ANÁLISE TRANSIENTE E ESTIMATIVA DE VARIÁVEIS CRÍTICAS EM UMA COLUNA INDUSTRIAL DE ALTA PUREZA UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

• Autor(a) principal: de Morais Júnior, Arioston Araújo
• Data de Publicação: 2017
• Outros Autores: Lira, Jéssica Oliveira de Brito, Brito, Romildo Pereira
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia
• Texto Completo: https://periodicos.unb.br/index.php/ripe/article/view/15035

Colunas de destilação de alta pureza apresentam diversas características inerentes, dentre as quais se destacam as não linearidades, o longo tempo de resposta e a presença de distúrbios não diretamente mensuráveis. Para superar essas e outras dificuldades, nesse trabalho é proposta um estudo sistemático sobre o comportamento transiente de uma coluna de destilação industrial de alta pureza (processo do 1,2-Dicloroetano), propondo melhorias desde a construção do modelo matemático e termodinâmico, validação (simulação) e estudo sobre os efeitos das principais variáveis do processo. Esse estudo é a base para construção de modelos de inferência, sensores virtuais baseados em redes neurais artificiais (RNA), para estimativa dos teores de compostos considerados críticos no processo, concentrações do Tetracloreto de Carbono (CCl4) e Clorofórmio (CHCl3), ambos na corrente de base da coluna. Nesse contexto é utilizado um algoritmo de seleção de variáveis, baseado em estatística multivariável, através de regressão linear múltipla (MLR) e análise de componentes principais (PCA). Os resultados obtidos nos trazem diversas conclusões, tanto do ponto de vista do controle em colunas de alta purezas quanto da seleção de variáveis (regressores), além das avaliações sobre as estimativas do modelo de inferência gerado pelas redes neurais artificiais.Keywords: Coluna de destilação, Compostos críticos, Alta pureza, Rede neurais artificiais