Clasificación de biomasa por análisis de clúster basado en datos de potencial biológico de metano
Currently 80% of the global energy requirement is supplied by energy obtained from fossil fuels, whose carbon footprint contributes significantly to climate change, creating unsustainable in the long term. On the other hand, the amount of waste left by agro-industrial activity is now an environmenta...
- Autores:
-
Contreras Reyes, Tania Gibelly
Tambo Ojeda, Jennifer Elena
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/51644
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/51644
- Palabra clave:
- Potencial bioquímico de metano
Biomasa
Metano
Clusters (Sistemas computacionales)
Ingeniería
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Currently 80% of the global energy requirement is supplied by energy obtained from fossil fuels, whose carbon footprint contributes significantly to climate change, creating unsustainable in the long term. On the other hand, the amount of waste left by agro-industrial activity is now an environmental problem, as a significant percentage of these waste ends up in landfills emitting large amounts of CO2, acidic gases and odors. This work implements cluster analysis tools to methane biochemical potential (BMP) databases, NREL waste composition, and ultimate analysis using the tools available in Python, this in order to achieve waste clusters that share different characteristics, and identify compositional correlations with BMP. Database construction is a useful and necessary tool for identifying types of waste that have a high yield of biochemical methane potential. By applying on the different elaborate databases, the Python K-media algorithm was obtained six groups with respect to organic composition, where those that presented a high content of pectin, cellulose or removable achieved a higher performance of methane, the above in experimental BMP results, as well as in theoretical BMP. While from the elementary composition, no significant correlations were found between it and the potential of experimental methane. It should be noted that to improve the results it is necessary to expand the database in future work, as well as implement new data processing algorithms. |
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On the other hand, the amount of waste left by agro-industrial activity is now an environmental problem, as a significant percentage of these waste ends up in landfills emitting large amounts of CO2, acidic gases and odors. This work implements cluster analysis tools to methane biochemical potential (BMP) databases, NREL waste composition, and ultimate analysis using the tools available in Python, this in order to achieve waste clusters that share different characteristics, and identify compositional correlations with BMP. Database construction is a useful and necessary tool for identifying types of waste that have a high yield of biochemical methane potential. By applying on the different elaborate databases, the Python K-media algorithm was obtained six groups with respect to organic composition, where those that presented a high content of pectin, cellulose or removable achieved a higher performance of methane, the above in experimental BMP results, as well as in theoretical BMP. While from the elementary composition, no significant correlations were found between it and the potential of experimental methane. It should be noted that to improve the results it is necessary to expand the database in future work, as well as implement new data processing algorithms.Actualmente el 80% del requerimiento energético mundial es abastecido por energía obtenida de combustibles fósiles, cuya huella de carbono contribuye significativamente al cambio climático, resultando insostenible a largo plazo. Por otro lado, la cantidad de residuos que deja la actividad agroindustrial representa en la actualidad un problema medioambiental, ya que un gran porcentaje de estos residuos acaba en vertederos emitiendo grandes cantidades de CO2, gases ácidos y malos olores. Este trabajo implementa herramientas de análisis de conglomerados a bases de datos de potencial bioquímico de metano (BMP), composición de residuos por NREL y análisis ultimo utilizando las herramientas disponibles en Python, esto con el fin de lograr agrupaciones de residuos que compartan diferentes características, e identificar las correlaciones de las composiciones con el BMP. La construcción de bases de datos es una herramienta útil y necesaria para identificar los tipos de residuos que presentan un alto rendimiento de potencial bioquímico de metano. Al aplicar, sobre las diferentes bases de datos elaboradas, el algoritmo de K-medias de Python se obtuvo seis grupos con respecto a la composición orgánica, donde aquellos que presentaron un alto contenido de pectina, celulosa o extraíbles alcanzaron un mayor rendimiento de metano, lo anterior en resultados de BMP experimental, así como en BMP teórico. Mientras que, a partir de la composición elemental no se encontraron correlaciones significativas entre esta y el potencial de metano experimental. Cabe resaltar que para mejorar los resultados es necesario ampliar la base de datos en trabajos futuros, así como implementar nuevos algoritmos de tratamiento de datos.Ingeniero QuímicoPregrado111 hojasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería QuímicaFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Química y de AlimentosClasificación de biomasa por análisis de clúster basado en datos de potencial biológico de metanoTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPPotencial bioquímico de metanoBiomasaMetanoClusters (Sistemas computacionales)Ingeniería201719295Publicationhttps://scholar.google.es/citations?user=2vO8IrIAAAAJvirtual::8929-10000-0002-2074-7772virtual::8929-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001335625virtual::8929-163cc4434-a603-4f55-ba7c-3ed214b9fd0evirtual::8929-163cc4434-a603-4f55-ba7c-3ed214b9fd0evirtual::8929-1TEXT23295.pdf.txt23295.pdf.txtExtracted texttext/plain169572https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/c5f006cb-ca5e-40c5-83df-b352ae64b859/downloadbcd4f760ca8e22f5d2436350a43e22cfMD54ORIGINAL23295.pdfapplication/pdf2957328https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/99ea8e5a-40ce-420f-a8cd-f938b6956155/download91cb3a0fd2b0532c8c4aaa4b653801f4MD51THUMBNAIL23295.pdf.jpg23295.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6622https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/ad299398-d7b8-428c-98f6-480b538e98c8/downloade2f69506c3f3dc684fb507df15570e1bMD551992/51644oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/516442024-03-13 13:48:20.661http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/open.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co |