Predição de propriedades de gasolinas a partir das suas composições

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Buarque, Hugo Leonardo de Brito
Data de Publicação: 2006
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)
dARK ID: ark:/83112/001300001d8vr
Texto Completo: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/7499
Resumo: Commercial gasolines are normally produced by blendin g hydrocarbon fractions obtained from the distillation of crude oil or from o ther petrochemical or refining processes, and carried through in order to comply with a variety of legal and ambient specifications at minimum cost. The quality for the use a nd commercialization of gasolines is evaluated through certain characteristics specified by governmental regulation. Such characteristics are usually determined by different methodologies and experimental techniques, since those depend on the ir constituents and their respective concentrations with a high complexity. Thus, blending of gasolines in petrochemical and refining industries is sometimes a very laborious procedure. The prediction of fuel properties from composition data is growing in importance in the last few years. Methods of group contribution have been usedin the last decades to predict properties of pure organic compounds and some mix ture parameters (e.g.,UNIFAC). However, most of the recent studies use artificial neural networks as a technique for prediction for fuel properties using the composition of classes of constituents or key-compounds as input data. The main a dvantage of a neural network is its capacity to extract general and unknown in formation for certain series of data (training), supplying useful and fast models for prediction. However, the use of neural networks trained to predict properties of fue ls produced from one given combination of petroleum fractions can not be suitable in the prediction of the characteristics of other gasolines produced from other orig ins due to the complexity and variability of gasoline composition. In this study, methods of multiple linear regression and artificial neural networks have been eval uated in the correlation and prediction of gasoline properties from information of composition obtained by gas chromatography, as well as a methodology for prediction of properties using a hybrid method composed of neural networks and group contribut ion. The developed model is evaluated and compared to other methods, revealing to be sufficiently promising for prediction of properties of pure components and com plex mixtures.
id UFC-7_bab957a15aac505b7f3e5f03de0f9f18
oai_identifier_str oai:repositorio.ufc.br:riufc/7499
network_acronym_str UFC-7
network_name_str Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)
repository_id_str
spelling Predição de propriedades de gasolinas a partir das suas composiçõesGasolina automotivaRedes neurais (Computação)Commercial gasolines are normally produced by blendin g hydrocarbon fractions obtained from the distillation of crude oil or from o ther petrochemical or refining processes, and carried through in order to comply with a variety of legal and ambient specifications at minimum cost. The quality for the use a nd commercialization of gasolines is evaluated through certain characteristics specified by governmental regulation. Such characteristics are usually determined by different methodologies and experimental techniques, since those depend on the ir constituents and their respective concentrations with a high complexity. Thus, blending of gasolines in petrochemical and refining industries is sometimes a very laborious procedure. The prediction of fuel properties from composition data is growing in importance in the last few years. Methods of group contribution have been usedin the last decades to predict properties of pure organic compounds and some mix ture parameters (e.g.,UNIFAC). However, most of the recent studies use artificial neural networks as a technique for prediction for fuel properties using the composition of classes of constituents or key-compounds as input data. The main a dvantage of a neural network is its capacity to extract general and unknown in formation for certain series of data (training), supplying useful and fast models for prediction. However, the use of neural networks trained to predict properties of fue ls produced from one given combination of petroleum fractions can not be suitable in the prediction of the characteristics of other gasolines produced from other orig ins due to the complexity and variability of gasoline composition. In this study, methods of multiple linear regression and artificial neural networks have been eval uated in the correlation and prediction of gasoline properties from information of composition obtained by gas chromatography, as well as a methodology for prediction of properties using a hybrid method composed of neural networks and group contribut ion. The developed model is evaluated and compared to other methods, revealing to be sufficiently promising for prediction of properties of pure components and com plex mixtures.As gasolinas comerciais são normalmente produzidas a partir de combinações de frações oriundas da destilação do petróleo ou de outros processos petroquímicos e de refino e realizadas de modo a atender uma variedade de especificações legais e ambientais, com o mínimo de custo possível. A qualidade para o uso e comercialização de uma gasolina é avaliada através de cer tas características especificadas por leis e normas governamentais. Estas caracter ísticas são normalmente determinadas por diferentes metodologias e técnicas experimentais, haja vista que dependem dos seus constituintes e suas respecti vas concentrações com uma complexidade bastante elevada, tornando a formulação da gasolina originada em refinarias e petroquímicas, um procedime nto muitas vezes bastante laborioso. O intuito de se predizer propriedades de derivados de petróleo a partir de dados de composição é antigo e vem crescendo em importância nos últimos anos. Métodos de contribuição de grupos têm sido utilizados ao longo das últimas décadas para predizer propriedades de compostos orgânicos puros e alguns parâmetros de misturas (e.g., UNIFAC). Entretanto, a maior parte dos estudos mais recentes utiliza redes neurais artificiais como técnica para predição de propriedades de combustíveis usando a composição de grupos de compostos ou mesmo de compo stos-chave como informação de entrada. A principal vantagem de um a rede neural é sua capacidade de extrair informações gerais e desconhecidas pa ra certa série de dados (treinamento), fornecendo modelos de predição úteis e rápidos tanto para sistemas lineares como não-lineares. Porém, dada a complexidade e variabilidade dos constituintes das gasolinas, a utilização de redes neurais t reinadas para modelar as propriedades destes combustíveis produzidos a partir de uma dada combinação de frações petrolíferas pode não se adequar na predição da s características de gasolinas obtidas a partir de uma outra origem. Neste estudo, métodos de regressão linear múltipla e redes neurais artificiais foram avali ados na correlação e predição de propriedades de gasolinas a partir de informações de com posição obtidas por cromatografia gasosa, como também foi desenvolvida uma metodologia de predição de propriedades utilizando um método híbrido de redes neurais e contribuição de grupos. O modelo desenvolvido é avaliado e comparado aos demais, mostrando-se bastante promissor para predição de propriedades de componentes puros e misturas mais complexas.Costa Filho, Raimundo Nogueira daCavalcante Júnior, Célio LoureiroBuarque, Hugo Leonardo de Brito2014-02-25T20:59:40Z2014-02-25T20:59:40Z2006info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfBUARQUE, H. L. B. Predição de propriedades de gasolinas a partir das suas composições. 2006. 206 f. Tese (Doutorado em Física) - Centro de Ciências, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2006.http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/7499ark:/83112/001300001d8vrporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)instname:Universidade Federal do Ceará (UFC)instacron:UFCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2019-07-31T16:26:38Zoai:repositorio.ufc.br:riufc/7499Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufc.br/ri-oai/requestbu@ufc.br || repositorio@ufc.bropendoar:2024-09-11T18:44:22.015435Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC)false
dc.title.none.fl_str_mv Predição de propriedades de gasolinas a partir das suas composições
title Predição de propriedades de gasolinas a partir das suas composições
spellingShingle Predição de propriedades de gasolinas a partir das suas composições
Buarque, Hugo Leonardo de Brito
Gasolina automotiva
Redes neurais (Computação)
title_short Predição de propriedades de gasolinas a partir das suas composições
title_full Predição de propriedades de gasolinas a partir das suas composições
title_fullStr Predição de propriedades de gasolinas a partir das suas composições
title_full_unstemmed Predição de propriedades de gasolinas a partir das suas composições
title_sort Predição de propriedades de gasolinas a partir das suas composições
author Buarque, Hugo Leonardo de Brito
author_facet Buarque, Hugo Leonardo de Brito
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Costa Filho, Raimundo Nogueira da
Cavalcante Júnior, Célio Loureiro
dc.contributor.author.fl_str_mv Buarque, Hugo Leonardo de Brito
dc.subject.por.fl_str_mv Gasolina automotiva
Redes neurais (Computação)
topic Gasolina automotiva
Redes neurais (Computação)
description Commercial gasolines are normally produced by blendin g hydrocarbon fractions obtained from the distillation of crude oil or from o ther petrochemical or refining processes, and carried through in order to comply with a variety of legal and ambient specifications at minimum cost. The quality for the use a nd commercialization of gasolines is evaluated through certain characteristics specified by governmental regulation. Such characteristics are usually determined by different methodologies and experimental techniques, since those depend on the ir constituents and their respective concentrations with a high complexity. Thus, blending of gasolines in petrochemical and refining industries is sometimes a very laborious procedure. The prediction of fuel properties from composition data is growing in importance in the last few years. Methods of group contribution have been usedin the last decades to predict properties of pure organic compounds and some mix ture parameters (e.g.,UNIFAC). However, most of the recent studies use artificial neural networks as a technique for prediction for fuel properties using the composition of classes of constituents or key-compounds as input data. The main a dvantage of a neural network is its capacity to extract general and unknown in formation for certain series of data (training), supplying useful and fast models for prediction. However, the use of neural networks trained to predict properties of fue ls produced from one given combination of petroleum fractions can not be suitable in the prediction of the characteristics of other gasolines produced from other orig ins due to the complexity and variability of gasoline composition. In this study, methods of multiple linear regression and artificial neural networks have been eval uated in the correlation and prediction of gasoline properties from information of composition obtained by gas chromatography, as well as a methodology for prediction of properties using a hybrid method composed of neural networks and group contribut ion. The developed model is evaluated and compared to other methods, revealing to be sufficiently promising for prediction of properties of pure components and com plex mixtures.
publishDate 2006
dc.date.none.fl_str_mv 2006
2014-02-25T20:59:40Z
2014-02-25T20:59:40Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv BUARQUE, H. L. B. Predição de propriedades de gasolinas a partir das suas composições. 2006. 206 f. Tese (Doutorado em Física) - Centro de Ciências, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2006.
http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/7499
dc.identifier.dark.fl_str_mv ark:/83112/001300001d8vr
identifier_str_mv BUARQUE, H. L. B. Predição de propriedades de gasolinas a partir das suas composições. 2006. 206 f. Tese (Doutorado em Física) - Centro de Ciências, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2006.
ark:/83112/001300001d8vr
url http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/7499
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)
instname:Universidade Federal do Ceará (UFC)
instacron:UFC
instname_str Universidade Federal do Ceará (UFC)
instacron_str UFC
institution UFC
reponame_str Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)
collection Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC)
repository.mail.fl_str_mv bu@ufc.br || repositorio@ufc.br
_version_ 1818373947122515968