REDES NEURAIS NA MODELAGEM DE UMA COLUNA DE STRIPPING DE CLORO

REDES NEURAIS NA MODELAGEM DE UMA COLUNA DE STRIPPING DE CLORO

COELHO, F. A.; CARVALHO, F. de O.; SILVA, J. dos S.; FARIAS, R. de O.; TAVARES NETO, J. I. H.

Artigo:

Devido a complexidade e ao esforço computacional utilizado para a solução dos modelos fenomenológicos de equipamentos industriais, o uso de redes neurais artificiais, na modelagem empírica de processos se apresenta como uma boa alternativa, uma vez que resolve o problema da complexidade da modelagem fenomenológica por meio de modelos mais simples sem a necessidade do equacionamento dos balanços de massa e energia. As redes neurais artificiais têm a capacidade de “aprender” o comportamento do processo ou equipamento através de um histórico de dados do seu funcionamento. O presente trabalho mostrou a viabilidade de se utilizar redes neurais artificiais na modelagem de uma coluna de dessorção de cloro de uma indústria de cloro-soda do estado de Alagoas. A rede neural utilizada foi uma MLP (Multilayer Perceptron) e a validação foi feita por engenheiros da unidade industrial e por modelos fenomenológicos do equipamento previamente conhecidos.

Devido a complexidade e ao esforço computacional utilizado para a solução dos modelos fenomenológicos de equipamentos industriais, o uso de redes neurais artificiais, na modelagem empírica de processos se apresenta como uma boa alternativa, uma vez que resolve o problema da complexidade da modelagem fenomenológica por meio de modelos mais simples sem a necessidade do equacionamento dos balanços de massa e energia. As redes neurais artificiais têm a capacidade de “aprender” o comportamento do processo ou equipamento através de um histórico de dados do seu funcionamento. O presente trabalho mostrou a viabilidade de se utilizar redes neurais artificiais na modelagem de uma coluna de dessorção de cloro de uma indústria de cloro-soda do estado de Alagoas. A rede neural utilizada foi uma MLP (Multilayer Perceptron) e a validação foi feita por engenheiros da unidade industrial e por modelos fenomenológicos do equipamento previamente conhecidos.

Palavras-chave:

DOI: 10.5151/chemeng-cobeq2014-0380-25766-173273

Referências bibliográficas

• [1] Black Andamp; Veatch Corporation. White’s handbook of chlorination and alternative disinfectants. 5ª edição, 2010.
• [2] Carvalho, F.O.; Garcia, C. A. B.; Garcia, H. L.; Coelho, F. A.; Wanderley, H. S.; Santos, R.R.C.; Cavalcanti. J.R.A. Sistemas inteligentes (Redes Neurais) e Estatística Multivariada (PCA) Aplicados a Qualidade da Água. XVIII Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos, 2010a. Carvalho, F. O.; Coelho, F. A.; Silva, A. N.; Garcia,H. L.; Silva, V. L.; Garcia, C. A. B. Redes Neurais e Estatística Multivariada na Qualidade da Água. Maceió, Brasil, 2010b. Fortuna, L.; Graziani, S.; Rizzo, A.; Xibilia, M.G. Soft sensors for monitoring and control of industrial processes. Springer, 2007.
• [3] Jelenka, B.; Svkovic-Stevanovic; Seider, V.D.; Ungar, L.H. A fuzzy logic controller for pH control of a chemical strirred tank. Chem.Ind., v. 54, p. 384-388, 2000.

Como citar:

COELHO, F. A.; CARVALHO, F. de O.; SILVA, J. dos S.; FARIAS, R. de O.; TAVARES NETO, J. I. H. ; "REDES NEURAIS NA MODELAGEM DE UMA COLUNA DE STRIPPING DE CLORO", p-11438-11445. 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-cobeq2014-0380-25766-173273