Analise e otimização de processo industrial de reforma catalítica de nafta via redes neurais.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2002
Autor(a) principal: Silva, José Carlos 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: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Catálise
Catalysis
Neural networks
Redes neurais
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-13082025-142123/
Resumo: O trabalho tem pôr objetivo a aplicação do Modelo Matemático de Redes Neurais, em todas as etapas do processo Industrial de Reforma Catalítica Semi-Regenerativa da Nafta, utilizando, para treinamento, os dados de planta da URC - Unidade de Reforma Catalítica da RPBC / CUBATAO - PETROBRAS. Uma vez que a reforma catalítica é adequadamente modelada, pode-se tomar decisões operacionais com respeito a performance do catalisador, duração do ciclo, rendimentos de produtos, mudanças mecânicas e de processo, e definições de estratégias de controle e otimização. O trabalho desenvolvido de forma modular, permitiu desenvolvimento de várias Redes Neurais, que atuarão de forma integrada: - Balanço Agua-Cloreto; - Atividade do Catalisador; - Inferência da Destilação da Nafta Aromática (Carga do Reator); - Inferência da Composição (PNA) da Nafta Aromática (Carga do Reator); - Modelagem da Reação e - Otimização do ciclo de reação. A avaliação final do trabalho indicou que a Modelagem Matemática de Rede Neural, em conjunto com a Análise Estatística de Dados, é uma ferramenta extremamente valiosa na aplicação de problemas complexos de modelagem de diferentes tipos de processos industrias com pouca ou nenhuma informação teórica.
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