Inferência de frações de butano no propano e de frações de propano no butano em uma coluna depropanizadora utilizando rede neuronal
Ano de defesa: | 2017 |
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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 Matemática e Estatística BR UERJ Programa de Pós-Graduação em Ciências Computacionais |
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/1/7724 |
Resumo: | Parâmetros de qualidade (especificações) de derivados de petróleo são dependentes de variáveis de processo, tais como vazões, pressões e temperaturas. Entretanto não se conhece a expressão analítica da função que expressa essa dependência. Mas, essa dependência está registrada nos dados coletados ao longo dos anos, durante o funcionamento da cadeia produtiva de uma refinaria. Este trabalho apresenta os estudos realizados para a construção de uma rede neuronal, com o objetivo de calcular parâmetros de qualidade de derivados de petróleo. A base de dados permite que as redes neuronais sejam utilizadas para estimar, em tempo real, os parâmetros de qualidade de interesse, em função das variáveis de processo. A arquitetura da rede neuronal utilizada foi a perceptron de múltiplas camadas. As especificações escolhidas foram os teores de frações pesadas na produção de topo e os de frações leves na produção de fundo de uma coluna de destilação. Dentro da arquitetura escolhida foram testadas varias topologias e comparados os desempenhos em função do erro quadrático médio, com o objetivo de encontrar a topologia mais adequada. Apesar de ter sido provado que uma rede neuronal _e capaz de aproximar qualquer função continua, encontrar a arquitetura e a topologia adequadas para a rede constitui-se um grande desafio. |