Optimization of the hydrolysis of lignocellulosic residues by using radial basis functions modeling and particle swarm optimization

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dc.contributor.other Simonetta, Arturo: for sharing his milling equipment.
dc.creator Olivieri, Alejandro César
dc.creator Goicoechea, Héctor Casimiro
dc.creator Beccaria, Alejandro José
dc.creator Giordano, Pablo César
dc.date.accessioned 2018-06-12T12:51:30Z
dc.date.available 2018-06-12T12:51:30Z
dc.date.issued 2013-11-15
dc.identifier.issn 1369-703X
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/2133/11441
dc.description The concentrations of glucose and total reducing sugars obtained by chemical hydrolysis of three different lignocellulosic feedstocks were maximized. Two response surface methodologies were applied to model the amount of sugars produced: (1) classical quadratic least-squares fit (QLS), and (2) artificial neural networks based on radial basis functions (RBF). The results obtained by applying RBF were more reliable and better statistical parameters were obtained. Depending on the type of biomass, different results were obtained. Improvements in fit between 35% and 55% were obtained when comparing the coefficients of determination (R²) computed for both QLS and RBF methods. Coupling the obtained RBF models with particle swarm optimization to calculate the global desirability function, allowed to perform multiple response optimization. The predicted optimal conditions were confirmed by carrying out independent experiments. es
dc.description.sponsorship Universidad Nacional del Litoral: Project CAI+D Nº 12-65 y CAI+D 2009 Tipo III R2 es
dc.description.sponsorship Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET): Project PIP 2988 es
dc.description.sponsorship Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica (ANPCyT): Project PICT 2010-0084 es
dc.format application/pdf
dc.format.extent 1-9 en
dc.language.iso eng es
dc.publisher Elsevier es
dc.rights openAccess es
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ *
dc.subject Glucose es
dc.subject Hydrolysis es
dc.subject Biomass es
dc.subject Lignocellulose es
dc.subject Neural Networks es
dc.title Optimization of the hydrolysis of lignocellulosic residues by using radial basis functions modeling and particle swarm optimization es
dc.rights.holder Olivieri, Alejandro César es
dc.rights.holder Goicoechea, Héctor Casimiro es
dc.rights.holder Beccaria, Alejandro José es
dc.rights.holder Giordano, Pablo César es
dc.rights.holder Universidad Nacional de Rosario es
dc.rights.holder Universidad Nacional del Litoral es
dc.rights.holder Elsevier es
dc.relation.publisherversion https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1369703X13002453 es
dc.relation.publisherversion http://dx.doi.org/10.1016/j.bej.2013.09.004 es
dc.rights.text Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) es
dc.citation.title Biochemical Engineering Journal en
dc.citation.volume 80 en
dc.description.fil Fil: Giordano, Pablo César. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas. Cátedra de Química Analítica I. Laboratorio de Desarrollo Analítico y Quimiometría (LADAQ); Argentina. es
dc.description.fil Fil: Giordano, Pablo César. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas. Laboratorio de Fermentaciones; Argentina. es
dc.description.fil Fil: Beccaria, Alejandro José. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas. Laboratorio de Fermentaciones; Argentina. es
dc.description.fil Fil: Goicoechea, Héctor Casimiro. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas. Cátedra de Química Analítica I. Laboratorio de Desarrollo Analítico y Quimiometría (LADAQ); Argentina. es
dc.description.fil Fil: Olivieri, Alejandro César. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas. Instituto de Química de Rosario (IQUIR-CONICET); Argentina. es


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