Otimização de um processo industrial de produção de isopreno via redes neurais (2003)
- Authors:
- Autor USP: ALVES, RITA MARIA DE BRITO - EP
- Unidade: EP
- Sigla do Departamento: PQI
- Subjects: REDES NEURAIS (APLICAÇÕES); COLUNAS DE DESTILAÇÃO; REATORES QUÍMICOS
- Language: Português
- Abstract: Este trabalho descreve a aplicação de redes neurais "feed-forward" com três camadas em diferentes áreas da Engenharia Química. O objetivo principal do projeto é a modelagem, simulação e posterior otimização do processo de produção de isopreno empregando técnicas de redes neurais em substituição as equações de modelagem fenomenológica. A planta industrial testada é a unidade de produção de isopreno da BRASKEM (antiga COPENE). O sistema consiste essencialmente de um reator de dimerização e uma série de colunas de destilação. Uma vez que redes neurais são capazes de aprender eficientemente o processo a partir de informações extraídas diretamente de dados da planta, para este trabalho o modelo de rede neural gerado foi construído a partir de dados históricos operacionais coletados a cada 15 minutos durante o período de 1 ano. Em uma primeira etapa é realizada a análise dos dados operacionais de modo a detectar e eliminar erros grosseiros e sistemáticos. Em seguida, a modelagem e simulação do processo são realizadas. O modelo de redes neurais gerado é, então, empregado na otimização qualitativa/quantitativa do processo, construindo um "grid" de busca detalhado da região de interesse, através um mapeamento completo da função objetivo no espaço das variáveis de decisão. A segunda etapa diz respeito à predição de azeótropos, visando um melhor entendimento do comportamento do sistema da seção de extração de isopreno. Nas duas etapas,a grande vantagem em utilizar modelos de redes neurais, além de ajustar dados, é a capacidade que estes apresentam em representar eficientemente sistemas multivariáveis, complexos e não lineares, aprendendo o sistema, sem o conhecimento das leis físicas e químicas que o regem. Comparações entre a predição dos modelos propostos e os dados experimentais foram executadas e resultados muito bons foram conseguidos do ponto de vista industrial. ) Esta metodologia fornece informações interessantes e de maior compreensão para a análise dos engenheiros de processo do que os procedimentos convencionais correspondentes. Além disso, este trabalho mostra que a metodologia de redes neurais é promissora para varias aplicações industrias, tais como análise de dados, modelagem, simulação e otimização de processos, bem como predição de propriedades termodinâmicas.
- Imprenta:
- Data da defesa: 02.07.2003
-
ABNT
ALVES, Rita Maria de Brito. Otimização de um processo industrial de produção de isopreno via redes neurais. 2003. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2003. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-08052018-075931/. Acesso em: 27 dez. 2025. -
APA
Alves, R. M. de B. (2003). Otimização de um processo industrial de produção de isopreno via redes neurais (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-08052018-075931/ -
NLM
Alves RM de B. Otimização de um processo industrial de produção de isopreno via redes neurais [Internet]. 2003 ;[citado 2025 dez. 27 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-08052018-075931/ -
Vancouver
Alves RM de B. Otimização de um processo industrial de produção de isopreno via redes neurais [Internet]. 2003 ;[citado 2025 dez. 27 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-08052018-075931/ - Conversion of CO2-rich natural gas to liquid transportation fuels via trireforming and fischer−tropsch synthesis: model-based assessment
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