El machine learning como enfoque actualizado en las soluciones industriales de carbonización hidrotérmica: una revisión

Resumo

La materia está en constante transformación. La naturaleza sobrevive en un ciclo cerrado, que garantiza un equilibrio gracias al cual existe, y con ello, la vida. El hombre comprende que tal ciclo es imprescindible para que la especie sobreviva. De ahí, el hombre aprende que la materia que produce (desechos, residuos), y que se degrada, la puede aprovechar en su beneficio tal y como siempre a hecho la naturaleza. Este proceso de reciclado consciente, deseado, y necesario es lo que llamamos Economía Circular. El carbón mineral utilizado actualmente como combustible fue producido por la naturaleza en el periodo Carbonífero. De igual forma el proceso tecnológico de carbonización hidrotermal (HCT) produce material carbónico, llamado hidrocarbón (hydrochar) a partir de biomasa, residuos orgánicos y hasta polímeros desechados. Este trabajo tiene como objetivo integrar la inteligencia artificial (IA), y en particular el Aprendizaje Automático (Machine Learning), en la industria del hidrocarbón, debido a la importancia crucial de esta tecnología para el futuro de la humanidad. Es vital introducir la IA y sus algoritmos de aprendizaje como herramienta de trabajo en la HCT dada la diversidad de materia prima, condiciones experimentales, caracterización y aplicaciones del produto final.  La IA no sólo es fundamental por el impacto en la productividad, reducción de costos, tiempo de operación, sino que también minimiza el impacto ambiental. Por tanto, este trabajo establece el enlace entre tecnología y sostenibilidad, abriendo las puertas a una era en la que la innovación y el respeto por el planeta van de la mano.