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dc.contributor.author
Rossi, Pablo Cesar  
dc.contributor.author
Gayol, Maria Fernanda  
dc.contributor.author
Renaudo, Carlos Alberto  
dc.contributor.author
Pramparo, Maria del Carmen  
dc.contributor.author
Nepote, Valeria  
dc.contributor.author
Grosso, Nelson  
dc.date.available
2017-08-15T18:11:54Z  
dc.date.issued
2014-10  
dc.identifier.citation
Rossi, Pablo Cesar; Gayol, Maria Fernanda; Renaudo, Carlos Alberto; Pramparo, Maria del Carmen; Nepote, Valeria; et al.; The use of artificial neural network modeling to represent the process of concentration by molecular distillation of omega-3 from squid oil; Instituto de la Grasa; Grasas y Aceites; 65; 4; 10-2014; 1-9  
dc.identifier.issn
0017-3495  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/22495  
dc.description.abstract
The concentration of omega-3 compounds obtained for the esterification of squid oil by molecular distillation was carried out in two stages. This operation can process these thermolabile and high molecular weight components at very low temperatures. Given the mathematical complexity of the theoretical model, artificial neural networks (ANN) have provided an alternative to a classical computing analysis. The objective of this study was to create a predictive model using artificial neural network techniques to represent the concentration process of omega-3 compounds obtained from squid oil using molecular distillation. Another objective of this study was to analyze the performance of two different alternatives of ANN modeling; one of them is a model that represents all variables in the process and the other is a global model that simulates only the input and output variables of the process. The alternative of the ANN global model showed the best fit to the experimental data  
dc.description.abstract
La concentración de compuestos omega-3, obtenidos de la esterificación de aceite de calamar, por destilación molecular fue llevada a cabo en dos etapas. Esta operación permite procesar componentes termolábiles y de alto peso molecular a muy bajas temperaturas. Dada la alta complejidad de los modelos teóricos, las redes neuronales artificiales (RNA) conforman una alternativa al análisis computacional clásico. El objetivo de este estudio fue crear un modelo predictivo usando modelos de redes neuronales artificiales para representar el proceso de concentración de compuestos omega-3 obtenidos del aceite de calamar por destilación molecular. Otro objetivo de este estudio fue analizar el desenvolvimiento de dos alternativas de modelos RNA; uno de ellos es un modelo que representa todas las variables en el proceso y otro es un modelo global que simula solo las variables de entrada y de salida del proceso. La alternativa de un modelo RNA global mostró el mejor ajuste de los datos experimentales.  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
eng  
dc.publisher
Instituto de la Grasa  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/  
dc.subject
Artificial Neural Network  
dc.subject
Dha  
dc.subject
Epa  
dc.subject
Molecular Distillation  
dc.subject
Omega-3  
dc.subject.classification
Otras Ingeniería Química  
dc.subject.classification
Ingeniería Química  
dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS  
dc.title
The use of artificial neural network modeling to represent the process of concentration by molecular distillation of omega-3 from squid oil  
dc.title
Uso de modelos de redes neuronales artificiales para representar el proceso de concentración por destilación molecular de omega-3 proveniente de aceite de calamar  
dc.type
info:eu-repo/semantics/article  
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.date.updated
2017-08-08T14:32:56Z  
dc.identifier.eissn
1988-4214  
dc.journal.volume
65  
dc.journal.number
4  
dc.journal.pagination
1-9  
dc.journal.pais
España  
dc.journal.ciudad
Sevilla  
dc.description.fil
Fil: Rossi, Pablo Cesar. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Tecnología Química; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Gayol, Maria Fernanda. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Tecnología Química; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Renaudo, Carlos Alberto. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Tecnología Química; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Pramparo, Maria del Carmen. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Tecnología Química; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Nepote, Valeria. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto Multidisciplinario de Biología Vegetal. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Instituto Multidisciplinario de Biología Vegetal; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Grosso, Nelson. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto Multidisciplinario de Biología Vegetal. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Instituto Multidisciplinario de Biología Vegetal; Argentina  
dc.journal.title
Grasas y Aceites  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://grasasyaceites.revistas.csic.es/index.php/grasasyaceites/article/view/1517/1635  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.3989/gya.0231141