Introducción: Este trabajo consideró la predicción en tiempo real de parámetros físico-químicos de una muestra calentada en un campo electromagnético uniforme. Metodología: Se inició con una búsqueda de literatura observándose el constante crecimiento y aplicación de los problemas inversos. Se estimaron la conductividad y la capacidad calorífica volumétrica (La muestra de geometría conocida, fue sometida a radiación electromagnética lo que generó un flujo volumétrico interno de calor uniforme y constante en el tiempo. El perfil de temperatura real fue simulado adicionando ruido blanco gaussiano a los datos obtenidos del modelo teórico. Para resolver la función objetivo se utilizaron los algoritmos de recocido simulado y algoritmos genéticos junto con el tradicional método de Levenberg-Marquardt para propósitos comparativos. Resultados: Los resultados mostraron que todos los algoritmos utilizados alcanzaron valores similares si la relación de señal a ruido tiene un valor de por lo menos 30 [dB]. Además, los algoritmos genéticos produjeron resultados aceptables y mejoraron el espacio de búsqueda de los otros dos métodos. Conclusión: para propósitos prácticos el proceso de estimación presentado aquí requiere tanto de un buen diseño experimental, como de una instrumentación correctamente especificada. Si ambos requerimientos se satisfacen, es posible estimar estos parámetros sin la necesidad de más equipos.
INTRODUCCIÓN
La mayoría de los materiales calentados por microondas sufren un alto grado de calentamiento no uniforme. Este problema se acentúa no sólo por sus cortos tiempos de calentamiento, sino también por la pronunciada dependencia de la temperatura de sus propiedades termodinámicas. La primera inhibe la homogeneización de la temperatura, mientras que la segunda favorece las diferencias de temperatura. En la actualidad, existe un número bastante limitado de enfoques experimentales para medir las propiedades térmicas y eléctricas en línea, especialmente en medios altamente agresivos (electromagnéticamente hablando), como en un campo de microondas convencional. Por lo tanto, el presente trabajo considera un enfoque de problema inverso para estimar las propiedades térmicas. En este sentido, el problema puede verse como el procedimiento para estimar, a partir de una serie de observaciones, las principales causas que las producen [1]. En la actualidad, existen muchas aplicaciones prácticas que dependen de la solución de un problema inverso. Un ejemplo es la predicción de los caudales de petróleo de los yacimientos mediante una combinación de redes neuronales artificiales y un algoritmo competitivo imperialista [2], así como la predicción de propiedades termodinámicas como la miscibilidad, la solubilidad y el punto de rocío.
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