Otimização de uma unidade de destilação atmosférica de petróleo utilizando redes neurais e algoritmos genéticos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2014
Autor(a) principal: Silva, Jose Hilton da
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Brasil
UFRN
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA QUÍMICA
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Destilação atmosférica de petróleo
Otimização
Óleo diesel
Redes neurais
Algoritmos genéticos.
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA
Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/22075
Resumo: A unidade de destilação atmosférica é a planta mais importante de uma refinaria de petróleo. Para levar a operação desta unidade próximo ao seu ponto operacional ótimo é necessário medir algumas propriedades chaves, em tempo real, para a atuação do sistema avançado de otimização. Neste contexto um sistema especialista de uma unidade de destilação de petróleo bruto foi desenvolvido para realizar a otimização do processo com maximização da produção diesel, produto de maior valor agregado, atendendo aos requisitos de qualidade determinados pela Agência Nacional de Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (ANP). A modelagem no processo de destilação foi realizada por meio de redes neurais artificiais (RNA). As variáveis operacionais de entrada do processo foram propriedades de petróleo bruto e variáveis manipuladas, enquanto que as variáveis de saída do sistema foram definidas como as de qualidades do óleo diesel. O modelo de RNA construído pode ser aplicado na previsão das variáveis de qualidade do produto principal da unidade, óleo diesel,respeito às variáveis de entrada do sistema. Além disso, foi desenvolvido um otimizador do processo com o uso de algoritmos genéticos (AG’s) com o objetivo de minimizar erros de saída do sistema especialista e também maximizar a produção do óleo diesel. Assim sendo, condições de funcionamento ideais foram encontrados usando o banco de dados de conhecimento obtido pelas redes neurais com um método de otimização por algoritmos genéticos de acordo com uma função objetivo definido.
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