Diagnóstico de falhas em caldeira de recuperação Kraft (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: PARK, SONG WON - EP ; GRADIN, FELIPE BARBUDA - EP
- Unidade: EP
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; FALHAS COMPUTACIONAIS
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: O presente trabalho tem como objetivo analisar o uso de métodos de Machine Learning como ferramenta para detecção de falhas em processos químicos. A indústria química possui uma série de regulações ambientais e de segurança, as quais tornam o gerenciamento dos processos químicos uma tarefa complexa. Por conseguinte, torna-se extremamente importante o desenvolvimento de um sistema de monitoramento de processo integrado e diagnóstico de anormalidades. Diante dessa questão, surge a possibilidade do uso de modelos preditivos a partir da análise de dados, que servem como uma alternativa de baixo custo para o diagnóstico dos processos. Neste trabalho, foi utilizado o algoritmo Support Vector Clustering (Ben-Hur et al., 2001), baseado nas Support Vector Machines, para analisar os dados de uma caldeira de recuperação Kraft. Os dados da caldeira foram medidos em situações normais de funcionamento, e em situações com formação de incrustações. Depois, foram utilizados para treinar o algoritmo. Os testes apontam um bom funcionamento do programa, com eficiência maior que 90% nas predições. Foram utilizadas como medidas de desempenho cross-validation, F1 score e AUC, e foi feita uma comparação do programa com os algoritmos de classificação Naïve Bayes e Support Vector Classifier. Já houve diversas instâncias de uso de SVM para diagnóstico de falhas em processos industriais (Yin e Hou, 2016), e este trabalho mostra que é viável a utilização de SupportVector Clustering como alternativa para dados não supervisionados. Uma limitação do estudo é a análise da proximidade da falha em que um dado se encontra, que é uma possibilidade com esse tipo de algoritmo e seria uma adição crucial para, além de detectar falhas rapidamente, poder preveni-las.
- Imprenta:
- Publisher: Ed dos Autores
- Publisher place: São Paulo
- Date published: 2024
- Source:
- Título: Proceedings of PSE-BR 2024
- Conference titles: Brazilian Congress on Process Systems Engineering
-
ABNT
GRADIN, Felipe Barbuda et al. Diagnóstico de falhas em caldeira de recuperação Kraft. 2024, Anais.. São Paulo: Ed dos Autores, 2024. Disponível em: https://sites.usp.br/psebr24/. Acesso em: 25 fev. 2026. -
APA
Gradin, F. B., Taira, G. R., Venturelli, H. C. de A., & Park, S. W. (2024). Diagnóstico de falhas em caldeira de recuperação Kraft. In Proceedings of PSE-BR 2024. São Paulo: Ed dos Autores. Recuperado de https://sites.usp.br/psebr24/ -
NLM
Gradin FB, Taira GR, Venturelli HC de A, Park SW. Diagnóstico de falhas em caldeira de recuperação Kraft [Internet]. Proceedings of PSE-BR 2024. 2024 ;[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://sites.usp.br/psebr24/ -
Vancouver
Gradin FB, Taira GR, Venturelli HC de A, Park SW. Diagnóstico de falhas em caldeira de recuperação Kraft [Internet]. Proceedings of PSE-BR 2024. 2024 ;[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://sites.usp.br/psebr24/ - Análise do escoamento de gases em uma caldeira de recuperação química.parte I: mistura turbulenta de ar secundário e terciário
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