[pt] MODELAMENTO DO CONSUMO DE CAL NO PROCESSO DE DESSULFURAÇÃO DE GASES DE COMBUSTÃO DE UMA COQUERIA DO TIPO HEAT RECOVERY USANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: FREDERICO MADUREIRA MATOS ALMEIDA
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] REDE NEURAL ARTIFICIAL; [pt] COQUERIA HEAT RECOVERY; [pt] DESSULFURACAO DE GASES; [en] ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS; [en] HEAT RECOVERY COKE PRODUCTION; [en] DESULFURIZATION
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=51610&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=51610&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.51610

[pt] A produção de coque metalúrgico em plantas do tipo heat recovery convertem todo o calor gerado da combustão de gases destilados durante a coqueificação em vapor e eletricidade, portanto eliminando a necessidade de processamento de sub-produtos químicos e rejeitos perigosos. Os gases, após a etapa de inertização no interior dos fornos, são direcionados à planta de dessulfuração denominada flue gas dessulfurization que utiliza lama de cal para abatimento de compostos SOx (SO2 e SO3) e filtros de mangas para remoção do resíduo gerado, cinzas de cal, precedente ao descarte para a atmosfera. Em virtude do alto custo da cal torna-se importante modelar o processo e avaliar quais são as principais variáveis que impactam no re-sultado, logo permitindo atuação no processo para torna-lo mais competitivo e am-bientalmente sustentável. A proposta deste trabalho foi elaborar um modelo matemático usando redes neurais artificiais para determinar as principais variáveis que impactam o consumo específico de cal no processo. A literatura existente revela que os principais parâmetros que impactam a eficiência de remoção de enxofre, logo a redução de consumo específico de cal, são temperatura de aproximação e relação Ca/S no processo. Este estudo indicou que o consumo está relacionado, principal-mente, aos parâmetros de temperatura dos gases na entrada e saída do SDA, além de concentração de oxigênio na chaminé principal e densidade da lama de cal utilizada de acordo com a análise de sensibilidade de rede neural feedfoward backpropagation com arquitetura MLP 14-19-2 e função de transferência tangente hiperbólica na ca-mada intermediária e logística na camada de saída. A avaliação reforçou o efeito do aumento da temperatura de saída dos gases no consumo específico de cal conforme literatura e adicionou parâmetros relevantes: temperatura de entrada dos gases, con-centração de O2(g) na chaminé e densidade da lama.