Técnicas de inteligência artificial para a geração dinâmica de set points para uma coluna de destilação
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2007 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRN |
Texto Completo: | https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15157 |
Resumo: | Artificial Intelligence techniques are applied to improve performance of a simulated oil distillation system. The chosen system was a debutanizer column. At this process, the feed, which comes to the column, is segmented by heating. The lightest components become steams, by forming the LPG (Liquefied Petroleum Gas). The others components, C5+, continue liquid. In the composition of the LPG, ideally, we have only propane and butanes, but, in practice, there are contaminants, for example, pentanes. The objective of this work is to control pentane amount in LPG, by means of intelligent set points (SP s) determination for PID controllers that are present in original instrumentation (regulatory control) of the column. A fuzzy system will be responsible for adjusting the SP's, driven by the comparison between the molar fraction of the pentane present in the output of the plant (LPG) and the desired amount. However, the molar fraction of pentane is difficult to measure on-line, due to constraints such as: long intervals of measurement, high reliability and low cost. Therefore, an inference system was used, based on a multilayer neural network, to infer the pentane molar fraction through secondary variables of the column. Finally, the results shown that the proposed control system were able to control the value of pentane molar fraction under different operational situations |
id |
UFRN_2dc74c8ec4150b15ae9e3a11646a6d76 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/15157 |
network_acronym_str |
UFRN |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFRN |
repository_id_str |
|
spelling |
Araújo Júnior, José Medeiros dehttp://lattes.cnpq.br/3758667796324850http://lattes.cnpq.br/5473196176458886Maitelli, André Laurindohttp://lattes.cnpq.br/0477027244297797Oliveira, Roberto Célio Limão dehttp://lattes.cnpq.br/4497607460894318Araújo, Fábio Meneghetti Ugulino de2014-12-17T14:54:59Z2008-04-042014-12-17T14:54:59Z2007-11-23ARAÚJO JÚNIOR, José Medeiros de. Técnicas de inteligência artificial para a geração dinâmica de set points para uma coluna de destilação. 2007. 81 f. Dissertação (Mestrado em Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2007.https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15157Artificial Intelligence techniques are applied to improve performance of a simulated oil distillation system. The chosen system was a debutanizer column. At this process, the feed, which comes to the column, is segmented by heating. The lightest components become steams, by forming the LPG (Liquefied Petroleum Gas). The others components, C5+, continue liquid. In the composition of the LPG, ideally, we have only propane and butanes, but, in practice, there are contaminants, for example, pentanes. The objective of this work is to control pentane amount in LPG, by means of intelligent set points (SP s) determination for PID controllers that are present in original instrumentation (regulatory control) of the column. A fuzzy system will be responsible for adjusting the SP's, driven by the comparison between the molar fraction of the pentane present in the output of the plant (LPG) and the desired amount. However, the molar fraction of pentane is difficult to measure on-line, due to constraints such as: long intervals of measurement, high reliability and low cost. Therefore, an inference system was used, based on a multilayer neural network, to infer the pentane molar fraction through secondary variables of the column. Finally, the results shown that the proposed control system were able to control the value of pentane molar fraction under different operational situationsNo presente trabalho, aplicamos técnicas de inteligência artificial em um sistema simulado de destilação de petróleo, mais especificamente em uma coluna debutanizadora. Nesse processo, o produto que chega à coluna, conhecido como LGN, é fracionado por meio de aquecimento. Os componentes mais leves são transformados em vapor, que vão constituir o GLP (Gás Liquefeito de Petróleo), enquanto as frações mais pesadas continuam líquidas, sendo, comumente, chamadas de C5+. Na composição do GLP, idealmente, temos apenas propanos e butanos, porém, na prática, temos a presença de contaminantes, como, por exemplo, pentanos (ipentanos e n-pentanos). O objetivo do trabalho é regular à quantidade de pentano presente no GLP, por meio da determinação inteligente dos sets points (SP) de controladores presentes na instrumentação original da coluna. Para isso é utilizado um sistema fuzzy, que será responsável por ajustar os valores desses SP s, a partir da comparação entre a fração molar do pentano na saída da planta (GLP) e a quantidade desejada. Optou-se por controlar apenas a fração molar de i-pentano, por esta ser, normalmente, maior que a fração molar do n-pentano, e ainda, devido ao fato de que ambas apresentam dinâmicas extremamente semelhantes em função das condições de operação da coluna. Porém, a fração molar de pentano, seja do i-pentano ou n-pentano, é de difícil medição on-line devido a limitações, como: longos intervalos de medição, pouca confiabilidade e alto custo. Por essa razão, foi utilizado um sistema de inferência, construído a partir de uma rede neural de múltiplas camadas para inferir o percentual de i-pentano a partir de variáveis secundárias da coluna. Os resultados obtidos mostram que o sistema fuzzy conseguiu controlar o valor da fração molar do i-pentano para diversas situações, mostrando ser um sistema de controle avançado viável e com um nível satisfatório de confiabilidadeConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológicoapplication/pdfporUniversidade Federal do Rio Grande do NortePrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUFRNBRAutomação e Sistemas; Engenharia de Computação; TelecomunicaçõesGás naturalSistema FuzzySistema de inferênciaColuna debutanizadoraNatural gasFuzzy systemInference systemDebutanizer columnCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICATécnicas de inteligência artificial para a geração dinâmica de set points para uma coluna de destilaçãoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALJoseMAJ.pdfapplication/pdf711051https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/15157/1/JoseMAJ.pdf6bfbf1b93a8a49314295062e59672543MD51TEXTJoseMAJ.pdf.txtJoseMAJ.pdf.txtExtracted texttext/plain80295https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/15157/6/JoseMAJ.pdf.txt7763398d163fb8d81807814c15de5c06MD56THUMBNAILJoseMAJ.pdf.jpgJoseMAJ.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg3457https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/15157/7/JoseMAJ.pdf.jpg474e1b093bda746decd3d340e434d887MD57123456789/151572017-11-02 06:15:13.689oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/15157Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2017-11-02T09:15:13Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
dc.title.por.fl_str_mv |
Técnicas de inteligência artificial para a geração dinâmica de set points para uma coluna de destilação |
title |
Técnicas de inteligência artificial para a geração dinâmica de set points para uma coluna de destilação |
spellingShingle |
Técnicas de inteligência artificial para a geração dinâmica de set points para uma coluna de destilação Araújo Júnior, José Medeiros de Gás natural Sistema Fuzzy Sistema de inferência Coluna debutanizadora Natural gas Fuzzy system Inference system Debutanizer column CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA |
title_short |
Técnicas de inteligência artificial para a geração dinâmica de set points para uma coluna de destilação |
title_full |
Técnicas de inteligência artificial para a geração dinâmica de set points para uma coluna de destilação |
title_fullStr |
Técnicas de inteligência artificial para a geração dinâmica de set points para uma coluna de destilação |
title_full_unstemmed |
Técnicas de inteligência artificial para a geração dinâmica de set points para uma coluna de destilação |
title_sort |
Técnicas de inteligência artificial para a geração dinâmica de set points para uma coluna de destilação |
author |
Araújo Júnior, José Medeiros de |
author_facet |
Araújo Júnior, José Medeiros de |
author_role |
author |
dc.contributor.authorID.por.fl_str_mv |
|
dc.contributor.authorLattes.por.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/3758667796324850 |
dc.contributor.advisorID.por.fl_str_mv |
|
dc.contributor.advisorLattes.por.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/5473196176458886 |
dc.contributor.referees1.pt_BR.fl_str_mv |
Maitelli, André Laurindo |
dc.contributor.referees1ID.por.fl_str_mv |
|
dc.contributor.referees1Lattes.por.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/0477027244297797 |
dc.contributor.referees2.pt_BR.fl_str_mv |
Oliveira, Roberto Célio Limão de |
dc.contributor.referees2ID.por.fl_str_mv |
|
dc.contributor.referees2Lattes.por.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/4497607460894318 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Araújo Júnior, José Medeiros de |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Araújo, Fábio Meneghetti Ugulino de |
contributor_str_mv |
Araújo, Fábio Meneghetti Ugulino de |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Gás natural Sistema Fuzzy Sistema de inferência Coluna debutanizadora |
topic |
Gás natural Sistema Fuzzy Sistema de inferência Coluna debutanizadora Natural gas Fuzzy system Inference system Debutanizer column CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA |
dc.subject.eng.fl_str_mv |
Natural gas Fuzzy system Inference system Debutanizer column |
dc.subject.cnpq.fl_str_mv |
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA |
description |
Artificial Intelligence techniques are applied to improve performance of a simulated oil distillation system. The chosen system was a debutanizer column. At this process, the feed, which comes to the column, is segmented by heating. The lightest components become steams, by forming the LPG (Liquefied Petroleum Gas). The others components, C5+, continue liquid. In the composition of the LPG, ideally, we have only propane and butanes, but, in practice, there are contaminants, for example, pentanes. The objective of this work is to control pentane amount in LPG, by means of intelligent set points (SP s) determination for PID controllers that are present in original instrumentation (regulatory control) of the column. A fuzzy system will be responsible for adjusting the SP's, driven by the comparison between the molar fraction of the pentane present in the output of the plant (LPG) and the desired amount. However, the molar fraction of pentane is difficult to measure on-line, due to constraints such as: long intervals of measurement, high reliability and low cost. Therefore, an inference system was used, based on a multilayer neural network, to infer the pentane molar fraction through secondary variables of the column. Finally, the results shown that the proposed control system were able to control the value of pentane molar fraction under different operational situations |
publishDate |
2007 |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2007-11-23 |
dc.date.available.fl_str_mv |
2008-04-04 2014-12-17T14:54:59Z |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2014-12-17T14:54:59Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.citation.fl_str_mv |
ARAÚJO JÚNIOR, José Medeiros de. Técnicas de inteligência artificial para a geração dinâmica de set points para uma coluna de destilação. 2007. 81 f. Dissertação (Mestrado em Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2007. |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15157 |
identifier_str_mv |
ARAÚJO JÚNIOR, José Medeiros de. Técnicas de inteligência artificial para a geração dinâmica de set points para uma coluna de destilação. 2007. 81 f. Dissertação (Mestrado em Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2007. |
url |
https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15157 |
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.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte |
dc.publisher.program.fl_str_mv |
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
UFRN |
dc.publisher.country.fl_str_mv |
BR |
dc.publisher.department.fl_str_mv |
Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFRN instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) instacron:UFRN |
instname_str |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) |
instacron_str |
UFRN |
institution |
UFRN |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFRN |
collection |
Repositório Institucional da UFRN |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/15157/1/JoseMAJ.pdf https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/15157/6/JoseMAJ.pdf.txt https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/15157/7/JoseMAJ.pdf.jpg |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
6bfbf1b93a8a49314295062e59672543 7763398d163fb8d81807814c15de5c06 474e1b093bda746decd3d340e434d887 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1802117635240886272 |