Modelagem por inteligência artificial de um processo de tratamento de petróleo com tecnologia micro-ondas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Christofis, Ana Luiza Padilha
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPR
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1884/45321
Resumo: Orientador : Prof. Dr. Alexandre Ferreira Santos
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spelling Lenzi, Marcelo Kaminski, 1977-Universidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia QuímicaSantos, Alexandre FerreiraChristofis, Ana Luiza Padilha2022-12-19T19:54:00Z2022-12-19T19:54:00Z2016https://hdl.handle.net/1884/45321Orientador : Prof. Dr. Alexandre Ferreira SantosCoorientador : Prof. Dr. Marcelo Kaminski LenziDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química. Defesa: Curitiba, 24/03/2016Inclui referências : f.57-60Resumo: Uma modelo neural para predição da eficiência do processo de desidratação de emulsões água-petróleo pela aplicação de radiação micro-ondas foi desenvolvido. A rede neural treinada estima a eficiência com base em valores das condições operacionais, mais especificamente, de potência, pressão e temperaturas. A análise da significância estatística dos parâmetros do modelo (pesos e bias) revelou que um dos pesos da rede poderia ser removido sem perda da qualidade de predição. O modelo construído foi capaz de estimar de forma satisfatória dados experimentais não utilizados na etapa de treinamento, mesmo com a aplicação de ruído artificial nas entradas. Os resultados mostraram que redes neurais artificiais são ferramentas apropriadas para a modelagem de processos de desidratação de emulsões. O modelo complementa a tecnologia ao viabilizar o monitoramento da eficiência do processo. Palavras-chave: Emulsão água-petróleo; Micro-ondas; Rede neural artificial.Abstract: An artificial neural network model to predict the water-in-crude oil emulsion dehydration efficiency when using microwave radiation was developed. The network was trained to estimate the efficiency based on operational conditions values as power, pressure and temperature values. The statistical analysis of model parameters (weights and biases) significance revealed that one of the weights could be removed without loss of quality prediction. When reproducing experimental data not used in the training step, the model performance was satisfactory even to noisy inputs. The results showed that artificial neural networks are suitable for emulsion dehydration modeling. The model complements the technology enabling the efficiency monitoring throughout the process. Keywords: Water-in-crude oil emulsion; Microwave; Artificial neural network.69 f. : il. algumas color., grafs., tabs.application/pdfDisponível em formato digitalEngenharia QuímicaInteligência artificialEmulsõesPetróleoTesesModelagem por inteligência artificial de um processo de tratamento de petróleo com tecnologia micro-ondasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - D - ANA LUIZA PADILHA CHRISTOFIS.pdfapplication/pdf1486688https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/45321/1/R%20-%20D%20-%20ANA%20LUIZA%20PADILHA%20CHRISTOFIS.pdf0fbd0bd253d1ac3137db1f6c47176950MD51open access1884/453212022-12-19 16:54:00.454open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/45321Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082022-12-19T19:54Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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