Estudo de um processo industrial de desparafinação de óleo lubrificante utilizando análise estatística multivariada.

• Ano de defesa: 2002
• Autor(a) principal: Shimabukuro, Claudia Kazue
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Análise multivariada; Desparafinação; Dewaxing; Lubricating oils; Multivariate analysis; Neural networks; Óleos lubrificantes; Redes neurais
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-19092025-081519/

Processos de desparafinação como da unidade U-18 da RLAM-Petrobras, por exemplo, utilizam um solvente para evitar problemas de escoamento devido às baixas temperaturas de cristalização e de separação das parafinas por filtração. N-parafinas e parafinas pouco ramificadas devem ser removidas de diesels e óleos lubrificantes, por exemplo, para evitar mau desempenho e congelamento desses produtos em baixas temperaturas. Neste trabalho, foram utilizados dados de uma campanha típica de desparafinação de óleo destilado neutro leve (DNL). A unidade U-18 da RLAM é composta de quatro seções principais: seção de resfriamento e filtração, seção de recuperação de solvente do filtrado, seção de recuperação de solvente da parafina e seção de purificação do solvente. Este estudo restringiu-se apenas às etapas de cristalização e filtração. A primeira é composta por duas baterias de resfriamento, com seis ramais de cristalização cada uma; a segunda, por duas etapas, cada etapa com cinco ramais de filtração. A técnica de redes neurais artificiais foi utilizada na modelagem devido à complexidade do processo. As variáveis para compor a entrada da rede foram selecionadas através das análises de correlação e de componentes principais. As análises foram feitas para identificar quais variáveis estavam mais correlacionadas entre si, a fim de reduzir o número de entradas da rede. O teor de óleo na parafina calculado pela rede mostrou um bom ajuste em relação aos dados experimentais. A primeira bateria de resfriamento é uma das etapas mais importantes do processo, pois nela se formam os núcleos dos cristais de parafina. Como os modelos existentes na literatura não consideram a formação de uma fase sólida, o coeficiente global de transferência de calor foi modelado via redes neurais. A fração de parafina cristalizada nos trocadores tipo superfície raspada e as temperaturas na saída dos cristalizadores também foram modeladas através de ) redes neurais. Nesses estudos, obteve-se uma boa concordância entre os valores experimentais e os calculados pela rede.