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Alegre - ES

Controle de um reator de polimerização de propeno utilizando filtro de partículas e rede neural

Nome: Ana Carolina Spindola Rangel Dias
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 15/02/2017
Orientador:

Nomeordem decrescente Papel
JULIO CESAR SAMPAIO DUTRA Orientador
WELLINGTON BETENCURTE DA SILVA Co-orientador

Banca:

Nomeordem decrescente Papel
GERALDO REGIS MAURI Examinador Interno
ICARO PIANCA GUIDOLINI Examinador Externo
JULIO CESAR SAMPAIO DUTRA Orientador
OLIVIER FUDYM Examinador Externo
WELLINGTON BETENCURTE DA SILVA Coorientador

Resumo: Os materiais poliméricos estão presentes em diversos setores industriais e na vida diária da sociedade, apresentando vantagens como menores custos e maior durabilidade. O polipropileno, obtido pela formação de longas cadeias de monômero de propeno, é uma das oleofinas mais importantes da atualidade, possuindo ampla gama de aplicações. Devido ao forte interesse econômico que desperta, existe uma busca contínua por melhorias em seu processo produtivo. Vários métodos para sua fabricação podem ser encontrados, combinando tecnologias de produção e de catalizadores. Para garantir a segurança, as necessidades e atingir os objetivos das operações, torna-se necessário inserir estruturas para um controle eficaz do processo. Entretanto, sem um bom monitoramento, isto não é possível. Em plantas reais de polimerização, os dispositivos de medição estão sujeitos a incertezas e nem sempre estão disponíveis, ou o equipamento de fato não existe ou seu custo de obtenção/manutenção torna seu uso inviável. Assim, esta dissertação propõe um esquema de sensor virtual baseado em filtro de partículas (FP) e rede neural artificial (RNA), que é aplicado a um reator de polimerização de propeno simulado. Este esquema permite a redução da incerteza e a observação de variáveis latentes por meio do FP. Na sequência, a RNA permite a detecção de propriedades finais do polipropileno a partir dos dados melhorados. A preocupação foi fornecer aos controladores informações mais completas e melhoradas. Os resultados mostraram que o sensor virtual possibilitou melhorias no controle do processo, fornecendo estimativas precisas e tempo de ação consistente com intervalos de amostragens industriais, o que destaca seu potencial para aplicação prática.

Palavras-chave: Modelagem e Simulação, Estimação de Estados, Filtro de Partículas, Rede Neural, Controle de Processos, Polimerização.

 

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