Guevara Espinosa, Maria DoloresCasiano Ramos, AzgadGUEVARA ESPINOSA, MARIA DOLORES; 244626CASIANO RAMOS, AZGAD; 162117Yañez MartÍnez, Abigail2025-04-282025-04-282024-12https://hdl.handle.net/20.500.12371/27622"La creciente generación de residuos de procesos agroindustriales ha impulsado el interés por su aprovechamiento, con la fermentación mediante Aspergillus niger emergiendo como una alternativa destacada para la producción de ácido cítrico. Sin embargo, uno de los principales desafíos en este campo es la descripción precisa de la cinética de crecimiento en estos sistemas. Este estudio se centró en entrenar una red neuronal que pudiera modelar las curvas de crecimiento y estimar la concentración final de ácido cítrico. Para ello, se utilizaron datos experimentales obtenidos a partir de simulaciones con software especializado, cuyos resultados se compararon con modelos matemáticos como el modelo de Monod y el modelo logístico. Se desarrolló una red neuronal para estimar la concentración final de ácido cítrico basándose en las concentraciones iniciales de biomasa y sustrato. El entrenamiento resultó en un coeficiente de determinación de 0.990 para la estimación de la concentración final".pdfspaINGENIERÍA Y TECNOLOGÍATecnología química--Ingeniería química--Procesos y operaciones especiales--Fermentación industrialTecnología química--Productos químicos--Productos químicos orgánicos y preparaciones--Ácido cítricoMatemáticas--Instrumentos y máquinas--Máquinas de calculo--Ciencias de la computación--Redes neuronalesFermentación--Modelos matemáticos--DiseñoTesis de licenciaturaopenAccess