Resumen

Se supone que el biodiésel es un combustible renovable y respetuoso con el medio ambiente que posee el potencial de sustituir al gasóleo de petróleo. El propósito básico del presente estudio es diseñar un algoritmo preciso basado en el modelo de Regresión de Proceso Gaussiano (GPR) con varias funciones kernel, es decir, Cuadrática Racional, Exponencial Cuadrada, Matern y Exponencial, para estimar las propiedades del biodiésel. Estas propiedades incluyen la viscosidad cinemática (KV), el punto de fluidez (PP), el valor de yodo (IV) y el punto de turbidez (CP) en función de la composición de ácidos grasos. Para desarrollar este modelo, se asumen algunas variables, como el peso molecular, el número de carbonos, el número de dobles enlaces, los ácidos grasos monoinsaturados, los ácidos grasos poliinsaturados, el porcentaje en peso de ácidos saturados y la temperatura. El rendimiento y la eficacia del modelo GPR se miden mediante varios criterios estadísticos y los resultados se resumen en error cuadrático medio (RMSE) y coeficientes de determinación (R2). R2 y RMSE se clasifican en 0,992

• Materias:Catálisis Cinética química Hidrodinámica Nanopartículas Tecnología de los combustibles
• Subjects:Catalysis Chemical kinetics Hydrodynamics Nanoparticles Fuel technology
• Palabras claves:CP, IV, PP, modelo, propiedades del biodiésel, función kernel Exponencial Cuadrada, Regresión de Proceso Gaussiano, números de doble enlace, composición de ácidos grasos, funciones kernel Exponencial
• Keywords:CP, IV, PP, model, biodiesel properties, kernel function Squared Exponential, Gaussian Process Regression, double bond numbers, fatty acid composition, kernel functions Exponential