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dc.contributor.author
Rullo, Pablo Gabriel  
dc.contributor.author
Nieto Degliuomini, Lucas  
dc.contributor.author
García, Maximiliano Pablo  
dc.contributor.author
Basualdo, Marta Susana  
dc.date.available
2018-01-11T17:14:12Z  
dc.date.issued
2014-01  
dc.identifier.citation
Basualdo, Marta Susana; García, Maximiliano Pablo; Nieto Degliuomini, Lucas; Rullo, Pablo Gabriel; Model predictive control to ensure high quality hydrogen production for fuel cells; Elsevier; International Journal of Hydrogen Energy; 39; 16; 1-2014; 8635-8649  
dc.identifier.issn
0360-3199  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/32983  
dc.description.abstract
In this work, a conventional plant wide control of a hydrogen production process from bioethanol is analyzed. The objective is to determine if the carbon monoxide (CO), in the produced hydrogen, exceeds the Proton Exchange Membrane Fuel Cell quality requirement of 10 ppm. Commercial sensors that meet those process conditions at high temperature are not easily available. Then, the development of two soft sensors, based on neural network, for online estimation of CO concentration in the H2 stream is presented. Higher CO concentration than allowed is detected in the fuel cell feeding. Strong interaction effects among the control loops around the last reactor, are found. Based on this, two model predictive control technologies are tested and compared in this interacted zone, in order to improve the disturbance rejection and satisfy the H2 expected quality. An exigent disturbance profile was used for simulating dynamically the complete process behavior.  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
eng  
dc.publisher
Elsevier  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/  
dc.subject
Model Predictive Control  
dc.subject
Bioethanol Processor System  
dc.subject
Co Soft Sensor  
dc.subject
Pem Quality Hydrogen Production  
dc.subject.classification
Otras Ingeniería Química  
dc.subject.classification
Ingeniería Química  
dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS  
dc.title
Model predictive control to ensure high quality hydrogen production for fuel cells  
dc.type
info:eu-repo/semantics/article  
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.date.updated
2018-01-11T14:38:30Z  
dc.journal.volume
39  
dc.journal.number
16  
dc.journal.pagination
8635-8649  
dc.journal.pais
Países Bajos  
dc.journal.ciudad
Amsterdam  
dc.description.fil
Fil: Rullo, Pablo Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Nieto Degliuomini, Lucas. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentina  
dc.description.fil
Fil: García, Maximiliano Pablo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Basualdo, Marta Susana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina  
dc.journal.title
International Journal of Hydrogen Energy  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1016/j.ijhydene.2013.12.069  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0360319913030048