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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dc.audiencegeneralPublic
dc.contributorGarcía Castro, Miguel Angel
dc.contributorArzola Flores, Jesús Andrés
dc.contributor.advisorGarcía Castro, Miguel Angel; 0000-0003-4459-873X
dc.contributor.advisorArzola Flores, Jesús Andrés; 0000-0001-9839-982X
dc.contributor.authorAlonso Gallardo, Gabriel
dc.date.accessioned2026-04-13T16:48:26Z
dc.date.available2026-04-13T16:48:26Z
dc.date.issued2025-10-14
dc.description.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".
dc.folio20251015102256-6244-T
dc.formatpdf
dc.identificator7
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12371/31938
dc.language.isospa
dc.matricula.creator223470618
dc.publisherBenemérita Universidad Autónoma de Puebla
dc.rights.accesopenAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
dc.subject.lccIngeniería (General)--Materiales de ingeniería y construcción--Materiales de composición o estructura especial--Materiales nanoestructurados
dc.subject.lccTecnología química--Equipos y suministros--Obras generales
dc.subject.lccMatemáticas--Instrumentos y máquinas--Máquinas de calculo--Informática--Redes neuronales
dc.subject.lccNanopartículas metálicas--Síntesis--Métodos
dc.subject.lccReactores químicos--Modelos matemáticos
dc.subject.lccRedes neuronales (Computación)
dc.thesis.careerMaestría en Ingeniería Química
dc.thesis.degreedisciplineÁrea de Ingeniería y Ciencias Exactas
dc.thesis.degreegrantorFacultad de Ingeniería Química
dc.thesis.degreetoobtainMaestro en Ingeniería Química
dc.titleImplementación de redes neuronales artificiales para el control de un reactor de tanque agitado continuo para la síntesis de nanopartículas de oro
dc.typeTesis de maestría
dc.type.conacytmasterThesis
dc.type.degreeMaestría
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Tesis de Maestría