Investigação do comportamento dinâmico e avaliação de estratégias de identificação, controle e otimização de um reator FCC

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorMeleiro, Luiz Augusto da Cruz-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química-
Autor(es): dc.creatorSilva, Elina Sandra Ramos de Lira e-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-09-01T10:59:28Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-09-01T10:59:28Z-
Data de envio: dc.date.issued2024-02-05-
Data de envio: dc.date.issued2024-02-05-
Data de envio: dc.date.issued2006-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/1884/3925-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/3925-
Descrição: dc.descriptionOrientador: Luiz Augusto da Cruz Meleiro-
Descrição: dc.descriptionDissertaçao (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduaçao em Engenharia - PIPE. Defesa: Curitiba, 2006-
Descrição: dc.descriptionInclui bibliografia-
Descrição: dc.descriptionResumo: O objetivo desta dissertaçao é apresentar um estudo detalhado sobre a identificaçao de um modelo neural para um reator de craqueamento catalítico em leito fluidizado (FCCU) que possa ser implementado tanto na estrutura de um controlador preditivo quanto na otimizaçao do processo usando métodos heurísticos estocásticos. Estratégias de controle baseadas em modelos nao lineares podem prover significativa melhoria para processos nao lineares quando comparadas com o desempenho dos controladores lineares. Redes neurais artificiais sao usadas em uma grande variedade de aplicaçoes da indústria química por causa de sua capacidade de representar as relaçoes de entrada e saída de um sistema. Há na literatura vários modelos matemáticos para a FCCU, a maioria com abordagem fenomenológica e com descriçao simplificada do processo. Baseado em um conjunto de dados gerado por um modelo mais elaborado, desenvolvido por Moro e Odloack (1995), validado com dados reais da unidade industrial da refinaria Alberto Pasqualini (REFAP) da PETROBRÁS, identificou-se a dinâmica do processo com um modelo neural mais simples e facilmente implementável em algoritmos de controle e otimizaçao do que os modelos fenomenológicos rigorosos. Várias arquiteturas de rede foram testadas e sao apresentados estudos sobre a influencia da estrutura da rede na qualidade da resposta do modelo. Os resultados mostraram que o modelo neural obtido descreveu adequadamente o comportamento dinâmico do processo. Os resultados da otimizaçao, obtidos através do algoritmo genético e do enxame de partículas, foram comparados entre si e com os resultados fornecidos pelo modelo fenomenológico do processo, apresentando ótima convergencia. O modelo neural foi implementado na estrutura de um controlador preditivo do processo apresentando resultados bastante satisfatórios.-
Descrição: dc.descriptionAbstract : The main objective of this work is to present a detailed study about the identification of a FCC unity using a neural model that can be used in the design of a predictive controller as well as in the process optimization using heuristic methods. Control strategies based on nonlinear models can potentially provide significant improvement in the operation of nonlinear process when compared to control algorithms based on linear methods. Neural networks are used for a wide variety of chemical process due to their ability to learn the systems’ features from input-output process data. There are many mathematical models for the FCCU in the literature, most of them with phenomenological approach and very simplified process description. Based on more elaborated model, developed by Moro and Odloak (1995), validated with real data of Petrobras’ Alberto Pasqualini Refinery (REFAP), the process dynamic has been identified with a neural model suitable to be implemented in control and optimization algorithms. Many architectures have been tested, and studies of their influence on the model accuracy are presented. The results show that the neural model gives a good description of the process dynamic behavior. Moreover, a comparison between the results provided by the genetic algorithm, particle swarm optimization, and the phenomenological model evidences a good agreement. The neural model was also used in the design of a model based predictive controller providing satisfactory results in closed-loop simulations.-
Formato: dc.format157f. : il., grafs., tabs.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Relação: dc.relationDisponível em formato digital-
Palavras-chave: dc.subjectEngenharia quimica-
Palavras-chave: dc.subjectCraqueamento catalitico-
Palavras-chave: dc.subjectRedes neurais (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectAlgorítmos genéticos-
Palavras-chave: dc.subjectEngenharia Química-
Título: dc.titleInvestigação do comportamento dinâmico e avaliação de estratégias de identificação, controle e otimização de um reator FCC-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo

Não existem arquivos associados a este item.