Análise multivariada do funcionamento de uma caldeira mista a biomassa florestal para controle do processo de combustão

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Spadim, Emanuel Rangel [UNESP]
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Estatística multivariada; Biomassa; Caldeira; Carta de controle; T² de Hotelling; PCA; Multivariate statistics; Biomass; Boiler; Control chart
• Link de acesso: https://hdl.handle.net/11449/253100

Com a forte pressão por uma mudança nas matrizes energéticas em direção ao desenvolvimento sustentável, a energia de biomassa é uma alternativa altamente viável por estar apoiada nas bases econômica, social e ambiental que o pressupõem. O entendimento dos eventos envolvidos na transformação dessa energia pode aumentar a sua eficiência. O estudo teve como objetivo mostrar o comportamento de uma caldeira submetida a diferentes combustíveis usando estatística multivariada para evidenciar possíveis rotas de ação na melhoria dos seus processos. Foram aplicadas cartas de controle multivariadas aos dados coletados durante a operação de uma caldeira a biomassa submetida a diferentes combustíveis (C1 – cavaco de eucalipto, C2 – mistura de 60% cavaco de eucalipto e 40% casca de eucalipto) e observou-se seu reflexo nas variáveis obtidas pelo supervisório do equipamento. Os dados também foram submetidos a uma análise de componentes principais (PCA) combinada à estatística T² de Hotelling. Uma carta de controle com gráfico interativo foi desenvolvida e usada como ferramenta para inspeção visual do comportamento das variáveis. Do ponto de vista das cartas de controle, o combustível C2 apresentou maior instabilidade, com maior número de pontos extrapolando o limite da estatística T² de Hotelling e maior distribuição na contribuição das variáveis para saída de controle do processo. A variável pressão da fornalha foi a que teve maior mudança de comportamento, sendo a terceira maior contribuinte para as saídas de controle no uso do combustível C2 e a que menos contribuiu no combustível C1. As quatro variáveis relacionadas à gestão da água (temperatura, pressão, vazão e nível da água) tiveram grande participação na saída de controle no uso do combustível C1, tendo 48,9% de contribuição, contra 41,5% no uso do C2. A PCA demonstrou dispersão maior dos pontos no gráfico de escores quando no uso do combustível C2, denotando maior variabilidade nessa condição. Ainda assim, de forma geral, o comportamento das direções dos vetores de variáveis e dos pontos com estatística T² de Hotelling extrapolada foram similares. A relação entre os pontos extrapolados e as dimensões das variáveis puderam ser analisadas do ponto de vista da variância dos dados.