INFERÊNCIA POR REDES NEURAIS DA DISTRIBUIÇÃO DE TAMANHO DE PARTÍCULA EM REAÇÕES CONTÍNUAS DE POLIMERIZAÇÃO EM EMULSÃO

INFERÊNCIA POR REDES NEURAIS DA DISTRIBUIÇÃO DE TAMANHO DE PARTÍCULA EM REAÇÕES CONTÍNUAS DE POLIMERIZAÇÃO EM EMULSÃO

FERRARI, J. C.; SAYER, C.; ARAÚJO, P. H. H.; CASTILHOS, F. de

Artigo:

A distribuição do tamanho de partícula [DTP] é uma das características mais importantes do látex polimérico, determinando suas propriedades reológicas, conteúdo máximo de sólidos, adesão e tempo de secagem. No entanto, os métodos de determinação experimental das curvas de DTPs possuem uma complexidade e um tempo de análise que inviabiliza sua utilização em qualquer estratégia de controle on-line. Este trabalho propõe uma estratégia de inferência das curvas de distribuição de tamanho de partícula, através de redes neurais Multi Layer Perceptron [MLP] treinadas pelo algoritmo estocástico Particle Swarm Optimization [PSO], sendo que variáveis do processo alimentam a camada de entrada da rede neural e parâmetros da função log-normal bimodal [FLB], que descreve as curvas de DTPs, constitui a saída da rede neural. Os resultados mostram que a estratégia é eficiente na inferência das distribuições de tamanho de partícula em reações contínuas de polimerização em emulsão

A distribuição do tamanho de partícula [DTP] é uma das características mais importantes do látex polimérico, determinando suas propriedades reológicas, conteúdo máximo de sólidos, adesão e tempo de secagem. No entanto, os métodos de determinação experimental das curvas de DTPs possuem uma complexidade e um tempo de análise que inviabiliza sua utilização em qualquer estratégia de controle on-line. Este trabalho propõe uma estratégia de inferência das curvas de distribuição de tamanho de partícula, através de redes neurais Multi Layer Perceptron [MLP] treinadas pelo algoritmo estocástico Particle Swarm Optimization [PSO], sendo que variáveis do processo alimentam a camada de entrada da rede neural e parâmetros da função log-normal bimodal [FLB], que descreve as curvas de DTPs, constitui a saída da rede neural. Os resultados mostram que a estratégia é eficiente na inferência das distribuições de tamanho de partícula em reações contínuas de polimerização em emulsão

Palavras-chave:

DOI: 10.5151/chemeng-cobeq2014-0953-22169-159203

Referências bibliográficas

• [1] ARAÚJO, P. H. H. ; DE LA CAL, J. C. ; ASUA, J. M. ; PINTO, Jose Carlos . Modeling Particle Size Distribution (PSD) in Emulsion Copolymerization Reactions in a Continuous Loop Reactor. Macromolecular Theory and Simulations, v. 10, p. 769-779, 2001.
• [2] Área temática: Simulação, Otimização e Controle de Processos 7ARAÚJO, P. H. H. Particle size distribution in heterogeneous polymerization systems. Thesis presented to COPPE/UFRJ as a partial fulfilment of the requirements for the degree of Doctor of Science. Rio de Janeiro, (1999). COEN, E. M; PEACH, S; MORRISON B. R; GILBERT R. G. First principles calculation of particle formation in emulsion polymerization: pseudo-bulk systems. Polymer; vol.45: 3595–608.
• [3] FERRARI, J; ARAÚJO, P.H.H.; SAYER, C.; CASTILHOS, F. Modelagem de distribuições de tamanho de partículas, usando função lognormal multimodal em processos de polimerização em meio heterogêneo. Congresso Brasileiro de Engenharia Química. Florianópolis - Brasil, 2014.
• [4] GIORDANI, D. S. “Estudo comparativo entre observador de estado não-linear de alto ganho e calorimetria associada a redes neurais artificiais para previsão de composição de copolímeros produzidos em emulsão com altos teores de sólidos”. Tese de Doutorado apresentada à Faculdade de Engenharia Química – UNICAMP. Campinas, São Paulo, 2003.
• [5] IMMANUEL, C.D., CORDEIRO, C.F., SUNDARAM, S.S., MEADOWS, E.S., CROWLEY, T.J., DOYLE III, F.J. Modeling of particle size distribution in emulsion co-polymerization: comparison with experimental data and parametric sensivity studies. Comput. Chem. Eng. 26, 1133–1152. (2002). KENNEDY, J; EBERHART, R.C. New optimizer using particle swarm theory. International Symposium on Micro Machine and Human Science, 6. Proceedings. Nagoya, 1995.
• [6] KIPARISSIDES, C., ACHILIAS, D.S., FRANTZIKINAKIS, C.E. The effect of oxygen on the kinetics and particle size distribution in vinylchloride emulsion polymerization. Ind. Eng. Chem. Res. 41, 3097–3109, (2002). MACHADO, F; LIMA, E. L; PINTO, J. C. Uma Revisão Sobre os Processos de Polimerização em Suspensão. Polímeros: Ciência e Tecnologia, vol. 17, nº 2, p. 166-179, 2007.
• [7] VALE, H.M., MCKENNA, T.F. Solution of population balance equations for emulsion polymerization: Zero–One and Zero–One–Two Systems. Ind. Eng. Chem. Res. 46, 643–654.(2007). VALE, H.M; McKENNA, T. F. Modeling particle size distribution in emulsion polymerization reactors. Progress in polymer Science. 30, 1019-1048, 2005.

Como citar:

FERRARI, J. C.; SAYER, C.; ARAÚJO, P. H. H.; CASTILHOS, F. de; "INFERÊNCIA POR REDES NEURAIS DA DISTRIBUIÇÃO DE TAMANHO DE PARTÍCULA EM REAÇÕES CONTÍNUAS DE POLIMERIZAÇÃO EM EMULSÃO", p-11902-11909. In: Anais do XX Congresso Brasileiro de Engenharia Química - COBEQ 2014 [= Blucher Chemical Engineering Proceedings, v.1, n.2]. São Paulo: Blucher, 2015.
ISSN 23591757, DOI 10.5151/chemeng-cobeq2014-0953-22169-159203