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dc.contributor.authorCastañeda-Arias, Nelson
dc.contributor.authorCastro, Nicolás
dc.contributor.authorRodríguez López, Fernando
dc.contributor.authorSiaucho Rodríguez, José Darío
dc.date.accessioned2023-03-15T20:00:47Z
dc.date.available2023-03-15T20:00:47Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14329/518
dc.description.abstractLa biotecnología, como proceso derivado de la ingeniería y de la aplicación de las ciencias para la producción de diversos productos, puede ser objeto de ser mejorada y optimizados sus procesos, para reducir los tiempos de operación, ser eficientes en términos energéticos o mejorar la calidad de los productos, entre otros. Sin embargo, al ser procesos realizados por sistemas biológicos, existe una alta variabilidad e incertidumbre que dificultan estas labores. Es por esto, que resulta atractivo el uso de sistemas inteligentes y la aplicación de técnicas de Industria 4.0 para estas labores. Uno de los procesos biotecnológicos más extendidos es el aprovechamiento de los residuos orgánicos mediante compostaje, es decir obtener abono orgánico a partir de los residuos orgánicos, que pueda ser utilizados en plantaciones Este proceso suele realizarse de manera manual o con técnicas de control poco efectivas, por costos, dificultad de aplicación u otros factores asociados. Por esto se propone la integración de técnicas derivadas de la Industria 4.0 para mejorar los rendimientos de estos procesos de bioconversión, que permitan viabilizar la construcción de biorreactores eficientes y de bajo costo.
dc.format.extent1 páginaspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherEscuela Tecnológica Instituto Técnico Centralspa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/spa
dc.titlePrototipo de un biorreactor de conversión aerobia a escala de laboratorio, aplicando técnicas de industria 4.0 ISQUA
dc.typeInforme de investigaciónspa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccessspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_18wsspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/reportspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
dc.contributor.researchgroupISQUAspa
dc.publisher.placeBogotáspa
dc.relation.references[1] Guan Wang, Cees Haringa, Henk Noorman, Ju Chu, Yingping Zhuang. (2020). Developing a computational framework to advance bioprocess scale-up. Trends in Biotechnology. [2] Mohamed Helmy, Derek Smith, Kumar Selvarajoo. (2020). Systems biology approaches integrated with artificial intelligence for optimized food-focused metabolic engineering. Metabolic Engineering Communications, e00149 [3] Wainaina S, Awasthi MK, Sarsaiya S, Chen H, Singh E, Kumar A, et al. Resource recovery and circular economy from organic solid waste using aerobic and anaerobicdigestion technologies. Bioresour Technol [Internet]. 2020;301:122778 [4] Singh A, Kumari K. An inclusive approach for organic waste treatment and valorisation using Black Soldier Fly larvae: A review. J Environ Manage [Internet]. 2019;251[April]:109569. [5] UAESP, U. (2017). Realizar el estudio técnico de la caracterización en la fuente de residuos sólidos generados en la Ciudad de Bogotá Distrito Capital por tipo de generador y establecer el uso de métodos alternativos de transporte para materiales aprovechables.spa
dc.subject.unescoProducción industrial
dc.subject.unescoCambio tecnológico
dc.subject.unescoAutomatización
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaspa
dc.type.contentTextspa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/IFIspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_14cbspa


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