Desenvolvimento de modelos hibridos-neurais para fermentação alcoolica e estudo de tecnicas de otimização do processo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Radke, Elver
Data de Publicação: 2002
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/20.500.12733/1594849
Resumo: Orientadores: Rubens Maciel Filho, Aline Carvalho da Costa
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spelling Desenvolvimento de modelos hibridos-neurais para fermentação alcoolica e estudo de tecnicas de otimização do processoFermentaçãoRedes neurais (Computação)Programação quadráticaSimulação (Computadores)Modelagem de dadosOrientadores: Rubens Maciel Filho, Aline Carvalho da CostaDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia QuimicaResumo: Neste trabalho, pretende-se estudar a modelagem híbrido neural de um processo de fermentação alcoólica. O objetivo é desenvolver de forma simples e rápida modelos que sejam capazes de descrever as características mais representativas do processo, podendo ser usados para otimização, controle ou como software sensors. Para isso, combinam-se as equações de balanço de massa do processo com redes neurais, que descrevem a cinética desconhecida. São estudadas medidas secundárias, como turbidez, pH e Brix como entradas para a rede neural artificial. São usados dados experimentais por COSTA (2000) e ATALA (2000). Os resultados referentes à organização e análise dos dados experimentais e estudo das rede neurais do tipo feedforward, bem como o desenvolvimento do modelo ht'brido usando variáveis primárias e secundárias, são apresentados. Neste trabalho, são estudadas técnicas de otimização do processo de fermentaçãc alcoólica. Com este objetivo os conceitos de planejamento fatorial são usados aplicados à simulação para determinar faixas operacionais adequadas e um modelo do processo. Este modelo, juntamente com o modelo deterministico detalhado, são usados para otimizaçãc empregando-se a metodologia das superncies de resposta e programação quadrática sucessiva. Os resultados são comparadosAbstract: In this work the neural hybrid modeling of an alcoholic fermentation process is studied. The objective is the simple and fast deve!opment of models capable to describe the most representative features of the process, being able to be used for optimization, control or as software sensors. For this, the mass balance equations of the process are combined with neural networks, which describe the complex kinetic. Secondary measures as turbidity, pH and Brix are also studied as input data for the artificial neural networks. From an experimental study, COSTA (2000) and A T ALA (2000), the necessary data were obtained. The referring results to the organization and analysis of the experimental data and feedforward neural network study, as well as the hybrid mode! deve!opment using primary and secondary variables, are presented. Techniques of alcoholic fermentation process optimization are studied. Wíth this objective the concepts of factorial design are applied to the simulation to determine adequate operating bands and a process mode!. This mode_ with the detailed deterministic mode!, is used for optimization using the response surface methodology and successive quadratic programming. The results are compared.MestradoDesenvolvimento de Processos QuímicosMestre em Engenharia Química[s.n.]Maciel Filho, Rubens, 1958-Costa, Aline Carvalho da, 1970-Lona, Liliane Maria FerraresoMaugeri Filho, FranciscoUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia QuímicaPrograma de Pós-Graduação não informadoUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASRadke, Elver20022002-11-29T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf133p. : il.(Broch.)https://hdl.handle.net/20.500.12733/1594849RADKE, Elver. Desenvolvimento de modelos hibridos-neurais para fermentação alcoolica e estudo de tecnicas de otimização do processo. 2002. 133p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1594849. Acesso em: 2 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/293011porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T03:50:32Zoai::293011Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T03:50:32Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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