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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licensehttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_ES
dc.contributorJorge Luis Domínguez Juárezes_ES
dc.creatorEvelyn Zuñiga Cornejoes_ES
dc.date.accessioned2024-10-02T18:40:30Z-
dc.date.available2024-10-02T18:40:30Z-
dc.date.issued2024-10-02-
dc.identifier.urihttps://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/11132-
dc.descriptionLa presencia y cuantificación de alcoholes en agua es un aspecto fundamental en diversos procesos de manufactura, control de calidad de productos comerciales, y en procesos químicos orientados a la generación de energías renovables en medios acuosos. En particular, los alcoholes con bajo peso molecular, como el metanol, etanol y propanol, son completamente miscibles en agua, lo que permite la formación de mezclas en cualquier proporción. Si bien existen métodos que permiten cuantificar estas proporciones, muchos de ellos son invasivos, lo que imposibilita la recuperación y reutilización de la muestra. Además, otros métodos requieren instalaciones y equipos especializados de alto costo, lo cual puede restringir su disponibilidad y aplicabilidad en diferentes contextos. En respuesta a estas limitaciones, esta tesis propone el desarrollo de un método no invasivo para la identificación de mezclas bioquímicas binarias de agua y alcohol en distintas concentraciones, utilizando únicamente la información proveniente de los patrones de difracción generados mediante espectroscopía fototérmica. Dado el notable desempeño de las redes neuronales artificiales en el reconocimiento y clasificación de patrones, el método propuesto se basa en una red neuronal con una única capa oculta de neuronas sigmoides y una capa de salida con neuronas softmax. Esta red neuronal es entrenada con imágenes adquiridas por una cámara CCD alineada en el montaje experimental de espectroscopia fototérmica. En una etapa siguiente y explotando la baja dimensionalidad de la red neuronal propuesta, se desarrolla una aplicación móvil que integra el algoritmo de identificación. Esta aplicación es desarrollada en el lenguaje de programación Kotlin para el sistema operativo Android. Bajo este enfoque no solo se facilita la identificación de mezclas agua-alcohol, sino que también se ofrece una solución accesible y portátil.es_ES
dc.formatpdfes_ES
dc.format.extent1 recurso en línea (108 páginas)es_ES
dc.format.mediumcomputadoraes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Autónoma de Querétaroes_ES
dc.relation.requiresNoes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectMezclas agua-alcoholes_ES
dc.subjectredes neuronaleses_ES
dc.subjectidentificación de alcoholeses_ES
dc.subjectaplicación móviles_ES
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_ES
dc.titleIdentificación de mezclas bioquímicas binarias usando redes neuronales artificialeses_ES
dc.typeTesis de licenciaturaes_ES
dc.creator.tidcurpes_ES
dc.contributor.tidcurpes_ES
dc.creator.identificadorZUCE000223MHGXRVA5es_ES
dc.contributor.identificadorDOJJ770704HDFMRR07es_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.degree.nameIngeniería Físicaes_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ingenieríaes_ES
dc.degree.levelLicenciaturaes_ES
dc.format.supportrecurso en líneaes_ES
dc.matricula.creator280890es_ES
dc.folioIGLIN-280890es_ES
Aparece en: Ingeniería Física

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