Resumen:
En este trabajo se presentan los principales resultados investigativos obtenidos por los autores en el modelado para la predicción del poder calorífico del gas de síntesis obtenido en instalaciones de gasificación termoquímica downdraft de la madera de balsa, con la incorporación de técnicas basadas en redes neuronales artificiales. Se realizó un análisis del estudio del estado del arte de trabajos de investigación previos vinculados al modelado matemático de estas instalaciones por las diferentes técnicas reflejada en la literatura especializada. El modelado se lleva a cabo mediante una planificación experimental 3n, con lo que se obtuvo los datos experimentales a los cuales se aplican técnicas de predicción mediante redes neuronales con ayuda de Matlab con resultados satisfactorios. La selección de variables para realizar la experimentación toma en cuenta la ubicación geográfica de donde se obtiene el residuo forestal de la balsa, ya que esta se produce en un clima tropical cálido – húmedo. Por literatura se conoce que uno de los factores que influye notablemente en el poder calorífico es la humedad. Obviamente la cantidad oxígeno contenida en el aire en el proceso es regulada por una válvula de admisión, además de que es un factor preponderante la masa añadida al proceso. Teniendo en cuenta esto, la red neuronal artificial obtenida permite la predicción del poder calorífico resultante de la gasificación de la balsa con un error de ± 2.6 MJ/g y un ajuste del 86%, lo cual permite realizar una predicción adecuada.
