Biomass classification by K-means clustering and correlation analysis based on compositional and pyrolysis data

La demanda de nuevas fuentes de biocombustibles ha tenido un crecimiento significativo en los últimos años. Los procesos termoquímicos como la pirólisis se han evaluado como medios para obtener energía y valor agregado a partir de productos de desecho industrial orgánicos que de otro modo serían descartados. El rendimiento de cada uno de los 3 productos de pirólisis viene dado por el tipo de biomasa y depende de su composición. Por esta razón, este documento tiene como objetivo agrupar datos entre diferentes materias primas en función de su composición y el rendimiento de sus productos de pirólisis. Esto se logrará teniendo en cuenta diferentes fuentes bibliográficas para recolectar datos relevantes y necesarios sobre las variables que se están estudiando. Para lograr esto, se recopilaron tres conjuntos de datos de composición de biomasa y datos de pirólisis. Posteriormente se aplicó un análisis de agrupamiento de k-medias para obtener los agrupamientos. En general, se encontró que las biomasas que tenían un mayor contenido de carbono también tenían un alto poder calorífico y un mayor rendimiento de biocarbón. Además, era evidente que un mayor contenido de cenizas obstaculizaba la producción de bioaceite y biocarbón.

• Autores: Flórez Bulla, Valentina; Núñez Barrero, Valentina
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: eng
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/51647
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/1992/51647
• Palabra clave: Pirólisis; Biomasa; Clusters (Sistemas computacionales); Ingeniería
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/