Modelagem matemática e simulação de reforma secundária em processo de produção de amônia.
| Ano de defesa: | 1990 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-04092025-144520/ |
Resumo: | A síntese de amônia tem valor estratégico para qualquer país. É um processo que envolve grandes quantidades de massa e energia, daí a necessidade de otimizar o processo industrial. Utilizaram-se redes neurais do tipo \'feedforward\' para gerar modelos das unidades industriais Camaçari e Laranjeiras da Fafen. Foram testados diversos parâmetros de treinamento e desenvolveu-se um algoritmo de variação automática do fator de treinamento da rede, que mostrou ser eficiente. A produção de amônia da unidade Laranjeiras foi simulada com erro zero. A partir de um modelo fenomenológico do processo treinou-se uma rede neural para otimizar o reator de síntese com procedimento em desenvolvimento que promove a varredura completa do espaço das variáveis de operação na busca dos pontos ótimos de operação e reduz significativamente a demanda computacional. |
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Modelagem matemática e simulação de reforma secundária em processo de produção de amônia.Untitles in englishAmmonia (Production)Amônia (Produção)A síntese de amônia tem valor estratégico para qualquer país. É um processo que envolve grandes quantidades de massa e energia, daí a necessidade de otimizar o processo industrial. Utilizaram-se redes neurais do tipo \'feedforward\' para gerar modelos das unidades industriais Camaçari e Laranjeiras da Fafen. Foram testados diversos parâmetros de treinamento e desenvolveu-se um algoritmo de variação automática do fator de treinamento da rede, que mostrou ser eficiente. A produção de amônia da unidade Laranjeiras foi simulada com erro zero. A partir de um modelo fenomenológico do processo treinou-se uma rede neural para otimizar o reator de síntese com procedimento em desenvolvimento que promove a varredura completa do espaço das variáveis de operação na busca dos pontos ótimos de operação e reduz significativamente a demanda computacional.Ammonia synthesis is strategic for any country. This process deals with large amounts of mass and energy, making the industrial process optimization very important. In this uork, feedforward neural networks were used in the mathematical modeling of the industrial plant in Camaçari and Laranjeiras (Fafen). Several training parameters were analyzed and one algorithm for automatic change in the training factor was generated. Dail} ammonia production of Laranjeiras unit was simulated with zero error Another neural network model was generated with simulated data from a phenomenological model of the process. This network was used in order to optimize the industrial process by a recent procedure, still in development, that seeks optimal operational conditions in all the operation variables space, wich considerably reduces the computational demands. TBiblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPNascimento, Cláudio Augusto Oller doYamamoto, Carlos Itsuo1990-10-01info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-04092025-144520/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2025-09-04T17:52:02Zoai:teses.usp.br:tde-04092025-144520Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212025-09-04T17:52:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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