 85 % of the database was separated for use in neural network training and the remaining 15 % for the test phase. Result of the refinement stage to the neural decision tree model for the background fouling trend obtained a hit rate of its predictions of 83.45 %; while the predictions made for the corrosive tendency of the head obtained a hit rate in their predictions of 63.97 %. Finally, an external validation was performed using the ScaleSoftPitzerTM program for a set of 40 previously selected tests, obtaining a difference in the prediction rate of 10.0 % for the background fouling trend and 4.5 % for the head corrosive trend.
URI: http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/21834
Tipo: bachelorThesis
Aparece en las colecciones:Tesis Ing. Química (IQUIM)

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