Uso de metamodelos na otimização do processo de secagem do carvão.
| Ano de defesa: | 2022 |
|---|---|
| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Campina Grande
Brasil Centro de Ciências e Tecnologia - CCT PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA QUÍMICA UFCG |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Não Informado pela instituição
|
| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/27376 |
Resumo: | O carvão mineral é um insumo utilizado como redutor e/ou fonte de energia em diversos processos. Esse combustível é encontrado de forma que não pode ser utilizado sem tratamento prévio, necessitando de operações para redução da granulometria e da umidade. Dessa forma, esse trabalho tem como objetivo desenvolver um modelo fenomenológico do processo de secagem do carvão em Aspen Plus para servir de gerador de dados para a criação de metamodelos com base em Redes Neurais Artificiais, e assim, avaliar cenários de processo através de rotinas de otimização. Em conjunto foi aplicado Algoritmo Genético para determinação de arquiteturas da RNA, com intuito de reduzir o erro da predição do metamodelo. Com a simulação validada a partir de dados industriais, foi possível otimizar a arquitetura da rede, onde houve mudança do número de camadas e neurônios, contribuindo para melhora da predição do processo, obtendo erros médios de 0,01% até 1,66% das variáveis preditas. A otimização do cenário de operação, conseguiu reduzir de forma significativa o consumo dos combustíveis usados para aquecimento do gás de secagem, com todas as variáveis de qualidade do processo sendo atendidas, resultando em uma redução de 15% de gás de alto forno e 80% de gás natural, reduzindo o consumo energético do processo. |
| id |
UCB-2_a173675ee90a26f302bcb87dc66a68cf |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:localhost:riufcg/27376 |
| network_acronym_str |
UCB-2 |
| network_name_str |
Repositório Institucional da UCB |
| repository_id_str |
|
| spelling |
Uso de metamodelos na otimização do processo de secagem do carvão.Use of metamodels to optimize the coal drying process.Processos químicos - modelagem - simulação e otimizaçãoCarvão mineral - processo de secagemRNAAlgorítimo genéticoMetamodeloChemical processes - modeling - simulation and optimizationMineral coal - drying processGenetic algorithmEngenharia QuímicaO carvão mineral é um insumo utilizado como redutor e/ou fonte de energia em diversos processos. Esse combustível é encontrado de forma que não pode ser utilizado sem tratamento prévio, necessitando de operações para redução da granulometria e da umidade. Dessa forma, esse trabalho tem como objetivo desenvolver um modelo fenomenológico do processo de secagem do carvão em Aspen Plus para servir de gerador de dados para a criação de metamodelos com base em Redes Neurais Artificiais, e assim, avaliar cenários de processo através de rotinas de otimização. Em conjunto foi aplicado Algoritmo Genético para determinação de arquiteturas da RNA, com intuito de reduzir o erro da predição do metamodelo. Com a simulação validada a partir de dados industriais, foi possível otimizar a arquitetura da rede, onde houve mudança do número de camadas e neurônios, contribuindo para melhora da predição do processo, obtendo erros médios de 0,01% até 1,66% das variáveis preditas. A otimização do cenário de operação, conseguiu reduzir de forma significativa o consumo dos combustíveis usados para aquecimento do gás de secagem, com todas as variáveis de qualidade do processo sendo atendidas, resultando em uma redução de 15% de gás de alto forno e 80% de gás natural, reduzindo o consumo energético do processo.Coal is an input used as a reducer and/or energy source in several processes. This fuel is found in such a way that it cannot be used without previous treatment, requiring operations to reduce granulometry and moisture. Thus, this work aims to develop a phenomenological model of the coal definition process in Aspen Plus to serve as a data generator for the creation of metamodels based on Artificial Neural Networks, and thus, to evaluate routine optimization process scenarios. Together, a Genetic Algorithm was applied to determine ANN architectures, in order to reduce the metamodel prediction error. With the simulation validated from industrial data, it was possible to optimize the architecture of the network, there was a change in the number of layers to two and neurons, contributing to improve the prediction of the process, obtaining average errors from 0.01% to 1.66 % of predicted variables. The optimization of the operating scenario managed to significantly reduce the consumption of fuels used for heating the drying gas, with all process quality variables being met, resulting in a reduction of 15% of blast furnace gas and 80% of natural gas, reducing the energy consumption of the process.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Ciências e Tecnologia - CCTPÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA QUÍMICAUFCGBRITO, Romildo Pereira.BRITO, R. P.Brito, Romildo Pereira.Brito, R.http://lattes.cnpq.br/5826366544754584RAMOS, Wagner Brandão.RAMOS, W. B.Ramos, Wagner B.RAMOS, WAGNER BRANDÃO.http://lattes.cnpq.br/1563787088122435VASCONCELOS, Luís Gonzaga Sales.VASCONCELOS, L. G. S.VASCONCELOS, L.Vasconcelos, Luís Gonzaga Sales.http://lattes.cnpq.br/9456860386065509MORAIS JÚNIOR, Ariston Araújo de.FARIAS, Girrad Nayef Rached.2022-04-012022-09-22T11:47:15Z2022-09-212022-09-22T11:47:15Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/27376FARIAS, Girrad Nayef Rached. Uso de metamodelos na otimização do processo de secagem do carvão. 2022. 52 fl. Dissertação (Mestrado em Engenharia Química), Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química, Centro de Ciências e Tecnologia, Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2022. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/27376porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UCBinstname:Universidade Católica de Brasília (UCB)instacron:UCB2022-10-13T15:37:06Zoai:localhost:riufcg/27376Repositório InstitucionalPRIhttps://repositorio.ucb.br/oai/requestsara.ribeiro@ucb.bropendoar:2022-10-13T15:37:06Repositório Institucional da UCB - Universidade Católica de Brasília (UCB)false |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Uso de metamodelos na otimização do processo de secagem do carvão. Use of metamodels to optimize the coal drying process. |
| title |
Uso de metamodelos na otimização do processo de secagem do carvão. |
| spellingShingle |
Uso de metamodelos na otimização do processo de secagem do carvão. FARIAS, Girrad Nayef Rached. Processos químicos - modelagem - simulação e otimização Carvão mineral - processo de secagem RNA Algorítimo genético Metamodelo Chemical processes - modeling - simulation and optimization Mineral coal - drying process Genetic algorithm Engenharia Química |
| title_short |
Uso de metamodelos na otimização do processo de secagem do carvão. |
| title_full |
Uso de metamodelos na otimização do processo de secagem do carvão. |
| title_fullStr |
Uso de metamodelos na otimização do processo de secagem do carvão. |
| title_full_unstemmed |
Uso de metamodelos na otimização do processo de secagem do carvão. |
| title_sort |
Uso de metamodelos na otimização do processo de secagem do carvão. |
| author |
FARIAS, Girrad Nayef Rached. |
| author_facet |
FARIAS, Girrad Nayef Rached. |
| author_role |
author |
| dc.contributor.none.fl_str_mv |
BRITO, Romildo Pereira. BRITO, R. P. Brito, Romildo Pereira. Brito, R. http://lattes.cnpq.br/5826366544754584 RAMOS, Wagner Brandão. RAMOS, W. B. Ramos, Wagner B. RAMOS, WAGNER BRANDÃO. http://lattes.cnpq.br/1563787088122435 VASCONCELOS, Luís Gonzaga Sales. VASCONCELOS, L. G. S. VASCONCELOS, L. Vasconcelos, Luís Gonzaga Sales. http://lattes.cnpq.br/9456860386065509 MORAIS JÚNIOR, Ariston Araújo de. |
| dc.contributor.author.fl_str_mv |
FARIAS, Girrad Nayef Rached. |
| dc.subject.por.fl_str_mv |
Processos químicos - modelagem - simulação e otimização Carvão mineral - processo de secagem RNA Algorítimo genético Metamodelo Chemical processes - modeling - simulation and optimization Mineral coal - drying process Genetic algorithm Engenharia Química |
| topic |
Processos químicos - modelagem - simulação e otimização Carvão mineral - processo de secagem RNA Algorítimo genético Metamodelo Chemical processes - modeling - simulation and optimization Mineral coal - drying process Genetic algorithm Engenharia Química |
| description |
O carvão mineral é um insumo utilizado como redutor e/ou fonte de energia em diversos processos. Esse combustível é encontrado de forma que não pode ser utilizado sem tratamento prévio, necessitando de operações para redução da granulometria e da umidade. Dessa forma, esse trabalho tem como objetivo desenvolver um modelo fenomenológico do processo de secagem do carvão em Aspen Plus para servir de gerador de dados para a criação de metamodelos com base em Redes Neurais Artificiais, e assim, avaliar cenários de processo através de rotinas de otimização. Em conjunto foi aplicado Algoritmo Genético para determinação de arquiteturas da RNA, com intuito de reduzir o erro da predição do metamodelo. Com a simulação validada a partir de dados industriais, foi possível otimizar a arquitetura da rede, onde houve mudança do número de camadas e neurônios, contribuindo para melhora da predição do processo, obtendo erros médios de 0,01% até 1,66% das variáveis preditas. A otimização do cenário de operação, conseguiu reduzir de forma significativa o consumo dos combustíveis usados para aquecimento do gás de secagem, com todas as variáveis de qualidade do processo sendo atendidas, resultando em uma redução de 15% de gás de alto forno e 80% de gás natural, reduzindo o consumo energético do processo. |
| publishDate |
2022 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2022-04-01 2022-09-22T11:47:15Z 2022-09-21 2022-09-22T11:47:15Z |
| dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| format |
masterThesis |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/27376 FARIAS, Girrad Nayef Rached. Uso de metamodelos na otimização do processo de secagem do carvão. 2022. 52 fl. Dissertação (Mestrado em Engenharia Química), Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química, Centro de Ciências e Tecnologia, Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2022. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/27376 |
| url |
http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/27376 |
| identifier_str_mv |
FARIAS, Girrad Nayef Rached. Uso de metamodelos na otimização do processo de secagem do carvão. 2022. 52 fl. Dissertação (Mestrado em Engenharia Química), Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química, Centro de Ciências e Tecnologia, Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2022. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/27376 |
| dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
| language |
por |
| dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Campina Grande Brasil Centro de Ciências e Tecnologia - CCT PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA QUÍMICA UFCG |
| publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Campina Grande Brasil Centro de Ciências e Tecnologia - CCT PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA QUÍMICA UFCG |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UCB instname:Universidade Católica de Brasília (UCB) instacron:UCB |
| instname_str |
Universidade Católica de Brasília (UCB) |
| instacron_str |
UCB |
| institution |
UCB |
| reponame_str |
Repositório Institucional da UCB |
| collection |
Repositório Institucional da UCB |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UCB - Universidade Católica de Brasília (UCB) |
| repository.mail.fl_str_mv |
sara.ribeiro@ucb.br |
| _version_ |
1834013215701336064 |