Examinando por Materia "diseño de experimentos"

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    PublicaciónSólo datos
    EVALUACIÓN DE UN CLARIFICADOR DE MANTO DE LODOS A ESCALA DE LABORATORIO (ASSESSMENT OF A CLARIFIER SLUDGE BLANKET AT LABORATORY SCALE)
    (Fondo Editorial EIA - Universidad EIA, 2013-11-07) Wills, Beatriz Amparo; Castro, Camilo César; Correa, Mauricio Andrés
    En este artículo se reportan los resultados de la operación y evaluación de un clarificador de manto de lodos de suspensión hidráulica a escala de laboratorio a partir de un diseño de experimentos factorial 23, en el cual se utilizaron la turbiedad del agua cruda, la carga hidráulica o tasa superficial y el tipo de coagulante como factores que podían afectar la formación del manto y, por consiguiente, la eficiencia del sistema en la remoción de la turbiedad del agua. Se emplearon dos tipos de coagulante: sulfato de aluminio y C-235 (polímero catiónico) y se estudiaron dos diferentes tipos de agua cruda (sintética) preparadas en el laboratorio con la adición de caolín, la primera con alta turbiedad (Tipo I con 100 UNT) y la segunda con baja turbiedad (Tipo II con 15 UNT). El sistema fue operado con tasas superficiales de 35 y 70 m3/m2.día. Los resultados obtenidos permiten establecer que cuando el sistema se operó con agua Tipo I y una carga hidráulica de 70 m3/m2.día se generó el manto de mejores características y la turbiedad en el efluente alcanzó valores por debajo de 2 UNT.Abstract: In this paper, we report the results for the operation and performance of a laboratory-scale clarifier sludge blanket suspension hydraulic, through a series of experiments that used a 23factorial design. Factors in the design included: turbidity of raw water, hydraulic load rate and type of coagulant. These factors could affect the formation of a blanket, and therefore, the system’s efficiency on the removing turbidity. Two types of coagulants –aluminum sulfate and C-325 (a cationic polymer)– were tested in two types of synthetic raw water prepared in the laboratory through the addition of kaolin with high (Type I with 100 NTU) and low (Type II with 15 NTU) turbidity. The system was operated with surface load rates of 30 and 70 m3/m2.day. Results show that the best blanket was generated when the system was operated with Type I water and a hydraulic load rate of 70 m3/ m2day, with turbidity values in the effluent below 2 NTU.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo de Pronósticos de Alertas Tempranas Para Calderas a Gas en Productos Familia S.A.
    (Universidad EIA, 2014) Arango Vásquez, Juan Pablo
    Predecir el valor de una variable en un proceso, es una de las principales preocupaciones que afrontan las empresas y las personas alrededor del mundo, este es uno de los campos hoy en día en los cuales se invierte mucho dinero y tiempo con el fin de realizar estudios que permitan optimizar y predecir el comportamiento de las variables en los procesos. Para la solución de este problema, se han creado diferentes modelos estadísticos y computacionales entre los que se destacan los modelos por diseño de experimentos y regresión lineal, los cuales han sido utilizados ampliamente para pronosticar muchos tipos de variables. Pero debido a la gran cantidad de variables que intervienen en un proceso no siempre los resultados de los experimentos son satisfactorios. Debido a esto para reducir el ruido que genera la gran cantidad de variables se pueden utilizar sistemas por redes neuronales que nos ayuden a descartar variables en el proceso. En la empresa Familia S.A como requerimiento en la optimización de su proceso busca predecir los consumos de recursos energéticos de sus sistemas de generación de vapor, como solución a este problema se propone realizar un muestreo de las variable que a simple vista pueden ser las más importantes en el proceso, con el fin de obtener datos considerable sobre el comportamiento de las mismas, luego de conocer el comportamiento de las variables, se buscará un método de selección de variables, para reducir la cantidad y dejando así las variables más significativas para el proceso, para esto se usará sistemas de redes neuronales, los cuales arrojaban la incidencia de una variable en el proceso. Las variables de entrada de la red neuronal serán las variables muestreadas en un total de 32 y las variables de salida fueron los consumos de Gas, Electricidad y Agua. Después de determinar las variables que más inciden en los consumos, se crean diferentes diseños de experimentos con el objeto de manipular dichas variables y validar su incidencia en los consumos.
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    PublicaciónSólo datos
    SÍNTESIS Y CARACTERIZACIÓN DE UN POLÍMERO BIODEGRADABLE A PARTIR DEL ALMIDÓN DE YUCA
    (Fondo Editorial EIA - Universidad EIA, 2013-10-04) Meneses, Juliana; Corrales, Catalina María; Valencia, Marco
    En la presente investigación se elaboró un polímero biodegradable a partir del almidón de yuca con base en la implementación de la metodología Taguchi como herramienta de diseño de experimentos. El almidón dulce de yuca se mezcló, variando las condiciones, según lo indicado por el diseño de experimentos, con reactivos que cumplen la función de plastificantes, extensores, espesantes, lubricantes, humectantes y desmoldantes. Las diferentes mezclas se sometieron a procesos comunes para los polímeros convencionales en un molino abierto, una inyectora y una prensa de vulcanización. El proceso experimental arrojó como resultado seis muestras poliméricas con características adecuadas, que se sometieron a la medición de sus propiedades físicas, químicas, mecánicas y de biodegradabilidad.Abstract: In the present research a biodegradable polymer was elaborated from manioc starch, based on the Taguchi methodology as the experiment design tool. The sweet manioc starch was mixed with chemical reagents acting as plastifiers, extensors, thickeners, lubricants, moisturizers, and mold releasing agents, varying the experimental conditions as indicated by the experiment design. The different mixtures underwent several processes common to conventional polymers in an open mill, an injection machine, and a vulcanizing press. The experimental process gave as a result six polymeric samples of adequate characteristics, all of which were subjected to physical, chemical, and mechanical properties and biodegradation measurement.