Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10553/57922
Title: Simulación de procesos químicos mediante algoritmos evolutivos: aplicación al ajuste de parámetros de impedancia en sistemas electroquímicos
Authors: González, F.
Greiner, D. 
Aznárez, J. 
Mena, V. 
Souto, R. M.
Santana, J.J.
UNESCO Clasification: 33 Ciencias tecnológicas
Issue Date: 2015
Journal: Afinidad 
Abstract: La Espectroscopía de Impedancia Electroquímica (EIS, de sus siglas en inglés) es una potente herramienta para el análisis de sistemas metal-recubrimiento orgánico ya que proporciona información acerca del comportamiento del sistema estudiado tanto a nivel cualitativo como cuantitativo. A través del ajuste de los datos de impedancia obtenidos experimentalmente a un circuito eléctrico equivalente adecuado, se puede obtener información directamente relacionada con la resistencia y durabilidad del recubrimiento analizado. Para el análisis paramétrico de estos datos se han venido empleando tradicionalmente algoritmos de regresión no lineal que presentan el inconveniente de que para una correcta estimación se han de proporcionar parámetros de partida que favorezcan una rápida y buena convergencia en este proceso de ajuste. Como método alternativo a estos algoritmos, en este artículo se plantea el uso de algoritmos evolutivos (más concretamente algoritmos de evolución diferencial), como estrategia para la búsqueda de los parámetros del circuito que permitan realizar este ajuste. Para testear y validar el procedimiento que se propone, se emplea software comercial de uso habitual (ZSimpWin). Los resultados obtenidos muestran un mejor grado de ajuste en la totalidad de los casos estudiados.
La Espectroscòpia d’Impedància Electroquímica (EIS, de les seves sigles en anglès) és una potent eina per a l’anàlisi de sistemes metall-recobriment orgànic ja que proporciona informació sobre el comportament del sistema estudiat tant a nivell qualitatiu com quantitatiu. A través de l’ajust de les dades d’impedància obtingudes experimentalment a un circuit elèctric equivalent adequat, es pot obtenir informació directament relacionada amb la resistència i durabilitat del recobriment analitzat. Per a l’anàlisi paramètric d’aquestes dades s’han emprat tradicionalment algoritmes de regressió no lineal que presenten l’inconvenient que per a una correcta estimació s’han de proporcionar paràmetres de partida que afavoreixin una ràpida i bona convergència en aquest procés d’ajust. Com a mètode alternatiu a aquests algoritmes, en aquest article es planteja l’ús d’algoritmes evolutius (més concretament algoritmes d’evolució diferencial), com a estratègia per a la recerca dels paràmetres del circuit que permetin realitzar aquest ajust. Per provar i validar el procediment que es proposa, s’utilitza software comercial d’ús habitual (ZSimpWin). Els resultats obtinguts mostren un millor grau d’ajust en la totalitat dels casos estudiats.
Electrochemical Impedance Spectroscopy (EIS) is a powerful tool in the characterization of organic coated metal systems because the method can give both qualitative and quantitative information regarding their behavior. Impedance data are fitted to a relevant electrical equivalent circuit in order to evaluate parameters directly related to the resistance and the durability of coated metal systems. The parametric analysis of the measured data is usually performed using non-linear regression algorithms, though they present the major disadvantage that correct fitting requires introduction of initial values for the parameters adequate to produce a quick and good convergence of the fitting process. An alternate method to regression algorithms for the analysis of measured impedance data in terms of equivalent circuit parameters is provided by evolutionary algorithms, more especially the differential evolution algorithms. The applicability of this method was tested by comparison with the results produced using a commercial fitting software (namely, ZSimpWin). In all the cases, better fitting results were obtained using the differential evolution algorithm.
URI: http://hdl.handle.net/10553/57922
ISSN: 0001-9704
Source: Afinidad: Revista de química teórica y aplicada [ISSN 0001-9704],v. 72 (572), p. 278-283
Appears in Collections:Artículos

Show full item record

Page view(s)

78
checked on Dec 7, 2019

Google ScholarTM

Check


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.