Redes neurais artificiais aplicadas ao controle inteligente de colunas extrativas.

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: NEVES, Thiago Gonçalves das.
• 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
• Palavras-chave em Português: Destilação Extrativa; Redes Neurais Artificiais; Colunas de Destilação; Extractive Distillation; Artificial Neural Networks; Engenharia Química
• Link de acesso: https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/272

Em colunas de destilação, as rígidas especificações de qualidade do produto final exigem que o sistema de controle das colunas de destilação possua alto grau de desempenho. Nos casos em que ocorrem distúrbios na alimentação em colunas extrativas é muito difícil manter a composição do produto em seu valor referência, visto que, após o distúrbio, os setpoints dos controladores deixam de corresponder exatamente às especificações dos produtos. O presente trabalho teve como objetivo o desenvolvimento e a implementação de um Soft Sensor inteligente para fins de controle em uma coluna extrativa de produção de etanol anidro, usando o etilenoglicol como solvente. Para fazer a previsão dos novos setpoints diante perturbações, foi utilizado o conceito de Redes Neurais Artificiais, que se mostrou como uma solução rápida e viável. Os resultados mostraram que para a faixa de distúrbios considerada, o Soft Sensor foi capaz de prever a nova condição de regime, por meio da determinação inteligente dos novos setpoints de controladores presentes na instrumentação original da coluna. O controle apresentou desempenho satisfatório, mantendo o produto no topo e no fundo da coluna dentro das especificações.