Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.contributor.advisorCarranza Montenegro, Danieles_PE
dc.contributor.authorEstela Bustamante, John Lennones_PE
dc.date.accessioned2025-09-17T15:34:11Z
dc.date.available2025-09-17T15:34:11Z
dc.date.issued2025-08-07
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12893/15287
dc.description.abstractEl presente estudio tuvo como objetivo aplicar un modelo predictivo para determinar el potencial de generación de electricidad a partir del biogás obtenido de los residuos sólidos en Chiclayo. Se trato de una investigación aplicada, no experimental y cuantitativa, donde la muestra vino a ser la cantidad de residuos sólidos orgánicos disponibles en la región de Chiclayo, aplicando como instrumento a la ficha de registro de datos. Del análisis de la generación de residuos sólidos en Chiclayo, basado en datos de SIGERSOL y cálculos de 2018 y 2022, muestra un crecimiento sostenido de 111036,35 toneladas en 2016 a 187934.03 toneladas en 2020, con una leve caída en 2021, donde los modelos de regresión indicaron que las tendencias lineal y logarítmica ofrecen mejor ajuste (R2≈0,618) que el exponencial. Para proyectar 25 años, el modelo logarítmico prevé un incremento acelerado hasta 1299205 toneladas en 2050, lo que sustenta una producción de biogás creciente de 94,27 m3/h en 2026 a 181,56 m3/h en 2050, generando entre 9,64 y 18,58 GWh/año. Concluyendo que la viabilidad de instalar una planta de biogás se confirmó mediante simulaciones en Matlab Simulink, donde el VAN, TIR (>37%) y Payback (<3 años) reflejan indicadores financieros positivos.es_PE
dc.description.abstractThe present study aimed to apply a predictive model to determine the electricity generation potential from biogas obtained from solid waste in Chiclayo. It was an applied, non-experimental and quantitative research, where the sample was the amount of organic solid waste available in the Chiclayo region, applying the data registration form as an instrument. An analysis of solid waste generation in Chiclayo, based on SIGERSOL data and calculations from 2018 and 2022, shows a sustained growth from 111036,35 tons in 2016 to 187934,03 tons in 2020, with a slight drop in 2021, where the regression models indicated that the linear and logarithmic trends offer a better fit (R2≈0,618) than the exponential. Projecting over 25 years, the logarithmic model predicts an accelerated increase to 1299205 tons in 2050, supporting increasing biogas production from 94,27 m3/h in 2026 to 181,56 m3/h in 2050, generating between 9,64 and 18,58 GWh/year. The feasibility of installing a biogas plant was confirmed by Matlab Simulink simulations, where the NPV, IRR (>37%), and Payback (<3 years) reflect positive financial indicators.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional Pedro Ruiz Galloes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/es_PE
dc.subjectResiduos sólidoses_PE
dc.subjectBiogáses_PE
dc.subjectGeneración de energía eléctricaes_PE
dc.subjectModelos de prediccióes_PE
dc.subjectSolid wastees_PE
dc.subjectElectric power generationes_PE
dc.subjectPrediction modelses_PE
dc.titleModelo predictivo para determinar el potencial de generación de electricidad a partir del biogás obtenido de los residuos sólidos en Chiclayoes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.nameIngeniero Mecánico Electricistaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Pedro Ruiz Gallo. Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctricaes_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería Mecánica y Eléctricaes_PE
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/draftes_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.03.01es_PE
renati.author.dni71071525
renati.advisor.dni16477153
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-6743-6915es_PE
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesionales_PE
renati.discipline71300112es_PE
renati.jurorVillalobos Cabrera, Jonyes_PE
renati.jurorCotrina Saavedra, Carlos Javieres_PE
renati.jurorJulca Orozco, Teobaldo Edgares_PE


Ficheros en el ítem

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem

info:eu-repo/semantics/openAccess
Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como info:eu-repo/semantics/openAccess
Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo

Calle Juan XXIII 391 Lambayeque - Perú | Telf. 283146 - 283115 - 282120 - 282356

Todos los contenidos de repositorio.unprg.edu.pe están bajo la Licencia Creative Commons v.4.0

repositorio@unprg.edu.pe