Controlador neurodifuso para acelerar la producción de biogás en un biodigestor
DOI:
https://doi.org/10.37636/10.37636/recit.v9n3e456Palabras clave:
Digestión anaerobia, Biogás, Biodigestor, Control neurodifuso, ANFIS, Lógica difusa, Redes neuronales artificiales, Energías renovables.Resumen
La digestión anaerobia de residuos orgánicos domésticos constituye una alternativa sostenible para la generación de energía renovable mediante la producción de biogás. Sin embargo, la naturaleza altamente no lineal y multivariable de este bioproceso dificulta su operación eficiente mediante estrategias convencionales de control. El objetivo de esta investigación fue desarrollar y evaluar un controlador neurodifuso capaz de acelerar la producción de biogás en un biodigestor anaerobio tipo batch. Para ello, se implementó un modelo matemático dinámico del biodigestor en MATLAB®/Simulink®, representando las principales variables involucradas en la degradación de la biomasa y la generación de metano. Posteriormente, se diseñó un sistema de inferencia neurodifusa adaptativa (ANFIS), entrenado mediante datos obtenidos a partir de simulaciones dinámicas del proceso. La estrategia propuesta integró las capacidades de razonamiento de la lógica difusa con la capacidad de aprendizaje y adaptación de las redes neuronales artificiales, permitiendo ajustar automáticamente las acciones de control ante variaciones en las condiciones operativas. Los resultados obtenidos mostraron una mejora significativa en la estabilidad dinámica del sistema, una reducción de las oscilaciones de las variables críticas y un incremento en la producción de biogás respecto al sistema operando en lazo abierto. Asimismo, el controlador mostró una respuesta significativamente más rápida en la producción de biogás, alcanzando una eficiencia por encima del 71 % en comparación con el sistema operando en lazo abierto. Este desempeño permitió reducir el tiempo requerido para alcanzar condiciones equivalentes de producción en aproximadamente 70 días . Los resultados demuestran que la integración de técnicas de inteligencia artificial en el control de biodigestores representa una alternativa viable para incrementar la eficiencia de los procesos de digestión anaerobia, contribuyendo al aprovechamiento energético de residuos orgánicos y al desarrollo de sistemas sostenibles de generación de energía renovable. El trabajo futuro se centrará en la implementación experimental del controlador propuesto utilizando sensores y actuadores industriales, así como plataformas de control embebido en tiempo real.
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