Propuesta de minería de datos y análisis probabilístico para la estimación de variables de proceso utilizando series de tiempo en estado estacionario y algoritmos genéticos en un gasi cador de tiro descendente

Abstract

La pulpa de café es un residuo agroindustrial, que en la actualidad impacta negativamente a Costa Rica en lo económico, social y ambiental. El presente informe es parte de una serie, dentro del marco de otros proyectos sobre el aprovechamiento de la pulpa de café. En particular, de la gasificación de pulpa de café prensada y densificada, para la generación de energía eléctrica a escala piloto. A pesar de que la literatura sobre gasificación y gasificadores es abundante, es casi inexistente cuando se considera la gasificación de pulpa de café. Además, las metodologías de análisis corrientes tienden a ignorar aspectos como la robustez estadística, y las que sí los consideran, suelen basarse en suposiciones clásicas que no siempre se cumplen. El problema central que se abordó en este proyecto, fue la estimación probabilística de variables de proceso en la unidad gasificadora estudiada. Para esto el enfoque metodológico se basó en la adquisición de series de tiempo, las cuales se analizaron por medio de técnicas de minería de datos. Esto para generar indicadores de tendencia central, de dispersión y distribuciones de probabilidad empíricas. Finalmente se determinó que la metodología de cálculo propuesta es capaz de estimar la distribu- ción de probabilidad del flujo de syngas producido y de las demás variables de interés, sin embargo se recomienda la verificación del método por medio de la medición directa de otras variables antes de generalizarlo a otras plantas de proceso.