Emprego da técnica de reamostragem bootstrap na avaliação dos parâmetros de modelos para ponto de anilina e densidade de frações de petróleo
| Ano de defesa: | 2016 |
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| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto de Química BR UERJ Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/12067 |
Resumo: | Na busca por condições otimizadas de operação/projeto de unidades de refino de petróleo, o conhecimento detalhado das propriedades físico-químicas das correntes de petróleo se faz necessário. No entanto, devido à sua imensa complexidade de composição, a caracterização analítica completa dessas correntes, apesar de tecnicamente possível, se configura em uma tarefa demorada e economicamente inviável. Nesse trabalho, utilizou-se modelos matemáticos da literatura para estimar as propriedades ponto de anilina (AP) e densidade 60ºF/60ºFde frações de querosene de aviação (QAV) e nafta. As análises laboratoriais dessas frações foram disponibilizadas do banco de dados BDEMQ/Petrobrás. Utilizando-se os parâmetros originais de 7 modelos para AP, nenhum deles foi capaz de reproduzir os dados experimentais do banco de QAV com compatibilidade de predição suficiente em relação ao método experimental ASTM D611. Para a densidade de QAV, foram utilizados 8 modelos de predição, e também nenhum deles foi capaz de reproduzir os dados experimentais com a reprodutibilidade do método experimental ASTM D4052. Para a fração de nafta, estimou-se os valores de densidade utilizando os mesmos 8 modelos de predição, e 7 modelos foram capazes de reproduzir os dados experimentais com compatibilidade de predição suficiente em relação ao método ASTM D4052 para frações de menor densidade. O desempenho estatístico dos modelos com seus parâmetros originais foi avaliado utilizando-se indicadores de desvio quadrático médio e de desvio médio (não-paramétricos), além de indicador complementar de modelo Distribuição F de Fisher (paramétrico). Os parâmetros de todos os modelos foram re-estimados a partir dos dados de propriedades básicas do banco BDEMQ/Petrobrás, e o desempenho estatístico dos modelos otimizados também foi avaliado. Para AP, mesmo com melhorias de predição para todos os modelos, nenhum modelo re-estimado foi capaz de reproduzir os dados do banco de QAV com compatibilidade de predição suficiente em relação ao método experimental. Da mesma forma, para densidade de QAV, a previsão dos modelos otimizados também não alcançou a reprodutibilidade prevista pelo método experimental. Para densidade de nafta, por sua vez, todos os modelos foram capazes de reproduzir com compatibilidade de predição suficiente os dados do banco. Finalmente, utilizando-se o método de reamostragem bootstrap não-paramétrico para avaliar o erro embutido no procedimento de re-estimação dos parâmetros, verificou-se tanto a sensibilidade dos parâmetros às variações das suas propriedades básicas, quanto à sensibilidade das funções objetivo às incertezas desses parâmetros. Para os modelos de AP re-estimados, todas as correlações matemáticas avaliadas apresentaram variações bastante estáveis nos desvios padrões dos seus parâmetros com o aumento do número de reamostragens. Com relação à sensibilidade de sua da função objetivo, somente 2 modelos mostraram alta sensibilidade às variações dos seus parâmetros. Para os modelos re-estimados de densidade, o método bootstrap permitiu verificar que apenas um mesmo modelo para os 2 conjuntos de dados não apresentou boa correlação com suas propriedades básicas. Quanto à sensibilidade de suas funções objetivo, somente um modelo apresentou elevada sensibilidade, tanto para QAV quanto para nafta. Todo o processamento dos dados do banco BDEMQ/Petrobrás foi realizado através de rotinas computacionais programadas e pacotes computacionais disponíveis na Linguagem R |