Resumen

El despulpado termomecánico (TPM) es uno de los procesos más demandantes en términos energéticos, donde la base se atribuye al proceso de refinamiento. En este trabajo se llevaron a cabo una serie de simulaciones bajo diversas condiciones de operación. Las simulaciones fueron realizadas  a través de algoritmos  de aprendizaje automático, considerando que tanto los procesos complejos y los problemas de predicción podrían simularse y resolverse utilizando métodos de inteligencia artificial inspirados en el patrón de aprendizaje cerebral. Los resultados confirman  un mayor rendimiento del algoritmo PSO en comparación con otros algoritmos evolutivos para optimizar los parámetros del método ANFIS, utilizados para simular una unidad refinadora en el proceso TMP.

• Materias:Técnicas de simulación Simulación por computadores digitales Simulación por computador Métodos de simulación
• Subjects:Simulation techniques Digital computer simulation Computerized simulation Simulation methods
• Palabras claves:Despulpado termomecánico, Sistema de inferencia neuro-difuso adaptativo, Algoritmo de optimización revolucionario, Inteligencia artificial, Análisis de datos
• Keywords:Thermo-mechanical pulping, Adaptive neuro-fuzzy inference system, Revolutionary optimization algorithm, Artificial intelligence, Data analysis