Implementación de redes neuronales artificiales para el control de un reactor de tanque agitado continuo para la síntesis de nanopartículas de oro
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Date
2025-10-14
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Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Abstract
"En este trabajo se implementó un reactor continuo de tanque agitado (CSTR) para la síntesis de nanopartículas de oro (AuNPs) mediante el método de Turkevich, integrando herramientas de inteligencia artificial (IA), en particular redes neuronales artificiales (RNA), con el propósito de optimizar la síntesis y controlar en tiempo real la variable crítica del sistema: la temperatura de la mezcla en el CSTR. Se desarrolló un sistema de ecuaciones diferenciales ordinarias que describe el comportamiento del reactor. La resolución numérica se realizó con el método de Runge–Kutta de cuarto orden, lo que permitió estudiar la dinámica del proceso e identificar los estados estacionarios. El análisis de estabilidad mostró que dichos estados son estables; sin embargo, su tiempo de respuesta ante perturbaciones es prolongado, por lo que se implementó un control PID asistido por IA. Para ello, se generó un conjunto de datos sintético con características proporcional, integral y derivativa del error como entradas, y las ganancias del controlador PID como salidas. Este conjunto de datos permitió optimizar y entrenar una RNA mediante búsqueda en malla con validación cruzada. La RNA optimizada ajustó en línea las ganancias del controlador (autoajuste PID) para mantener estable la temperatura del reactor frente a perturbaciones. Finalmente, se diseñó e implementó un circuito electrónico basado en microcontroladores Arduino para la automatización del CSTR, controlando caudales, temperatura y el monitoreo en línea del color de la mezcla. Este sistema permitió realizar la síntesis continua de AuNPs".
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