Modelagem hibrido neuronal de um processo de fermentação alcoolica
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2005 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) |
Texto Completo: | https://hdl.handle.net/20.500.12733/1603355 |
Resumo: | Orientadores: Rubens Maciel Filho, Aline Carvalho da Costa |
id |
UNICAMP-30_09ca689e8bab47a0a502f528126b5498 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai::376272 |
network_acronym_str |
UNICAMP-30 |
network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) |
repository_id_str |
|
spelling |
Modelagem hibrido neuronal de um processo de fermentação alcoolicaHybrid neural network model of an alcoholic fermentation processBiotecnologiaModelos matemáticosSimulação (Computadores)Redes neurais (Computação)FermentaçãoÁlcoolBiotechnologyMathematical modelsComputer simulationHybrid modelAlcohol fermentation processFunctional link networksAdaptive modelOrientadores: Rubens Maciel Filho, Aline Carvalho da CostaDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia QuimicaResumo: A utilização do etanol como combustível tem muitas vantagens; ele tem competido economicamente com a gasolina e diversos outros combustíveis, substituindo-os em várias utilidades. Desta forma, existe um grande interesse em se otimizar todos os passos da produção de etanol. Apenas um conhecimento profundo da dinâmica do processo gera uma operação ótima, e este pode ser conseguido através de simulações realizadas usando um modelo preciso. Muitos modelos fenomenológicos foram desenvolvidos considerando condições industriais, mas estes só são válidos para condições específicas nas quais foram determinados, invalidando a predição do modelo em outras condições. Mudanças acontecem normalmente em uma unidade industrial e a re-estimação freqüente dos parâmetros do modelo é usualmente difícil e demorada. O objetivo deste trabalho é desenvolver um modelo híbrido neuronal para o processo de fermentação alcoólica usando balanços de massa combinados com redes neuronais do tipo Functional Link. Será implementado um esquema para atualização dos pesos da rede sempre que esta não descrever o comportamento dinâmico da planta. O modelo desenvolvido será usado para descrever um processo real no lugar dos modelos fenomenológicos existentes, já que estes têm sido capazes de descrever o processo apenas por curtos espaços de tempoAbstract: The use of ethanol as a fuel has many advantages; it has economically competed with gasoline and others fuels, substituting them in various uses. Thus, there is a great interest in optimizing all the steps of ethanol production. Only a detailed knowledge of the process dynamics can lead to optimal operation and this can be achieved through simulation using an accurate model. Many phenomenological models were developed considering industrial fermentations, but they are only valid for specific conditions. Changes occur frequently in an industrial unity and frequent reestimation of model parameters is usually expensive and time consuming. The objective of this work is to develop a hybrid neural model for the alcoholic fermentation process using mass balances combined with Functional Link Neural Networks. A scheme to update network weights always that it does not describe plant behavior accurately is implemented. The developed model is used to describe an industrial process substituting the existing phenomenological models, since they have been able to describe the process only for short periodsMestradoDesenvolvimento de Processos BiotecnológicosMestre em Engenharia Química[s.n.]Maciel Filho, Rubens, 1958-Costa, Aline Carvalho da, 1970-Andrietta, Silvio RobertoMaugeri Filho, FranciscoUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia QuímicaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia QuímicaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASMantovaneli, Ivana Cristina Cordeiro20052005-10-24T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf170p. : il.(Broch.)https://hdl.handle.net/20.500.12733/1603355MANTOVANELI, Ivana Cristina Cordeiro. Modelagem hibrido neuronal de um processo de fermentação alcoolica. 2005. 170p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1603355. Acesso em: 2 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/376272porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T04:38:30Zoai::376272Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T04:38:30Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Modelagem hibrido neuronal de um processo de fermentação alcoolica Hybrid neural network model of an alcoholic fermentation process |
title |
Modelagem hibrido neuronal de um processo de fermentação alcoolica |
spellingShingle |
Modelagem hibrido neuronal de um processo de fermentação alcoolica Mantovaneli, Ivana Cristina Cordeiro Biotecnologia Modelos matemáticos Simulação (Computadores) Redes neurais (Computação) Fermentação Álcool Biotechnology Mathematical models Computer simulation Hybrid model Alcohol fermentation process Functional link networks Adaptive model |
title_short |
Modelagem hibrido neuronal de um processo de fermentação alcoolica |
title_full |
Modelagem hibrido neuronal de um processo de fermentação alcoolica |
title_fullStr |
Modelagem hibrido neuronal de um processo de fermentação alcoolica |
title_full_unstemmed |
Modelagem hibrido neuronal de um processo de fermentação alcoolica |
title_sort |
Modelagem hibrido neuronal de um processo de fermentação alcoolica |
author |
Mantovaneli, Ivana Cristina Cordeiro |
author_facet |
Mantovaneli, Ivana Cristina Cordeiro |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Maciel Filho, Rubens, 1958- Costa, Aline Carvalho da, 1970- Andrietta, Silvio Roberto Maugeri Filho, Francisco Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Química Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Mantovaneli, Ivana Cristina Cordeiro |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Biotecnologia Modelos matemáticos Simulação (Computadores) Redes neurais (Computação) Fermentação Álcool Biotechnology Mathematical models Computer simulation Hybrid model Alcohol fermentation process Functional link networks Adaptive model |
topic |
Biotecnologia Modelos matemáticos Simulação (Computadores) Redes neurais (Computação) Fermentação Álcool Biotechnology Mathematical models Computer simulation Hybrid model Alcohol fermentation process Functional link networks Adaptive model |
description |
Orientadores: Rubens Maciel Filho, Aline Carvalho da Costa |
publishDate |
2005 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2005 2005-10-24T00:00:00Z |
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.uri.fl_str_mv |
(Broch.) https://hdl.handle.net/20.500.12733/1603355 MANTOVANELI, Ivana Cristina Cordeiro. Modelagem hibrido neuronal de um processo de fermentação alcoolica. 2005. 170p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1603355. Acesso em: 2 set. 2024. |
identifier_str_mv |
(Broch.) MANTOVANELI, Ivana Cristina Cordeiro. Modelagem hibrido neuronal de um processo de fermentação alcoolica. 2005. 170p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1603355. Acesso em: 2 set. 2024. |
url |
https://hdl.handle.net/20.500.12733/1603355 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.none.fl_str_mv |
https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/376272 |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf 170p. : il. |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
[s.n.] |
publisher.none.fl_str_mv |
[s.n.] |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) instacron:UNICAMP |
instname_str |
Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) |
instacron_str |
UNICAMP |
institution |
UNICAMP |
reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) |
collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) |
repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) |
repository.mail.fl_str_mv |
sbubd@unicamp.br |
_version_ |
1809188951570776064 |