Previsão de emissões de NOx de uma usina termelétrica à carvão por meio de redes neurais artificiais

• Autor(a) principal: Pavlak, Leonardo Paini
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/206493
• topic: Redes neurais artificiais; Energia térmica; Óxido de nitrogênio; Artificial neural networks; NOx; Sensitivity; Thermal power plant

O monitoramento de emissões de NOx em usinas termelétricas à base de carvão é uma exigência dos órgãos de controle e fiscalização ambientais, e geralmente realizado por sensores físicos. As técnicas baseadas em machine learning se mostraram eficientes na previsão deste tipo de emissão e apresentam-se como uma alternativa para esse acompanhamento. O presente trabalho trouxe o desenvolvimento de uma rede neural artificial a partir de parâmetros relacionados ao moinho de carvão pulverizado e de alimentação da fornalha da Usina Termelétrica de Pecém para a previsão de emissão de NOx durante o processo de queima. A análise do Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE) mostrou um erro de 2,67% entre os valores de NOx previstos e os valores medidos. O coeficiente de determinação R² da dispersão dos valores medidos “versus” os valores previstos ficou em 0,93. Uma análise de sensibilidade indicou o comportamento do NOx previsto a partir da variação individual de cada parâmetro de entrada. O modelo regido por dados se mostrou eficaz na solução do problema proposto.