Modelación cinética de la producción de metano en la digestión anaerobia de residuos de frutas generados en una clínica en la ciudad santiago de cali

dc.contributor.advisorCardenas Talero, Jose Luis (Director)
dc.contributor.authorSoto Leon, Luka Alexander
dc.creator.degreeTrabajo de grado para optar al titulo de Bioingeniero
dc.date.accessioned2025-07-22T21:03:50Z
dc.date.available2025-07-22T21:03:50Z
dc.date.issued2025
dc.descriptionEste estudio evaluó la producción de metano en sistemas de digestión anaerobia a partir de residuos orgánicos generados en un restaurante de una clínica en Cali, utilizando dos modelos cinéticos: el de primer orden y el de Gompertz modificado. El objetivo principal fue analizar la capacidad predictiva de ambos modelos en función de su ajuste a datos experimentales obtenidos durante un ensayo de potencial bioquímico de metano (PBM) de un estudio previo. Los datos experimentales fueron procesados en Python a partir de mediciones horarias de presión, transformadas en producción acumulada de metano. Se aplicaron métricas de ajuste como el coeficiente de determinación (R²) y la raíz del error cuadrático medio (RMSE) para evaluar el desempeño de los modelos. El modelo de primer orden mostró un mejor ajuste (R² = 0.9691), mientras que el modelo de Gompertz modificado, aunque con un ajuste ligeramente inferior, ofreció una representación más detallada de fases como el tiempo de retardo. Ambos modelos demostraron ser herramientas útiles y complementarias para la caracterización cinética del proceso. Además, los resultados obtenidos pueden emplearse como base para el predimensionamiento de sistemas anaerobios, lo cual refuerza su aplicabilidad en el diseño de tecnologías para el tratamiento sostenible de residuos y la generación de bioenergía renovable
dc.description.abstractThis study evaluated methane production in anaerobic digestion systems from organic waste generated in a restaurant at a clinic in Cali, using two kinetic models: the first-order model and the modified Gompertz model. The main objective was to analyze the predictive capacity of both models based on their fit to experimental data obtained during a biochemical methane potential (BMP) test. The experimental data were processed in Python from hourly pressure measurements, transformed into cumulative methane production. Fit metrics such as the coefficient of determination (R²) and the root mean square error (RMSE) were applied to evaluate the performance of the models. The first-order model showed a better fit (R² = 0.9691), while the modified Gompertz model, although slightly worse, offered a more detailed representation of phases such as lag time. Both models proved to be useful and complementary tools for the kinetic characterization of the process. Furthermore, the results obtained can be used as a basis for the pre-sizing of anaerobic systems, which reinforces their applicability in the design of technologies for sustainable waste treatment and the generation of renewable bioenergy
dc.formatapplication/pdf
dc.format.extent20 Páginas
dc.identifier.citationSoto Leon, L. A. (2025). Modelación cinética de la producción de metano en la digestión anaerobia de residuos de frutas generados en una clínica en la ciudad santiago de cali. Universidad Santiago de Cali.
dc.identifier.urihttps://repositorio.usc.edu.co/handle/20.500.12421/7596
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad Santiago de Cali
dc.publisher.facultyIngeniería
dc.publisher.programBioingeniería
dc.pubplace.cityCali
dc.pubplace.stateValle del cauca
dc.rights.accesoAcceso Privado
dc.rights.ccReconocimiento 4.0 Internacional (CC BY 4.0)
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.source.institutionUniversidad Santiago de Cali
dc.source.repositoryRepositorio Institucional USC
dc.subjectDigestión Anaerobia
dc.subjectProducción De Metano
dc.subjectResiduos De Frutas
dc.subjectModelos Cinéticos
dc.titleModelación cinética de la producción de metano en la digestión anaerobia de residuos de frutas generados en una clínica en la ciudad santiago de cali
dc.typeThesis

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