Sistema Híbrido De Inferência Baseado Em Análise De Componentes Principais E Redes Neurais Artificiais Aplicado A Plantas De Processamento De Gás Natural – Leandro Luttiane Da Silva Linhares

Sistema Híbrido De Inferência Baseado Em Análise De Componentes Principais E Redes Neurais Artificiais Aplicado A Plantas De Processamento De Gás Natural – Leandro Luttiane Da Silva Linhares
Acessar

Resumo:

Nos dias atuais, em que a concorrência de mercado exige produtos de melhor qualidade e a busca constante pela redução de custos e pelo melhor aproveitamento das matérias-primas, a utilização de estratégias de controle mais eficientes torna-se fundamental. Nas Unidades de Processamento de Gás Natural (UPGNs), assim como na maioria dos processos químicos, o controle de qualidade é realizado a partir da composição de seus produtos. Entretanto, a análise de composições químicas, mesmo quando realizada por equipamentos como os cromatógrafos a gás, apresenta longos intervalos de medição. Esse fato dificulta a elaboração de estratégias de controle que proporcionem um melhor rendimento do processo. Geralmente, o principal produto econômico de uma UPGN é o GLP (Gás Liquefeito de Petróleo). Outros produtos comumente obtidos nessas unidades são a gasolina natural e o gás residual. O GLP é formado idealmente por propano e butano. Entretanto, na prática, apresenta em sua composição contaminantes, tais como o etano e o pentano. Neste trabalho é proposto um sistema de inferência utilizando redes neurais para estimar as frações molares de etano e pentano no GLP e a fração molar de propano no gás residual. O objetivo é estimar essas variáveis a cada minuto com uma única rede neural de múltiplas camadas, permitindo a aplicação de técnicas de controle inferencial visando a controlar a qualidade do GLP e reduzir a perda de propano no processo. No desenvolvimento deste trabalho, é simulada no software HYSYS uma UPGN formada por uma coluna de destilação deetanizadora e outra debutanizadora. A inferência é realizada a partir das variáveis de processo de alguns controladores PID presentes na instrumentação das colunas citadas. Com o intuito de reduzir a complexidade da rede neural de inferência, é utilizada a técnica estatística de análise de componentes principais (ACP) para diminuir o número de entradas da rede. Tem-se, portanto, um sistema híbrido de inferência. Também é proposta neste trabalho, uma estratégia simples para a correção em tempo real do sistema de inferência, tendo como base as medições dos possíveis cromatógrafos de linha presentes no processo em estudo.

Detalhes:

  • Categoria: Teses e dissertações
  • Instituição: UFRN/ENGENHARIA ELÉTRICA
  • Área de Conhecimento: ENGENHARIA ELÉTRICA
  • Nível: Mestrado
  • Ano da Tese: 2010
  • Tamanho: 1.80 MB
  • Fonte: Portal Domínio Público

Faça download do ebook em PDF: