Título: Sensor virtual para estimação de consistência de pasta termomecânica de celulose
Autores: Rodrigo C. M. Matheus, Fernanda Cristina Correa, Sergio Luiz Stevan Jr., Hugo Valadares Siqueira
Resumo: No processo de fabricação de papel e celulose a polpação é uma etapa que consiste na separação da celulose dos demais compostos da madeira, o qual pode ser realizado de modo químico ou mecânico. As indústrias de papel e celulose na sua maioria possuem sistemas automatizados para monitoração e controle das variáveis, porém, os valores de alguns parâmetros importantes ainda são obtidos através de testes de laboratório, como a consistência da polpa, a qual refere-se ao percentual de material seco presente em uma amostra de polpa diluída. Considerando-se que a consistência é uma variável dependente de outras variáveis mais facilmente monitoradas no processo, a elaboração de um sensor virtual baseado em redes neurais artificiais (RNAs), pode vir a ser uma alternativa viável para a estimação desta variável de modo contínuo. Neste trabalho três tipos de RNAs são utilizados de modo comparativo para estimar a consistência da celulose obtida através do processo de polpação termomecânica (TMP): Perceptron de Múltiplas Camadas (MLP), rede de Função de Base Radial (RBF), e Máquinas de Aprendizado Extremo (ELM). Os resultados iniciais obtidos mostram que a rede MLP obteve a menor média de erro absoluto percentual em torno de 3,5%, permitindo concluir que as RNAs funcionando como sensores virtuais podem ser ferramentas úteis para a monitoração e controle de processo de produção de TMP
Palavras-chave: redes neurais artificiais, sensor virtual, pasta termomecânica, estimação, consistência
Páginas: 7
Código DOI: 10.21528/CBIC2023-153
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