Aproximación al modelado de procesos de ingeniería química mediante modelos de machine learning

Abstract

Este trabajo de fin de grado es el resultado de la búsqueda de la adaptación de los nuevos avances de las tecnologías, como son el Machine Learning, la Inteligencia Artificial y las redes neuronales. Los simuladores de procesos industriales empleados en la actualidad, como Aspen Plus, son herramientas potentes, pero a la vez costosas y que necesitan de ordenadores especialmente potentes para el desarrollo de algunos cálculos. Empleando modelos de Machine Learning, se podría reducir el tiempo de cálculo, ya que son herramientas específicas que no requieren equipos de especial potencia. El presente trabajo es tan solo un paso inicial de la búsqueda de la simbiosis de la Industria Química y las herramientas de Inteligencia Artificial.

The aim of this TFG is the pursuit of the adaptation of the newest technology advances, such as Machine Learning and Artificial Intelligence and Neural Networks. The process simulators nowadays used, such as Aspen Plus, are powerful tools but at the same time they are expensive and need especially powerful equipment to develop their maximum functions. On the other hand, using artificial intelligence models calculation time can be reduced as they are specific tools which do not need special equipment. This present job is just an initial step in the pursuit of the symbiosis of the chemical Industry and the Artificial Intelligence tools.