Gómez Galán, Juan AntonioSánchez Raya, ManuelRodríguez Orta, Antonio2026-04-132026-04-132026-01-272026https://hdl.handle.net/10272/28191La agricultura es una fuente considerable de residuos orgánicos. En particular, la producción de aceite de oliva genera grandes cantidades de subproductos como el alperujo o alpeorujo (una mezcla de piel, pulpa, huesos, aceite y agua residual), hojas de olivo y restos de poda. Estos residuos pueden convertirse en una carga ambiental significativa, contaminando suelos y fuentes de agua. Sin embargo, es posible revalorizar estos subproductos mediante tecnologías sostenibles que fomenten la economía circular en el sector agrícola. Entre estas alternativas, el uso de secaderos solares y sistemas de gasificación destacan por su potencial para transformar residuos en recursos útiles, como energía térmica, electricidad, alimentación animal como fuente de fibra y grasa o incluso productos con valor añadido, como podría ser la producción de biocarbón que permite mejorar la retención de agua del terreno o cosméticos. En esta Tesis se presentan un par de alternativas que demuestran que es posible proponer diferentes estrategias aplicando los beneficios de las nuevas tecnologías al contexto de la olivicultura. En primer lugar, se ha realizado un estudio para optimizar el proceso de deshidratación del alperujo mediante la combinación de dinámica de fluidos computacional (CFD) y aprendizaje profundo (deep learning). A través de CFD, se identifica la velocidad óptima de entrada de aire en un prototipo de deshidratador solar indirecto pasivo para alperujo, que permite reducir su contenido de humedad para su posterior uso en aplicaciones energéticas. El prototipo fue simulado siguiendo una secuencia estructurada que incluyó: el diseño del modelo, la generación de la malla, la selección de modelos físicos apropiados, la asignación de propiedades de los materiales, la definición de condiciones de contorno y, finalmente, la validación de resultados mediante la comparación con los datos experimentales. Al mismo tiempo, se utilizó un modelo de red neuronal artificial para analizar los datos de los sensores del prototipo físico, revelando que la radiación solar y la temperatura ambiente son las variables más influyentes en la temperatura de la cámara de deshidratación. Este análisis dio como resultado un modelo predictivo para la optimización del proceso de deshidratación, demostrando una alta concordancia entre las predicciones del modelo y los datos experimentales. La viabilidad del prototipo de secadero, la comprobación de los resultados de la simulación inicial y la robustez del sistema se validaron experimentalmente mediante el diseño de un sistema inalámbrico de adquisición de datos para la recopilación, almacenamiento remoto, visualización y análisis de datos en tiempo real, con acceso posible desde múltiples dispositivos. Los resultados de una campaña de pruebas revelaron que el contenido de humedad del alperujo se redujo efectivamente del 67.17% al 39.90% en un período de 10 días. Se logró una eficiencia máxima de secado de 16.64%, con potencial para valores más altos en condiciones climáticas favorables. La simplicidad del diseño y la solución de bajo coste pueden facilitar la futura implementación a gran escala de un sistema similar, el cual suponga un ahorro energético en el proceso de secado del alperujo, a la vez que ofrece una alternativa para captar parte del contenido en agua de las muestras que se puede utilizar para regadío. La segunda propuesta desarrolla un sistema automatizado de monitorización y control remoto, en tiempo real, aplicado a un prototipo de gasificador de biomasa destinado a la generación de electricidad a partir de residuos agrícolas. El prototipo está compuesto por un gasificador de lecho fijo de flujo descendente o downdraft , con un ventilador que utiliza aire como agente gasificante, motores para favorecer el flujo de combustible hacia la cámara de combustión, a la vez que reducen la acumulación de cenizas en las paredes del reactor, así como una unidad de acondicionamiento de gas producto, operando conjuntamente como un sistema controlado a distancia. El conjunto propuesto integra funcionalidades para la adquisición y almacenamiento de datos, destacando por su diseño compacto, portabilidad y bajo coste, lo que lo convierte en una solución viable para su implementación en pequeñas explotaciones agrícolas, especialmente en zonas donde la electrificación convencional es limitada o inexistente. Los resultados han demostrado la capacidad del sistema para alcanzar las temperaturas objetivo en menos de 25 minutos, manteniendo oscilaciones térmicas estables y en un rango esperado. La interfaz gráfica desarrollada permite la monitorización y gestión de las temperaturas en diversas zonas a lo largo del gasificador, de forma intuitiva, en tiempo real y con acceso remoto. ----------------------------------------------------------------------------------------------------Agriculture is a significant source of organic waste. Olive oil production, in particular, generates large amounts of byproducts such as olive peel or alperujo (a mixture of skin, pulp, pits, oil, and wastewater), olive leaves, and pruning waste. This waste can become a significant environmental burden, polluting soils and water sources. However, these byproducts can be revalued through sustainable technologies that promote a circular economy in the agricultural sector. Among these alternatives, the use of solar dryers and gasification systems stand out for their potential to transform waste into useful resources, such as thermal energy, electricity, animal feed as a source of fiber and fat, or even value-added products, such as the production of biochar to improve soil water retention or cosmetics. This thesis presents a couple of alternatives that demonstrate that it is possible to propose different strategies applying the benefits of new technologies to the context of olive growing. First, a study was conducted to optimize the alperujo dehydration process by combining computational fluid dynamics (CFD) and deep learning. Using CFD, the optimal air inlet velocity was identified in a prototype passive indirect solar dehydrator for alperujo, which allows its moisture content to be reduced for subsequent use in energy applications. The prototype was simulated following a structured sequence that included model design, mesh generation, selection of appropriate physical models, assignment of material properties, definition of boundary conditions, and, finally, validation of results through comparison with experimental data. At the same time, an artificial neural network model was used to analyze sensor data from the physical prototype, revealing that solar radiation and ambient temperature are the most influential variables on the dehydration chamber temperature. This analysis resulted in a predictive model for optimizing the dehydration process, demonstrating high agreement between the model predictions and the experimental data. The viability of the dryer prototype, verification of the initial simulation results, and system robustness were experimentally validated through the design of a wireless data acquisition system for real-time data collection, remote storage, visualization, and analysis, accessible from multiple devices. The results of a test campaign revealed that the moisture content of the alperujo grains was effectively reduced from 67.17% to 39.90% over a 10-day period. A maximum drying efficiency of 16.64% was achieved, with the potential for higher values under favorable weather conditions. The simplicity of the design and the low-cost solution may facilitate the future large-scale implementation of a similar system, which will provide energy savings in the alperujo grain drying process while offering an alternative way to capture part of the water content of the samples that can be used for irrigation. The second proposal develops an automated, real-time remote monitoring and control system applied to a biomass gasifier prototype intended for generating electricity from agricultural waste. The prototype consists of a downdraft fixed-bed gasifier with a fan that uses air as the gasifying agent, motors to promote fuel flow to the combustion chamber while reducing ash buildup on the reactor walls, and a product gas conditioning unit, operating together as a remotely controlled system. The proposed system integrates functionalities for data acquisition and storage, and stands out for its compact design, portability, and low cost, making it a viable solution for implementation on small farms, especially in areas where conventional electrification is limited or nonexistent. The results have demonstrated the system's ability to reach target temperatures in less than 25 minutes, maintaining stable thermal oscillations within an expected range. The developed graphical interface allows for intuitive, real-time, remote monitoring and management of temperatures in various zones throughout the gasifier.spaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Secadero solarGasificación de biomasaAlperujoMonitorización inalámbricaAprendizaje profundoSolar dryerBiomass gasificationWireless monitoringDeep learningdoctoral thesisopen access3307 Tecnología Electrónica3311 Tecnología de la Instrumentación3306 Ingeniería y Tecnología Eléctricas