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Propiedades de Agua de Mar y Soluciones Salinas
Investigador Principal : José O. Valderrama
Ayudante Investigador: Richard A. Campusano
Proyecto A1: Modelación de propiedades y equilibrio químico
Propiedades de agua de mar Y soluciones salinas Solubilidad de gases en soluciones salinas
Approximantes de Padé Redes Neuronales Artificiales
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Correlaciones disponibles…
2 2
0 1 2 0 1 2 0 1
2 2 2 3
2 0 1 2
( / ) [ ] [ ] [
] [ ]
swC kJ kg K a a S a S b b S b S T c c S
c S T d d S d S T
12
1 2 3
1 1 1
12
1 2 3
1 1 1 .
( t1 1 1
( t1 1 1
o o oo o
o o oo
c S c S c Sa a a a b
c S c S c S
c S c S c Sa a a a
c S c S c S
2 3
sw 1 2
2 3
3 4 5
logμ = log +b +b
+log * b +b +b
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Los aproximantes de Padé son funciones
racionales (un polinomio dividido por otro
polinomio) que tienen la capacidad de
representar funciones complejas con un número
reducido de parámetros.
M ii N,M i
N i
P (x )Y(x ) = R (x ) =
Q (x ).
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Propiedades estudiadas
Tb en ºC
coeficiente osmótico
la conductividad térmica k
viscosidad dinámica
calor especifico cp
calor de vaporización
densidad en kg/m3
Resultados
Se exploró varias combinaciones de Padé encontrándose que los mejores resultados se obtienen con aproximantes inferiores a Padé [4,4]
1 2 3 4
5 6 7 8
a + a T + a S + a T Sy =
a + a T + a S + a T S
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cal litNi i
lit1 i i .
100 y - y%Δy =
N y
cal litNi i
lit1 i i .
y - y100%Δy =
N y
cal liti i
i liti .
y - ymax %Δy =100
y
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Conclusiones El modelo de Padé resulta exitoso para correlacionar todas las propiedades del agua de mar estudiadas. Con ello queda claro que no son necesarias las sofisticadas ecuaciones comúnmente presentadas en la literatura
J.O. Valderrama y Rubén Pizarro Universidad de La Serena (Chile)
Propiedades Fisicoquímicas del Agua de Mar para Procesos Mineros mediante Aproximantes de Padé
Tucumán-Argentina
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Redes Neuronales Artificiales
Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) son dispositivos o software programado de manera tal que tratan de representar el cerebro humano, simulando el proceso de aprendizaje, procesamiento y respuesta de las neuronas biológicas
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Conclusiones Cualquiera de las propiedades de interés pueden ser bien correlacionadas usando RNA con desviaciones medias menores a 0.3% El modelo de red propuesto puede garantizar predicciones también dentro del 0.3% de desviación
Valderrama, J.O.; Campusano R.A. ; Toro, A.S.
Universidad de La Serena (Chile)
Propiedades Fisicoquímicas del Agua de Mar mediante Redes Neuronales
San Rafael-Argentina
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Valderrama, J.O.; Campusano R.A.
Universidad de La Serena (Chile)
Modelos de Correlación y Redes Neuronales aplicados a la Estimación de Propiedades Fisicoquímicas del Agua de Mar y Soluciones Salinas
12° Congreso Interamericano de Computación Aplicada a la Ingeniería de Procesos, CAIP´2015
Cartagena-Colombia
Trabajo actual
Solubilidad de Gases en Agua de Mar y Soluciones Salinas
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Solubilidad de Gases en Agua de Mar y Soluciones Salinas
Solubilidad de Gases en Agua de Mar y Soluciones Salinas
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Trabajo Futuro
Solubilidad de gases en soluciones salinas usando aproximantes de Padé y Simuladores de Procesos Otros temas en el área de propiedades que puedan ser de interés en los otros proyectos del Anillo de Investigación
Trabajo Futuro
Solubilidad de gases en soluciones salinas usando aproximantes de Padé y Simuladores de Procesos Otros temas en el área de propiedades que puedan ser de interés en los otros proyectos del Anillo de Investigación
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Gracias a:
Conicyt-Fondecyt proyecto Anillo ACT 1201
Y a todos Uds. por su atención
Centro de Información Tecnológica