Modelos GAMLSS para analizar el grado secado de calcio dihidratado

Transportar y secar materiales son dos actividades usuales en diferentes procesos productivos y los tornillos transportadores sirven para realizar estas dos actividades simultáneamente. Las condiciones de operación de un tornillo transportador son importantes porque influyen directamente en caracter...

Full description

Autores:
Hernández Barajas, Freddy
Cano Urrego, Brahian
Caicedo Chamorro, Edwin Alexander
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Universidad EIA .
Repositorio:
Repositorio EIA .
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
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Palabra clave:
modelos de regresión
GAMLSS
distribución beta
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openAccess
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description Transportar y secar materiales son dos actividades usuales en diferentes procesos productivos y los tornillos transportadores sirven para realizar estas dos actividades simultáneamente. Las condiciones de operación de un tornillo transportador son importantes porque influyen directamente en características finales como son el grado de secado del producto y la eficiencia térmica del proceso. En este artículo se emplearon los modelos GAMLSS para estudiar la influencia de tres variables operacionales, velocidad rotacional del tornillo, temperatura y flujo de alimentación, sobre el grado de secado del acetato de calcio dihidratado al ser transportado y secado en un tornillo. En este artículo se encontró que el modelo de regresión beta permite explicar el grado de secado mejor que otros modelos de regresión como el normal, exponencial, gamma, Weibull y logit-normal. Adicionalmente se encontró que, la operación del tornillo a una temperatura de 45°C, velocidad rotacional de 3 rpm y una velocidad de flujo de 6 L/min permiten obtener el máximo grado de secado 35,46%.
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Bai, J.W.; Xiao, H.W.; Ma, H.L.; Zhou, C.S. (2018). Artificial Neural Network Modeling of Drying Kinetics and Color Changes of Ginkgo Biloba Seeds during Microwave Drying Process. J. Food Quality. https://doi.org/10.1155/2018/3278595.
Farzad, M.; Yagoobi, J. (2020). Drying of moist cookie doughs with innovative slot jet reattachment nozzle. Drying Technology, in press. https://doi.org/10.1080/07373937.2020.1729173.
Gauss, C.F. (1809). Theoria Motus Corporum Coelestium in Sectionibus Conicis Solem Ambientum.
Jafari, A.; Zare, D. (2017). Ultrasound-assisted fluidized bed drying of paddy: Energy consumption and rice quality aspects, Drying Technology, 35(7), 893-902. https://doi.org/10.1080/07373937.2016.1230742.
Jumah, R.Y.; Mujumdar, A.S. (1995). Dryer feeding systems. In Handbook of Industrial Drying, 2nd Ed; Mujumdar, A.S., Ed.; Marcel Dekker, Inc.:New York; Vol. 2, 1151–1178.
Legendre, A. M. (1805). Nouvelles méthodes pour la détermination des orbites des comètes. Paris: Courcier.
Li, K.; Zhang, M.; Mujumdar, A.S.; Chitrakar, B. (2019). Recent developments in physical field-based drying techniques for fruits and vegetables, Drying Technology, 37(15) 1954-1973. https://doi.org/10.1080/07373937.2018.1546733.
Mustaffar, A.; Phan, A.; Boodhoo, K. (2018). Hybrid heat pipe screw dryer: A novel, continuous and highly energy-efficient drying technology. Chemical Engineering and Processing - Process Intensification, 128, 199-215.
Taruna, I.; Jindal, V.K. (2002). DRYING OF SOY PULP (OKARA) IN A BED OF INERT PARTICLES, Drying Technology, 20(4-5), 1035-1051. https://doi.org/10.1081/DRT-120004012.
Triana, M.A.; Ayala, M.A.; De la Puente, F.; Camargo-Amado, R. (2009). Grado de secado y eficiencia térmica de un secador de tornillo transportador drying. DYNA, 78(165), pp. 196-206.
R Core Team (2020). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL: https://www.R-project.org/.
Reyes, A.; Vega, R.; García, G. (2008). Drying Sawdust in a Pulsed Fluidized Bed, Drying Technology, 26(4), 476-486. https://doi.org/10.1080/07373930801929508.
Rigby, R.A.; Stasinopoulos, D.M. (2005). Generalized additive models for location scale and shape. Applied Statistics Series C, 54(3), pp. 507-554. https://www.jstor.org/stable/3592732.
Stasinopoulos, M; Rigby, R.; Heller, G.; Voudouris, V.; De Bastiani, F. (2017). Flexible Regression and Smoothing: Using GAMLSS in R. Chapman & Hall/CRC.
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En este artículo se emplearon los modelos GAMLSS para estudiar la influencia de tres variables operacionales, velocidad rotacional del tornillo, temperatura y flujo de alimentación, sobre el grado de secado del acetato de calcio dihidratado al ser transportado y secado en un tornillo. En este artículo se encontró que el modelo de regresión beta permite explicar el grado de secado mejor que otros modelos de regresión como el normal, exponencial, gamma, Weibull y logit-normal. Adicionalmente se encontró que, la operación del tornillo a una temperatura de 45°C, velocidad rotacional de 3 rpm y una velocidad de flujo de 6 L/min permiten obtener el máximo grado de secado 35,46%.Transportar y secar materiales son dos actividades usuales en diferentes procesos productivos y los tornillos transportadores sirven para realizar estas dos actividades simultáneamente. Las condiciones de operación de un tornillo transportador son importantes porque influyen directamente en características finales como son el grado de secado del producto y la eficiencia térmica del proceso. En este artículo se emplearon los modelos GAMLSS para estudiar la influencia de tres variables operacionales, velocidad rotacional del tornillo, temperatura y flujo de alimentación, sobre el grado de secado del acetato de calcio dihidratado al ser transportado y secado en un tornillo. En este artículo se encontró que el modelo de regresión beta permite explicar el grado de secado mejor que otros modelos de regresión como el normal, exponencial, gamma, Weibull y logit-normal. Adicionalmente se encontró que, la operación del tornillo a una temperatura de 45°C, velocidad rotacional de 3 rpm y una velocidad de flujo de 6 L/min permiten obtener el máximo grado de secado 35,46%.application/pdfspaFondo Editorial EIA - Universidad EIARevista EIA - 2020https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessEsta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/1439modelos de regresiónGAMLSSdistribución betasecador de tornillo transportadorModelos GAMLSS para analizar el grado secado de calcio dihidratadoModelos GAMLSS para analizar el grado secado de calcio dihidratadoArtículo de revistaJournal articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTREFhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Akaike, H. 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In Handbook of Industrial Drying, 2nd Ed; Mujumdar, A.S., Ed.; Marcel Dekker, Inc.:New York; Vol. 2, 1151–1178.Legendre, A. M. (1805). Nouvelles méthodes pour la détermination des orbites des comètes. Paris: Courcier.Li, K.; Zhang, M.; Mujumdar, A.S.; Chitrakar, B. (2019). Recent developments in physical field-based drying techniques for fruits and vegetables, Drying Technology, 37(15) 1954-1973. https://doi.org/10.1080/07373937.2018.1546733.Mustaffar, A.; Phan, A.; Boodhoo, K. (2018). Hybrid heat pipe screw dryer: A novel, continuous and highly energy-efficient drying technology. Chemical Engineering and Processing - Process Intensification, 128, 199-215.Taruna, I.; Jindal, V.K. (2002). DRYING OF SOY PULP (OKARA) IN A BED OF INERT PARTICLES, Drying Technology, 20(4-5), 1035-1051. https://doi.org/10.1081/DRT-120004012.Triana, M.A.; Ayala, M.A.; De la Puente, F.; Camargo-Amado, R. (2009). Grado de secado y eficiencia térmica de un secador de tornillo transportador drying. 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Chapman & Hall/CRC.https://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/download/1439/1398Núm. 35 , Año 2021133535014 pp. 118Revista EIAPublicationOREORE.xmltext/xml2614https://repository.eia.edu.co/bitstreams/3479de93-6478-4b4a-a867-979135b12cb8/downloadd68932a72550588c3428968c916ce7b4MD5111190/5124oai:repository.eia.edu.co:11190/51242023-07-25 17:14:41.608https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0Revista EIA - 2020metadata.onlyhttps://repository.eia.edu.coRepositorio Institucional Universidad EIAbdigital@metabiblioteca.com