Modelado y predicción de productos en la pirólisis de biomasa y plásticos: Enfoque cuantitativo para la valorización de residuos

Abstract

La pirólisis es un proceso termoquímico de descomposición de materiales orgánicos en ausencia de oxígeno. La presente investigación tiene como objetivo analizar la influencia de las variables operativas y composicionales en la pirólisis de biomasa y plásticos a través del desarrollo de modelos predictivos basados en datos experimentales. Se consolidó una base de datos con un total de 740 observaciones provenientes de diversas publicaciones científicas. Las variables predictoras fueron temperatura, tiempo de residencia, proporción de biomasa, área superficial del catalizador, composición lignocelulósica, índice de Reactividad y el índice de Polaridad. Se analizaron los datos y se evaluaron mediante VIF para generar la selección de las variables comparando los modelos de Regresión Lineal Múltiple (LM) y Random Forest (RF). Los resultados mostraron que el modelo LM alcanzó valores de R² en prueba de 0.34 para bioaceite, 0.34 para biocarbón y 0.23 para gas, con una mejor capacidad de generalización respecto a RF, el cual presentó sobreajuste considerable con R² durante el entrenamiento de 0.87 a 0.89 en relación con el R² de prueba que obtuvo valores entre 0.28 a 0.32. La celulosa se identificó como la variable más correlacionada con el rendimiento de bioaceite con un r = 0.452, mientras que la temperatura aportó la mejora con mayor significancia al incorporarse al modelo. Los índices IR e IP presentaron VIF aceptables y contribuyeron a la descripción del comportamiento térmico de la biomasa.