Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12104/83792
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dc.contributor.authorRamírez Landeros, Jonathan Rafael-
dc.date.accessioned2021-10-03T03:37:37Z-
dc.date.available2021-10-03T03:37:37Z-
dc.date.issued2018-07-24-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12104/83792-
dc.identifier.urihttps://wdg.biblio.udg.mx
dc.description.abstractEste trabajo tiene como objetivo estimar y validar los parámetros de un modelo de celdas electrolíticas microbianas (MEC) utilizando datos experimentales obtenidos en un sistema a escala laboratorio. El modelo consta de tres ecuaciones diferenciales ordinarias (EDO), derivadas de los balances de materia de una MEC de dos cámaras, que describen la competencia entre dos poblaciones microbianas por un sustrato en común. Además de las EDO, el modelo está acompañado de tres ecuaciones algebraicas para calcular la producción de metano, hidrógeno y corriente. Para estimar los parámetros se utiliza el método de Marquardt, el cual es acompañado por un observador adaptativo para estimar las biomasas, ya que no fue posible obtener estos datos experimentalmente. La calidad de ajuste se valida mediante el estadístico de Fisher y el coeficiente de correlación . Finalmente se presentan el rango de valores de los parámetros estimados y se comparan con aquellos reportados en la literatura. Fue posible obtener un rango de valores, para la mayoría de los parámetros estimados, que coinciden con los rangos de valores reportados en la literatura y con los cuales se obtuvo un ajuste adecuado de la dinámica de concentración de microorganismos y la dinámica de producción de gas. Los resultados del ajuste de concentración de sustrato muestran una tendencia al consumo total del mismo, mientras que los datos experimentales muestran que solo una parte del sustrato es consumido de manera lenta. Esto puede ser un indicador de que en los experimentos analizados se trabajó con concentraciones de sustrato inhibitorias para los microorganismos, por lo que es necesario replantear el modelo en ese aspecto. Con base en los resultados también se recomienda realizar más experimentos a concentraciones más bajas a las ya hechas, esto para descartar o afirmar una inhibición por sustrato. En general, el algoritmo de estimación no siguió el perfil de corriente mostrado por los datos experimentales, por lo que también se sugiere replantear la ecuación de corriente. Cabe resaltar que en gran parte de las estimaciones hechas la carga total (en Coulombs), predicha por el modelo, se acercó a la carga total obtenida experimentalmente. Es probable que la ecuación de corriente propuesta en este trabajo pueda ser utilizada como base para proponer una que represente de manera acertada los diversos perfiles de corriente que pueden llegar a ser obtenidos en los experimentos. Al final se presenta una comparación de todos los parámetros estimados en este trabajo con parámetros reportados en la literatura. Dicha comparación se hace solamente para tener un marco de referencia.-
dc.description.tableofcontentsAgradecimientos VIII Resumen IX Nomenclatura X 1 Introducción 1 1.1 Presentación del problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 Justificación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.3 Hipótesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.4 Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.4.1 Objetivo General . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.4.2 Objetivos particulares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.5 Organización de la tesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2 Antecedentes 6 2.1 Celdas de Combustible Microbianas (MFC) . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.2 Celdas Electrolíticas Microbianas (MEC) . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.2.1 Principios básicos de funcionamiento de una MEC . . . . . . . . 8 2.3 Pérdidas de energía en una MEC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.3.1 Voltaje de Equilibrio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.3.2 Sobrepotencial del ánodo y cátodo . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.3.3 Pérdidas iónicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.3.4 Resistencia al transporte de la membrana . . . . . . . . . . . . . 12 2.4 Diseño y configuración . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.4.1 MEC de dos cámaras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.4.2 MEC de una cámara . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.5 Factores para mejorar el desempeño de una MEC . . . . . . . . . . . . 17 2.5.1 Factores biológicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.5.2 Materiales para el ánodo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.5.3 Materiales para el cátodo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.5.4 Membranas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2.5.5 Sustratos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 i Índice general Índice general 3 Modelos matemáticos para celdas electrolíticas microbianas 24 3.1 Modelo de dos poblaciones microbianas para una MFC . . . . . . . . . 24 3.1.1 Formulación del modelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 3.1.2 Ecuaciones cinéticas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 3.1.3 Ecuaciones electroquímicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 3.2 Modelo de conducción para la biopelícula de una MFC . . . . . . . . . 28 3.2.1 Características de la biopelícula . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.2.2 Ecuación de Nernst-Monod . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.3 Modelo de múltiples poblaciones microbianas para una MEC . . . . . 30 3.3.1 Formulación del modelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.3.2 Ecuaciones cinéticas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 3.3.3 Ecuaciones electroquímicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 3.4 Modelo para una MEC con dos poblaciones microbianas y cinética tipo Nernst-Monod . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 3.4.1 Formulación del modelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 3.4.2 Ecuaciones cinéticas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 3.4.3 Modelo por lotes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 4 Estimación de Parámetros 41 4.1 Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 4.2 Sensibilidad paramétrica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 4.3 Observador adaptivo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 4.3.1 Planteamiento del problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 4.3.2 Suposiciones básicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 4.3.3 Planteamiento del algoritmo: estimación en linea de μ (t) utilizando mediciones con ruido de X (t) . . . . . . . . . . . . . . . 46 4.3.4 Estimación en línea de μ (t) con mediciones ruidosas de Q(t) . 48 4.3.5 Acondicionamiento del algoritmo . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 4.4 Método de minimización . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 4.4.1 El método de la máxima pendiente . . . . . . . . . . . . . . . . 51 4.4.2 El método de Gauss-Newton . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 4.4.3 El método de Marquardt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 4.5 Bondad de ajuste . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 5 Resultados y discusión 55 5.1 Datos experimentales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 5.1.1 Primer conjunto de datos experimentales utilizado . . . . . . . . 55 5.1.2 Segundo conjunto de datos experimentales utilizado . . . . . . . 57 5.2 Sensibilidad paramétrica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 5.2.1 Sistema a resolver . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 5.2.2 Resultados de Sensibilidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 ii Índice general Índice general 5.3 Estimación de biomasa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 5.3.1 Estimación de bacterias anodofílicas (Xa) con mediciones de velocidad de producción de hidrógeno (QH2) . . . . . . . . . . . 68 5.3.2 Estimación de bacterias metanogénicas (Xm) con mediciones de velocidad de producción de metano (QCH4) . . . . . . . . . . . 69 5.4 Estimación de parámetros con el método de Marquardt . . . . . . . . . 71 5.4.1 Primer conjunto de datos experimentales utilizado . . . . . . . . 72 5.4.2 Segundo conjunto de datos experimentales utilizado . . . . . . . 96 5.5 Comparación de resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 5.5.1 Comparación para el primer conjunto de datos experimentales utilizados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 5.5.2 Comparación para el segundo conjunto de datos experimentales utilizados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 6 Conclusiones 121 Bibliografía 123-
dc.formatapplication/PDF-
dc.language.isospa-
dc.publisherBiblioteca Digital wdg.biblio-
dc.publisherUniversidad de Guadalajara-
dc.rights.urihttps://www.riudg.udg.mx/info/politicas.jsp-
dc.titleESTIMACIÓN DE PARÁMETROS DE UN MODELO DE CELDAS ELECTROLÍTICAS MICROBIANAS USADAS EN EL TRATAMIENTO DE EFLUENTES AGROINDUSTRIALES-
dc.typeTesis de Maestría-
dc.rights.holderUniversidad de Guadalajara-
dc.rights.holderRamírez Landeros, Jonathan Rafael-
dc.coverageGUADALAJARA, JALISCO-
dc.type.conacytmasterThesis-
dc.degree.nameMAESTRIA EN CIENCIAS EN INGENIERIA QUIMICA-
dc.degree.departmentCUCEI-
dc.degree.grantorUniversidad de Guadalajara-
dc.degree.creatorMAESTRO EN CIENCIAS EN INGENIERIA QUIMICA-
dc.contributor.directorAlcaraz González, Víctor-
dc.contributor.codirectorFlores Estrella, René Alejandro-
Aparece en las colecciones:CUCEI

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