
Indexat a
Llicència i ús
Anàlisi d'autories institucional
Moya-Almeida VAutor o coautorDiezma-Iglesias BAutor o coautorCorrea-Hernando EAutor o coautorVaquero-Miguel CAutor o coautorAlvarado-Arias NAutor o coautorSetpoint temperature estimation to achieve target solvent concentrations in S. cerevisiae fermentations using inverse neural networks and fuzzy logic
Publicat a:Engineering Applications Of Artificial Intelligence. 127 107248- - 2024-01-01 127(), DOI: 10.1016/j.engappai.2023.107248
Autors: Moya-Almeida, V; Diezma-Iglesias, B; Correa-Hernando, E; Vaquero-Miguel, C; Alvarado-Arias, N
Afiliacions
Resum
Over the years, many technical advances have been made to improve the final quality of beers by controlling the concentrations of compounds obtained at the end of alcoholic fermentation. However, these efforts have mainly focused on increasing ethanol and reducing other compounds considered defects. This study addresses the challenge of obtaining specific concentrations of four solvent compounds (isobutanol, ethyl acetate, amyl alcohols, and n-propanol) produced by the yeast S. cerevisiae Safale S04, determined by an expert. A model based on four inverse neural networks (INNs) has been developed to predict the target temperature required to achieve the desired concentrations. These INNs have been trained using virtual data generated by four artificial neural networks (ANNs), as described in detail in previous work. For implementation, a fuzzy control system based on the Mamdani inference method was utilized. To experimentally validate the results, four complete fermentations were conducted. The INNs were found to be accurate tools for predicting the target temperatures based on predetermined compound concentrations, with R2 values ranging from 0.982 to 0.986. When comparing the experimental concentration data, the most accurate prediction was achieved for n-propanol, with an average error of 0.18 mg L−1, while ethyl acetate had an error of 0.25 mg L−1, isobutanol had an error of 0.48 mg L−1, and amyl alcohols, being the least precise prediction, had an error of 0.83 mg L−1.
Paraules clau
Indicis de qualitat
Impacte bibliomètric. Anàlisi de la contribució i canal de difusió
El treball ha estat publicat a la revista Engineering Applications Of Artificial Intelligence a causa de la seva progressió i el bon impacte que ha aconseguit en els últims anys, segons l'agència WoS (JCR), s'ha convertit en una referència en el seu camp. A l'any de publicació del treball, 2024 encara no hi ha indicis calculats, però el 2023, es trobava a la posició 5/175, aconseguint així situar-se com a revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoria Engineering, Multidisciplinary. Destacable, igualment, el fet que la revista està posicionada per sobre del Percentil 90.
Independentment de l'impacte esperat determinat pel canal de difusió, és important destacar l'impacte real observat de la pròpia aportació.
Segons les diferents agències d'indexació, el nombre de citacions acumulades per aquesta publicació fins a la data 2025-07-27:
- WoS: 3
- Scopus: 3
Impacte i visibilitat social
Anàlisi del lideratge dels autors institucionals
Aquest treball s'ha realitzat amb col·laboració internacional, concretament amb investigadors de: Ecuador.
Hi ha un lideratge significatiu, ja que alguns dels autors pertanyents a la institució apareixen com a primer o últim signant, es pot apreciar en el detall: Primer Autor (MOYA ALMEIDA, VINICIO ANTONIO) i Últim Autor (ALVARADO ARIAS, NATALIA).