Desenvolvimento de modelos deterministico dinamico e hibrido neural para reatores multifasicos "air-lift"

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Sales Junior, Aluizio
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/20.500.12733/1591740
Resumo: Orientador: Rubens Maciel Filho
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spelling Desenvolvimento de modelos deterministico dinamico e hibrido neural para reatores multifasicos "air-lift"Redes neurais (Computação)Reatores químicosSimulação (Computadores)Modelos matemáticosEscoamento multifásicoOrientador: Rubens Maciel FilhoDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia QuimicaResumo: Três modelos computacionais diferentes foram desenvolvidos, comparados e analisados em função dos dados experimentais obtidos. Ambos os modelos correlacionam transferência de massa e hidrodinâmica para um reator "air-lift" de "loop" externo. Um dos modelos é apresentado como Modelo de Equações EmpÍricas (MEE), que é uma combinação de equações algébricas e diferenciais ordinárias, prognosticadas por diversos especialistas em sistemas multifásicos e em reatores "air-lifts". O segundo é o Modelo Determinístico Dinâmico (MDD), fundamentado nas Equações de Fick e Navier-Stokes e estendido para sistemas bifásicos. O terceiro e o último é o Modelo Híbrido Neural (MHN) que usa redes neurais em associação com as equações deterrninísticas desenvolvidas. O primeiro depende de uma metodologia de otimização integrada com as equações, o segundo de condições iniciais bem definidas, enquanto que o terceiro de uma rede neural bem treinada e de muitos dados de entrada. Os algoritmos desenvolvidos possibilitaram entender o comportamento associado da hidrodinâmica e da transferência de massa para o "ri ser" de um reator "air-lift" no sistema bifásico ar-água. As respostas dos três modelos concordaram com resultados empíricos obtidos de uma planta pilotoAbstract: Three different algorithm models were compared, the numerical output analyzed and a correlation established with the experimental data. Both models correlate' mass transfer and hydrodynamic for an External Loop Air-lift Reactor. One of them is presented as the Empirical Equations Models (EEM), which is the combination of algebraic and Ordinary Differential Equations (ODEs). Such equations were predicted for air-water multiphase systems by Air-lift reactors specialists. The second one is the Deterministic Dynamic Model (DDM). It was based on the Fick's laws and the Navier-Stokes equations extended for the biphasic systems. The last one is the Hybrid Neuronal Model (HNM), which combines neuronal network with the deterministic equations developed. The first one depends on an optirnization methodology combined with the algebraic equations, the second one must have initial condition very well defined, while the last one needs a network very well trained and a several entry data. The developed algorithm allowed to improve the knowledge of the hydrodynamic and mass transfer behaviors. Both models outputs agreed with the empirical data obtained from a pilot plantoMestradoDesenvolvimento de Processos QuímicosMestre em Engenharia Química[s.n.]Maciel Filho, Rubens, 1958-Sprung, RenatoCamarasa, EricUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia QuímicaPrograma de Pós-Graduação não informadoUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASSales Junior, Aluizio20022002-03-18T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf113p. : il.(Broch.)https://hdl.handle.net/20.500.12733/1591740SALES JUNIOR, Aluizio. Desenvolvimento de modelos deterministico dinamico e hibrido neural para reatores multifasicos "air-lift". 2002. 113p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1591740. Acesso em: 2 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/229112porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T03:32:46Zoai::229112Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T03:32:46Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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