{"id":6763,"date":"2022-03-29T10:32:07","date_gmt":"2022-03-29T14:32:07","guid":{"rendered":"https:\/\/energiesnet.com\/espanol\/?p=6763"},"modified":"2022-03-29T10:32:08","modified_gmt":"2022-03-29T14:32:08","slug":"crean-una-nariz-electronica-para-evaluar-la-calidad-de-la-gasolina","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/energiesnet.com\/espanol\/crean-una-nariz-electronica-para-evaluar-la-calidad-de-la-gasolina\/","title":{"rendered":"Crean una \u00abnariz electr\u00f3nica\u00bb para evaluar la calidad de la gasolina"},"content":{"rendered":"\n
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Grifo de una gasolinera en foto de archivo. (Yahya Arhab\/EFE)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

EFE <\/p>\n\n\n\n

CADIZ
EnergiesNet.com 29 03 2022<\/p>\n\n\n\n

Un equipo de investigaci\u00f3n de la Universidad de C\u00e1diz ha dise\u00f1ado una \u00abnariz electr\u00f3nica\u00bb<\/strong> capaz de detectar restos de l\u00edquidos inflamables en un incendio y diferenciar entre los dos tipos de gasolina m\u00e1s com\u00fanmente comercializadas, la de 95 y 98 octanos, y poder evaluar la calidad de este hidrocarburo.<\/p>\n\n\n\n

Este sistema se complementa con t\u00e9cnicas de medici\u00f3n de infrarrojos<\/strong>, que combinados con algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico, permite a la industria petroqu\u00edmica una alternativa eficaz para validar la composici\u00f3n e identificar el tipo de combustible.<\/p>\n\n\n\n

En un comunicado, la Fundaci\u00f3n Descubre, una instituci\u00f3n privada sin \u00e1nimo de lucro impulsada por la Consejer\u00eda de Transformaci\u00f3n Econ\u00f3mica, Industria, Conocimiento y Universidades de la Junta de Andaluc\u00eda, ha detallado que el equipo de investigadores ha trabajado con dos m\u00e9todos anal\u00edticos basados en la identificaci\u00f3n de patrones en datos masivos y elaboraci\u00f3n de predicciones<\/strong>, lo que se conoce como \u00abmachine learning\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Los han aplicado por separado y de forma conjunta en una \u00abnariz electr\u00f3nica\u00bb, dise\u00f1ada por este mismo equipo de expertos para detectar restos de l\u00edquidos inflamables en un incendio<\/strong>, y un sistema de medici\u00f3n de infrarrojos.<\/p>\n\n\n\n

En el estudio publicado en la revista Microchemical Journal<\/em>, han analizado por separado la utilidad de ambos m\u00e9todos en dos procesos diferentes, uno basado en algoritmos y otro obteniendo mediciones qu\u00edmicas de gasolina<\/strong>, adem\u00e1s de evaluar la eficacia de su combinaci\u00f3n para discriminar y clasificar muestras de hidrocarburos.<\/p>\n\n\n\n

Perfil arom\u00e1tico<\/strong><\/h5>\n\n\n\n

La \u00abnariz electr\u00f3nica\u00bb es capaz de ofrecer datos sobre el perfil vol\u00e1til de las muestras<\/strong>, mientras que las t\u00e9cnicas espectrosc\u00f3picas se centran en analizar los compuestos no vol\u00e1tiles, y la uni\u00f3n de la informaci\u00f3n de ambas metodolog\u00edas se usa para generar modelos predictivos que permiten discriminar y clasificar muestras de gasolina en funci\u00f3n de su octanaje.<\/p>\n\n\n\n

Permite a la industria petroqu\u00edmica una alternativa eficaz para validar la composici\u00f3n e identificar el combustible<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

Seg\u00fan el estudio, la \u00abnariz electr\u00f3nica\u00bb proporciona informaci\u00f3n m\u00e1s precisa de la gasolina seg\u00fan su octanaje<\/strong> debido a la clasificaci\u00f3n de los compuestos vol\u00e1tiles.<\/p>\n\n\n\n

\u201cEsta t\u00e9cnica, y concretamente el perfil arom\u00e1tico de las muestras<\/strong>, permite discriminar mejor la cantidad de octanos que contiene cada una\u201d, ha explicado la investigadora de la Universidad de C\u00e1diz y responsable de este trabajo, Marta Barea.<\/p>\n\n\n\n

Las aplicaciones de esta nueva metodolog\u00eda en la industria petroqu\u00edmica contribuyen a optimizar los procesos de calidad,<\/strong> as\u00ed como en otros \u00e1mbitos, obteniendo sistemas de gesti\u00f3n de calidad r\u00e1pidos, en el momento y con un nivel de detalle muy preciso.<\/p>\n\n\n\n

Aplicaciones<\/strong><\/h5>\n\n\n\n

\u201cEsta combinaci\u00f3n supone una alternativa real para automatizar el proceso<\/strong> del control de calidad de este derivado del petr\u00f3leo, que actualmente depende de la experiencia del analista que realiza este trabajo\u201d, ha argumentado Barea.<\/p>\n\n\n\n

Este descubrimiento <\/strong>tambi\u00e9n es \u00fatil en la qu\u00edmica forense para detectar en un incendio, in situ, qu\u00e9 l\u00edquido inflamable lo ha originado y desde ah\u00ed seguir indicios hasta localizar su origen.<\/p>\n\n\n\n

Los modelos de identificaci\u00f3n generados en este estudio pueden usarse para la creaci\u00f3n de aplicaciones web para ordenadores, tabletas y m\u00f3viles<\/strong> y facilitar la automatizaci\u00f3n de los procesos de calidad de este derivado del petr\u00f3leo.<\/p>\n\n\n\n

Para obtener estos resultados, han estudiado los datos de\u00a050 muestras de gasolina de 95 y 98 octanos,<\/strong>\u00a0que se han analizado mediante estas dos t\u00e9cnicas para saber qu\u00e9 algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico diferencia correctamente entre los dos tipos.<\/p>\n\n\n\n

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