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· P R o CES o S I N d USTRIA l ES ·

Aplicación de redes neuronales artificiales:

predicción de rendimientos del proceso

de extracción de aceite de canola

AUTORES: SáNCHEZ RAMIRO J. ; ZáRATE VALERIA ; FERNáNdEZ MARíA B. *; NOLASCO SUSANA M. *
(1)
(1)
(1 )
(1,2 )
E-mail: mbfernan@fio.unicen.edu.ar; snolasco@fio.unicen.edu.ar
(1) Núcleo TECSE – Facultad Ingeniería (Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires) Av. del Valle 5737 – Olavarría – Argentina
(2) CIFICEN (Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aries - CONICET) Pinto 399 – Tandil – Argentina
Trabajo original preparado especialmente para A&G.

Resumen / Abstract

Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) son una herramienta The Artificial Neural Networks (ANN) are artificial
de inteligencia artificial utilizada en amplios campos del cono- intelligence tools used in broad fields of knowledge. One of
cimiento. Una de sus aplicaciones estudiadas en la actualidad the studied applications is their ability to model and make
es la capacidad de modelar y realizar predicciones en sistemas predictions in complex systems. This paper used an RNA
complejos. En este trabajo se utilizó una RNA feedforward feedforward multilayer perceptron for predicting yields
perceptron multicapa para la predicción de rendimientos de of canola oil extraction considering 3 input variables:
extracción de aceite de canola considerando 3 variables de extraction time, temperature and total oil content of
entrada: tiempo de extracción, temperatura y contenido total the grain, which were compared with experimental
de aceite del grano, los cuales se contrastaron con datos expe- data. Training and network setting was performed with
rimentales. El entrenamiento y ajuste de la red se realizó con experimental data from grains contents from different
datos experimentales de granos de canola de distintos conte- canola oil to total selected for prediction. Generally for
nidos de aceite total al seleccionado para la predicción. Gene- differences simulated yields were obtained with respect
ralmente para los rendimientos simulados se obtuvieron dife- to the experimental data of 2% b.s. and within the range
rencias con respecto a los datos experimentales de 2 % b.s. of experimental error measurement. These results show
y dentro del rango del error de medición experimental. Estos the effectiveness and potential use of neural networks for
resultados muestran la eficacia y potencialidad del uso de las predicting the behavior of a process of extracting oil from
redes neuronales para la predicción del comportamiento de un characteristic parameters of the byproducts and process.
proceso de extracción de aceite a partir de parámetros caracte-
rísticos de la materia prima y el proceso.

Palabras claves / Key words

Redes neuronales artificiales; predicción; extracción de Artificial neural networks; prediction; extraction of oil;
aceite; canola. canola.

· Introducción potencia inspiradas en la forma en la que son capaces de modelar sin necesi-
que las neuronas biológicas desarrollan dad de suposiciones sobre la naturaleza
Las Redes Neuronales Artificiales las funciones de aprendizaje y memo- de los mecanismos fenomenológicos, de
(RNA) son técnicas estadísticas com- ria. Presentan varias ventajas sobre las comprender la base matemática del pro-
putacionales de modelado con elevada técnicas de modelado convencionales ya blema que subyace en el proceso y de

138 A&G 106 • Tomo XXVII • Vol. 3 • 138-141 • (2017)