Dosificación en molinos de cemento con apoyo de herramientas inteligentes para reducción del consumo energético y el impacto ambiental

Los sistemas de gestión energética pueden ser mejorados mediante la utilización de técnicas de inteligencia artificial, tales como, las redes neuronales y los algoritmos genéticos; con el propósito de modelar y optimizar el consumo energético de equipos y sistemas. Este trabajo, propone la modelació...

Full description

Autores:

Gómez Sarduy, Julio R.
Monteagudo Yanes, José P.
Granado Rodríguez, Manuel E.
Quiñones Ferreira, Jorge L
Torres, Yudith Miranda

Tipo de recurso:

Article of journal

Fecha de publicación:

2013

Institución:

Universidad Nacional de Colombia

Repositorio:

Universidad Nacional de Colombia

Idioma:

spa

OAI Identifier:

oai:repositorio.unal.edu.co:unal/73865

Acceso en línea:

https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/73865
http://bdigital.unal.edu.co/38342/

Palabra clave:

gestión energética
consumo energético
molinos de cemento
Redes Neuronales Artificiales (RNA) y algoritmo genético.
energy management
energy
cement mill
artificial neural network (ANN)
genetic algorithm

Rights

openAccess

License

Atribución-NoComercial 4.0 Internacional