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  <a1>Peralta González, Isabel</a1>
  <a2>Martínez Berges, Isabel </a2>
  <a2>Grasa Adiego, Gemma Susana </a2>
  <a2>Martínez Berges, Isabel</a2>
  <t1>Gemelo digital de un reactor de gasificación en lecho fluidizado.</t1>
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  <ab>El propósito de este Trabajo de Fin de Grado es elaborar un gemelo digital de un reactor de gasificación en lecho fluidizado para predecir la composición de los compuestos de salida, a partir de los parámetros de entrada.  El modelo tiene como objetivo disminuir el número de ensayos en planta piloto y respaldar la optimización de los métodos sostenibles de conversión de biomasa. Se compararon varios modelos (modelos clásicos, redes neuronales y redes neuronales Bayesianas) y se observó que el perceptrón multicapa proporciona un alto nivel de precisión en especies como etileno; por otro lado, los modelos más sencillos sobresalen en CO y CO₂.  Además, se incluyó un estudio de incertidumbre y el impacto de las biomasas en el entrenamiento. Para concluir, se sugiere un enfoque mixto que combina modelos especializados y generales para maximizar la precisión y la robustez del gemelo en distintos escenarios operativos.&lt;br /&gt;</ab>
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  <pb>Universidad de Zaragoza</pb>
  <pp>Zaragoza</pp>
  <yr>2025</yr>
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  <ul>http://zaguan.unizar.es/record/169865/files/TAZ-TFG-2025-4347.pdf;
	http://zaguan.unizar.es/record/169865/files/TAZ-TFG-2025-4347_ANE.pdf;
	</ul>
  <no>Imported from Invenio.</no>
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