Estudo do perfil do biodiesel B-100 comercializado na região de Londrina : aplicação de redes neurais do tipo mapa auto organizavel

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Campos Filho, Vilson Machado de
• Orientador(a): Borsato, Dionísio [Orientador]
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Biodiesel; Análise; Biocombustíveis; Biodiesel fuels; Biomass energy; Biodiesel fuels - Pattern recognition; Biodiesel fuels (Sample); Analysis; Self-organizing maps
• Link de acesso: https://repositorio.uel.br/handle/123456789/12869

Resumo: O presente estudo consistiu na análise e classificação de noventa e sete amostras de biodiesel B1 comercializado na região de Londrina, Paraná a fim de verificar seu comportamento no que diz respeito à qualidade deste biocombustível A priori as noventa e sete amostras foram agrupadas de acordo com o ano de análise Para cada ano foram atribuídas letras tituladas de A à D, estas compreendidas entre 21 e 213 Dos parâmetros de conformidade previamente analisados, encontram-se os preconizados pela Agência Nacional de Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (ANP), por meio da resolução nº 7 de 28 (RANP 7/28) Os parâmetros de conformidade analisados foram a massa específica, ponto de fulgor, índice de peróxido e índice de acidez As amostras foram distribuídas de acordo com o total de amostras analisadas para cada ano, A (33), B (25), C (24) e D (15) e, os valores observados foram apresentados a Rede Neural Artificial do tipo Mapa Auto Organizável, bidimensional retangular, com a finalidade de obter uma classificação de acordo com as propriedades físico – químicas de cada amostra em função do ano de produção da amostra A Rede Neural Artificial do tipo Mapa Auto Organizável foi treinada em dias diferentes e as amostras divididas aleatoriamente em dois grupos, treinamento e teste Posteriormente, foram realizados os ajustes de ciclos de treinamento e dos números aleatórios de geração de dados, resultando na obtenção de mapas topológicos, ou mapas de Kohonen, possibilitando a visualização das relações de vizinhança entre os neurônios da rede, bem como, da análise de parâmetros estatísticos entre as variáveis apresentadas, a taxa de aprendizagem e estabilidade da Rede Neural Artificial utilizada Foi constatado que para esta situação, a Rede Neural Artificial do tipo Mapa Auto Organizável diferenciou as amostras em relação ao ano e aos parâmetros de conformidade, preconizados pela ANP, possibilitando também, a constatação de que dentre os parâmetros de conformidade analisados, os de maior significância, portanto, bons para a distinção e classificação dessas amostras, foram a massa específica e o ponto de fulgor As redes SOM mostraram-se de suma relevância para a classificação no que diz respeito ao perfil do biodiesel comercializado na região de Londrina, Paraná