Simulação e otimização de reator de formaldeido, processo prata, usando tecnicas de inteligencia artificial

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Papes Filho, Antonio Carlos, 1973-
Data de Publicação: 2007
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1606505
Resumo: Orientador: Rubens Maciel Filho
id UNICAMP-30_2dc235fb482d3a92343a2c93efcef8b7
oai_identifier_str oai::419528
network_acronym_str UNICAMP-30
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository_id_str
spelling Simulação e otimização de reator de formaldeido, processo prata, usando tecnicas de inteligencia artificialSimulation and optimization of silver formaldehyde reactor, using artificial intelligence techniquesRedes neurais (Computação)Algoritmos genéticosFormaldeídoPrataInteligência artificialOtimizaçãoArtificial Neural NetworksGenetic algorithmsFormaldehydeSilverArtificial intelligenceOptimizationOrientador: Rubens Maciel FilhoTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia QuimicaResumo: Essa tese encontra-se focada na simulação e otimização de um reator de leito fixo com catalisador de prata para oxidação do metanol a formaldeído, utilizando técnicas de inteligência artificial (algoritmo genético e redes neurais artificiais). O formaldeído é um importante intermediário químico utilizado principalmente na produção de adesivos ou resinas empregados em vários segmentos de mercado. A sua produção pelo processo ¿Prata¿ encontra-se em desvantagem frente às novas plantas construídas com o moderno processo ¿Formox¿, catalisado por óxido de ferro-molibdênio, por apresentar menor desempenho e possuir poucas ferramentas que permitam melhorar o processo. Poucos modelos cinéticos são encontrados na literatura para o processo Prata, inadequados para a simulação do reator sob condições industriais. Há falta de dados cinéticos de qualidade para o desenvolvimento de equações da taxa e existem dificuldades experimentais em obtê-los sob condições industrialmente relevantes. Um simulador híbrido foi desenvolvido para o reator de formaldeído, empregando-se um modelo determinístico baseado na equação diferencial de balanço de massa aplicado sobre o leito fixo e uma rede neural artificial para modelar a cinética da reação, implementada como uma sub-rotina no simulador. Como dados cinéticos não se encontravam disponíveis para o ajuste da rede neural (treinamento), essa operação foi realizada através de três abordagens, usando uma associação de algoritmos genéticos e métodos de treinamento tradicionais para a rede neural, de modo a utilizar dados de processo (conversão e seletividades), amplamente disponíveis na literatura e facilmente mensuráveis em operações industriais. Tendo a rede neural sido treinada através das três abordagens apresentadas, o simulador foi capaz de estimar adequadamente o desempenho do reator, validado em comparação com dados experimentais obtidos da literatura e dados industriais. Várias simulações foram realizadas para determinar as influências de importantes variáveis operacionais no desempenho do reator, como temperatura, vazão de ar, vazão de metanol, vazão de água e tempo de residência, apresentando de forma gráfica informações fundamentais para a comunidade industrial e científica. Os resultados obtidos foram discutidos com base no mecanismo da reação e trabalhos publicados na literatura. A otimização do reator, utilizando-se o simulador validado, foi realizada através de dois métodos: algoritmo genético e SQP. O SQP foi empregado como referência nessa comparação, tratando-se de um método clássico de otimização, baseado em gradientes. Demonstrou-se que, dependendo da estimativa inicial, o SQP pode convergir para um ótimo local, muito distante do global e que o algoritmo genético sempre convergiu para o ótimo global, não dependendo de estimativas iniciais. A melhor abordagem, no entanto, mostrou ser a associação dos dois métodos para obter maior precisão com menor tempo computacional. As técnicas de inteligência artificial (redes neurais e algoritmo genético) foram perfeitamente empregadas em conjunto com equações determinísticas, gerando modelos híbridos. A modelagem da cinética da reação, bem como do reator de formaldeído foi bem sucedida, validada em diversas situações. Vários casos foram estudados, indicando a condição de operação otimizada para cada, o que permitirá às plantas de prata definir as melhores políticas operacionais para minimizarem os custos com o consumo de matéria -primaAbstract: The focus of this Thesis is the simulation and optimization of a silver catalyzed fixed-bed reactor for the oxidation of methanol to formaldehyde, using artificial intelligence techniques (genetic algorithm and artificial neural networks). Formaldehyde is a key chemical intermediate used mainly in the production of adhesives and resins for several market segments. Its production by the ¿Silver¿ process is behind new plants operated with the modern ¿Formox¿ process, catalyzed by ironmolybdenum oxide, as far as performance and optimization tools are concerned. A few kinetic models are found in literature for the Silver process but they are inadequate to simulate the reactor at industrial conditions. Lack of good quality available kinetic data makes difficult the development of rate equations and new data is not easily obtained due to constraints to run experiments at relevant industrial conditions. A hybrid simulator was developed for the formaldehyde reactor, using a deterministic model based on differential mass balance equation over the fixed-bed, and a neural network to model the reaction kinetics, implemented as a sub-routine in the simulator. As kinetic data were not available for the neural network fit (training), this operation was performed through three approaches, using an association of genetic algorithms and classical training methods, employing process information (conversion and selectivity), widely available in literature and easily measured by industrial plants. After training the neural network through the three presented approaches, the simulator was able to properly estimate the reactor performance, which was validated by comparison with literature experimental data and industrial data. Many simulations were run in order to clarify the influences of important operational variables (temperature, air flowrate, methanol flowrate, water flowrate and residence time) on the reactor performance, presenting the results in graphic format. The discussion was carried out based on the reaction mechanism and literature work, adding value to the industrial and scientific community. The reactor optimization, using the validated simulator, was made by two methods: genetic algorithm and SQP. SQP was used as a reference, consisting in a classical optimization method, gradient-based. It was demonstrated that SQP may reach a local optimum, far from the global one, depending on the initial estimate. The genetic algorithm, differently, always converged to the global optimum, not depending on initial estimates. The best approach, however, was the association of both methods in order to obtain best precision with shorter computing times. The artificial intelligence techniques (neural network and genetic algorithm) were perfectly employed here together with deterministic equations, producing hybrid models. The kinetic modeling of the chemical reaction, as well as the reactor modeling, was successful, validated in several situations. Many cases were studied, indicating the optimized conditions for each one, whose conclusions will allow Silver plants to define the best operational policies to minimize costs with raw material consumptionDoutoradoDesenvolvimento de Processos QuímicosDoutor em Engenharia Química[s.n.]Maciel Filho, Rubens, 1958-Krähenbühl, Maria AlvinaTresmondi, AlexandreFreitas, Valdir Apolinário deToledo, Eduardo Coselli Vasco deUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia QuímicaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia QuímicaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASPapes Filho, Antonio Carlos, 1973-20072007-07-27T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdf224p. : il.(Broch.)https://hdl.handle.net/20.500.12733/1606505PAPES FILHO, Antonio Carlos. Simulação e otimização de reator de formaldeido, processo prata, usando tecnicas de inteligencia artificial. 2007. 224p. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1606505. Acesso em: 2 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/419528porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T05:06:06Zoai::419528Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T05:06:06Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
dc.title.none.fl_str_mv Simulação e otimização de reator de formaldeido, processo prata, usando tecnicas de inteligencia artificial
Simulation and optimization of silver formaldehyde reactor, using artificial intelligence techniques
title Simulação e otimização de reator de formaldeido, processo prata, usando tecnicas de inteligencia artificial
spellingShingle Simulação e otimização de reator de formaldeido, processo prata, usando tecnicas de inteligencia artificial
Papes Filho, Antonio Carlos, 1973-
Redes neurais (Computação)
Algoritmos genéticos
Formaldeído
Prata
Inteligência artificial
Otimização
Artificial Neural Networks
Genetic algorithms
Formaldehyde
Silver
Artificial intelligence
Optimization
title_short Simulação e otimização de reator de formaldeido, processo prata, usando tecnicas de inteligencia artificial
title_full Simulação e otimização de reator de formaldeido, processo prata, usando tecnicas de inteligencia artificial
title_fullStr Simulação e otimização de reator de formaldeido, processo prata, usando tecnicas de inteligencia artificial
title_full_unstemmed Simulação e otimização de reator de formaldeido, processo prata, usando tecnicas de inteligencia artificial
title_sort Simulação e otimização de reator de formaldeido, processo prata, usando tecnicas de inteligencia artificial
author Papes Filho, Antonio Carlos, 1973-
author_facet Papes Filho, Antonio Carlos, 1973-
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Maciel Filho, Rubens, 1958-
Krähenbühl, Maria Alvina
Tresmondi, Alexandre
Freitas, Valdir Apolinário de
Toledo, Eduardo Coselli Vasco de
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 Papes Filho, Antonio Carlos, 1973-
dc.subject.por.fl_str_mv Redes neurais (Computação)
Algoritmos genéticos
Formaldeído
Prata
Inteligência artificial
Otimização
Artificial Neural Networks
Genetic algorithms
Formaldehyde
Silver
Artificial intelligence
Optimization
topic Redes neurais (Computação)
Algoritmos genéticos
Formaldeído
Prata
Inteligência artificial
Otimização
Artificial Neural Networks
Genetic algorithms
Formaldehyde
Silver
Artificial intelligence
Optimization
description Orientador: Rubens Maciel Filho
publishDate 2007
dc.date.none.fl_str_mv 2007
2007-07-27T00:00:00Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv (Broch.)
https://hdl.handle.net/20.500.12733/1606505
PAPES FILHO, Antonio Carlos. Simulação e otimização de reator de formaldeido, processo prata, usando tecnicas de inteligencia artificial. 2007. 224p. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1606505. Acesso em: 2 set. 2024.
identifier_str_mv (Broch.)
PAPES FILHO, Antonio Carlos. Simulação e otimização de reator de formaldeido, processo prata, usando tecnicas de inteligencia artificial. 2007. 224p. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1606505. Acesso em: 2 set. 2024.
url https://hdl.handle.net/20.500.12733/1606505
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/419528
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
224p. : 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_ 1809188979172442112