MODELAGEM, SIMULAÇÃO E VALIDAÇÃO DE METAMODELO DE UMA PLANTA DE TRATAMENTO DE EFLUENTES ATRAVÉS DA TÉCNICA KRIGING

MODELAGEM, SIMULAÇÃO E VALIDAÇÃO DE METAMODELO DE UMA PLANTA DE TRATAMENTO DE EFLUENTES ATRAVÉS DA TÉCNICA KRIGING

ALVES, V. M. C.; LIMA, F. S.; BARROS, P. L.; ARAUJO, A. C. B. de

Artigo Completo:

Os avanços na modelagem computacional de processos químicos permitiram a engenharia a obtenção de resultados cada vez mais confiáveis, baseados em modelos rigorosos, os quais partem da fundamentação teórica oriunda de princípios como o de conservação da massa e da energia. Todavia, tais modelos requerem geralmente um maior esforço computacional, devido à sua complexidade. Com isso, existe a necessidade da geração de modelos reduzidos, baseados em aproximações do modelo rigoroso, denominados metamodelos. A vantagem da construção de metamodelos para substituição parcial ou total dos modelos rigorosos originais está no ganho de tempo na obtenção de resultados e na redução do esforço computacional, aspectos importantes na modelagem de processos químicos. O presente trabalho propõe-se a modelar, simular e validar um metamodelo de um processo químico de alta complexidade e altamente não-linear: O setor reacional de uma unidade de tratamento de efluentes. O metamodelo foi gerado através da técnica da Kriging. Os resultados obtidos no metamodelo foram comparados com o modelo original no que diz respeito à qualidade do efluente e ao custo anual da planta. Os resultados apresentaram-se altamente satisfatórios, ao executar uma validação através do método de análise de variância entre as variáveis de saída do modelo original e o metamodelo, com 99% de confiança.

Os avanços na modelagem computacional de processos químicos permitiram a engenharia a obtenção de resultados cada vez mais confiáveis, baseados em modelos rigorosos, os quais partem da fundamentação teórica oriunda de princípios como o de conservação da massa e da energia. Todavia, tais modelos requerem geralmente um maior esforço computacional, devido à sua complexidade. Com isso, existe a necessidade da geração de modelos reduzidos, baseados em aproximações do modelo rigoroso, denominados metamodelos. A vantagem da construção de metamodelos para substituição parcial ou total dos modelos rigorosos originais está no ganho de tempo na obtenção de resultados e na redução do esforço computacional, aspectos importantes na modelagem de processos químicos. O presente trabalho propõe-se a modelar, simular e validar um metamodelo de um processo químico de alta complexidade e altamente não-linear: O setor reacional de uma unidade de tratamento de efluentes. O metamodelo foi gerado através da técnica da Kriging. Os resultados obtidos no metamodelo foram comparados com o modelo original no que diz respeito à qualidade do efluente e ao custo anual da planta. Os resultados apresentaram-se altamente satisfatórios, ao executar uma validação através do método de análise de variância entre as variáveis de saída do modelo original e o metamodelo, com 99% de confiança.

Palavras-chave:

DOI: 10.5151/chemeng-cobeqic2017-477

Referências bibliográficas

• [1] ALEX, J., BENEDETTI, L., COPP, J., GERNAEY, K. V., JEPPSSON, U., NOPENS, I., PONS, N., RIEGER, L., ROSEN, C., STEYER, J. P., VANROLLEGHEM, P., WINKLER, S. “Benchmark Simulation Model no. 1 (BSM1),” Department of Industrial Electrical Engineering and Automation, Lund University, Tech. Rep. CODEN:LUTEDX/(TEIE-7229)/1-62/(2008), 2008.
• [2] FORRESTER, A., SOBESTER, A., KEANE, A. Engineering Design via Surrogate Modelling: A Practical Guide., John Wiley & Sons, 2008.
• [3] GOMES, M.V.C., Otimização sequencial por aproximações – Uma aplicação em tempo real para o refino de petróleo. Tese de D.Sc., Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, RJ, Brasil, 2007
• [4] JEPPSSON, U., NOPENS, I., BENNEDETTI, L., PONS, M.N., ALEX, J., COOP, J., GERNAEY, K.V., ROSEN, C., STEYER, J.P., VANROLLEGHEM, P. Benchmark simulation model No 2. Department of Industrial Electrical Engineering and Automation, Lund University, Tech. Rep. 2011
• [5] LOPHAVEN, S.N., NIELSEN, H.B., SONDERGAARD, J. 2002, DACE A MATLAB Kriging Toolbox, Technical Report IMM-TR-2002-12, version 2.0, Technical University of Denmark, Denmark, 2002
• [6] PALMER, K., REALFF, M. “Metamodeling Approach to Optimization of Steady-state Flowsheet Simulations – Model Generation”, Trans IChemE, v. 80, Part A, pp. 760-772. 2002
• [7] SACKS, J., WELCH, J.W., MITCHELL, T.J. “Design and Analysis of Computer Experiments”, Statistical Science., v.4, pp. 409-435. 1989
• [8] SANTNER, T.J., WILLIAMS, B.J., NOTZ, W.I. The Design and Analysis of Computer Experiments, New York, Springer-Verlag. 2003

Como citar:

ALVES, V. M. C.; LIMA, F. S.; BARROS, P. L.; ARAUJO, A. C. B. de; "MODELAGEM, SIMULAÇÃO E VALIDAÇÃO DE METAMODELO DE UMA PLANTA DE TRATAMENTO DE EFLUENTES ATRAVÉS DA TÉCNICA KRIGING", p-2985-2990. In: Anais do XII Congresso Brasileiro de Engenharia Química em Iniciação Científica [=Blucher Chemical Engineering Proceedings, v. 1, n.4]. ISSN Impresso: 2446-8711. São Paulo: Blucher, 2017.
ISSN 23591757, DOI 10.5151/chemeng-cobeqic2017-477