Modelagem caixa-preta e otimização de uma caldeira de recuperação Kraft

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Costa, Liege Pilling Baptista da
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/171575
Resumo: A caldeira de recuperação química tem papel de destaque na indústria de celulose ao utilizar um efluente com alto potencial poluidor, o licor negro, para gerar vapor, energia e ainda recuperar químicos que serão reutilizados no processo. Garantir um bom desempenho operacional é, portanto, primordial para assegurar a competitividade da indústria. O objetivo deste trabalho é desenvolver um modelo estático para a produção de vapor em uma caldeira de recuperação Kraft e a partir dele, propor as condições ótimas de operação para maximizar a sua produção. Além disso, deseja-se avaliar as diferentes estratégias de modelagem, comparando-se a utilização de modelos de Regressão Linear Multivariável e modelos não lineares de Redes Neurais Artificiais. A metodologia aplicada mostrou-se eficiente, obtendo-se modelos para predição para o vapor com R² acima de 0,95 em ambos os métodos de modelagem, com erro percentual médio absoluto inferior a 2%. A partir das variáveis que compõem o modelo escolheram-se aquelas cuja otimização possui implementação mais factível. O problema de otimização indicou que, a partir de uma redistribuição de ar na caldeira, há um potencial de ganho médio de 5% na eficiência de queima do licor negro quando a caldeira está operando com carga reduzida e de 3,5% quando está operando nas condições nominais.
id UFRGS-2_f6532c0bd5ad4a1029ce540ab01fdb4c
oai_identifier_str oai:www.lume.ufrgs.br:10183/171575
network_acronym_str UFRGS-2
network_name_str Repositório Institucional da UFRGS
repository_id_str
spelling Costa, Liege Pilling Baptista daFarenzena, Marcelo2017-12-28T02:36:28Z2017http://hdl.handle.net/10183/171575001045867A caldeira de recuperação química tem papel de destaque na indústria de celulose ao utilizar um efluente com alto potencial poluidor, o licor negro, para gerar vapor, energia e ainda recuperar químicos que serão reutilizados no processo. Garantir um bom desempenho operacional é, portanto, primordial para assegurar a competitividade da indústria. O objetivo deste trabalho é desenvolver um modelo estático para a produção de vapor em uma caldeira de recuperação Kraft e a partir dele, propor as condições ótimas de operação para maximizar a sua produção. Além disso, deseja-se avaliar as diferentes estratégias de modelagem, comparando-se a utilização de modelos de Regressão Linear Multivariável e modelos não lineares de Redes Neurais Artificiais. A metodologia aplicada mostrou-se eficiente, obtendo-se modelos para predição para o vapor com R² acima de 0,95 em ambos os métodos de modelagem, com erro percentual médio absoluto inferior a 2%. A partir das variáveis que compõem o modelo escolheram-se aquelas cuja otimização possui implementação mais factível. O problema de otimização indicou que, a partir de uma redistribuição de ar na caldeira, há um potencial de ganho médio de 5% na eficiência de queima do licor negro quando a caldeira está operando com carga reduzida e de 3,5% quando está operando nas condições nominais.application/pdfporEngenharia químicaModelagem caixa-preta e otimização de uma caldeira de recuperação Kraftinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulEscola de EngenhariaPorto Alegre, BR-RS2017Engenharia Químicagraduaçãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL001045867.pdf001045867.pdfTexto completoapplication/pdf1799105http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/171575/1/001045867.pdf7eca983cd696151b28a859905fd6d143MD51TEXT001045867.pdf.txt001045867.pdf.txtExtracted Texttext/plain105854http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/171575/2/001045867.pdf.txt2648091056ed9783c1ebc451063c1f32MD52THUMBNAIL001045867.pdf.jpg001045867.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1414http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/171575/3/001045867.pdf.jpg48132863b742aec6d08f45415638d2e4MD5310183/1715752018-10-19 10:43:50.235oai:www.lume.ufrgs.br:10183/171575Repositório de PublicaçõesPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestopendoar:2018-10-19T13:43:50Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Modelagem caixa-preta e otimização de uma caldeira de recuperação Kraft
title Modelagem caixa-preta e otimização de uma caldeira de recuperação Kraft
spellingShingle Modelagem caixa-preta e otimização de uma caldeira de recuperação Kraft
Costa, Liege Pilling Baptista da
Engenharia química
title_short Modelagem caixa-preta e otimização de uma caldeira de recuperação Kraft
title_full Modelagem caixa-preta e otimização de uma caldeira de recuperação Kraft
title_fullStr Modelagem caixa-preta e otimização de uma caldeira de recuperação Kraft
title_full_unstemmed Modelagem caixa-preta e otimização de uma caldeira de recuperação Kraft
title_sort Modelagem caixa-preta e otimização de uma caldeira de recuperação Kraft
author Costa, Liege Pilling Baptista da
author_facet Costa, Liege Pilling Baptista da
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Costa, Liege Pilling Baptista da
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Farenzena, Marcelo
contributor_str_mv Farenzena, Marcelo
dc.subject.por.fl_str_mv Engenharia química
topic Engenharia química
description A caldeira de recuperação química tem papel de destaque na indústria de celulose ao utilizar um efluente com alto potencial poluidor, o licor negro, para gerar vapor, energia e ainda recuperar químicos que serão reutilizados no processo. Garantir um bom desempenho operacional é, portanto, primordial para assegurar a competitividade da indústria. O objetivo deste trabalho é desenvolver um modelo estático para a produção de vapor em uma caldeira de recuperação Kraft e a partir dele, propor as condições ótimas de operação para maximizar a sua produção. Além disso, deseja-se avaliar as diferentes estratégias de modelagem, comparando-se a utilização de modelos de Regressão Linear Multivariável e modelos não lineares de Redes Neurais Artificiais. A metodologia aplicada mostrou-se eficiente, obtendo-se modelos para predição para o vapor com R² acima de 0,95 em ambos os métodos de modelagem, com erro percentual médio absoluto inferior a 2%. A partir das variáveis que compõem o modelo escolheram-se aquelas cuja otimização possui implementação mais factível. O problema de otimização indicou que, a partir de uma redistribuição de ar na caldeira, há um potencial de ganho médio de 5% na eficiência de queima do licor negro quando a caldeira está operando com carga reduzida e de 3,5% quando está operando nas condições nominais.
publishDate 2017
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2017-12-28T02:36:28Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2017
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10183/171575
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv 001045867
url http://hdl.handle.net/10183/171575
identifier_str_mv 001045867
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 UFRGS
instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
instname_str Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron_str UFRGS
institution UFRGS
reponame_str Repositório Institucional da UFRGS
collection Repositório Institucional da UFRGS
bitstream.url.fl_str_mv http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/171575/1/001045867.pdf
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/171575/2/001045867.pdf.txt
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/171575/3/001045867.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv 7eca983cd696151b28a859905fd6d143
2648091056ed9783c1ebc451063c1f32
48132863b742aec6d08f45415638d2e4
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1801224542305124352