Título: Predição da Incrustação em um Trocador de Calor Baseada em Redes Neurais Artificiais
Autores: Silva, Victor Leonardo Cavalcante Melo da; Melo, Jorge Dantas de; Dória Neto, Adrião Duarte; Duarte, Márcia Maria Lima
Resumo: A tendência à formação de incrustação é um problema comum que afeta unidades de refino de petróleo. Materiais que estão naturalmente presentes no petróleo ou produtos químicos adicionados durante o seu transporte se depositam e sujam tubos e paredes internas de equipamentos. Um trocador de calor, quando incrustado, perde sua capacidade de aquecer adequadamente o petróleo, precisando, periodicamente, ser retirado de operação, para que possa ser realizada uma limpeza. Informações prévias do melhor período para realizar as paradas podem melhorar a eficiência energética e de produção da planta. Esse trabalho desenvolveu um sistema de predição da incrustação em um trocador de calor de uma refinaria real, com base em dados coletados em parceria com a Petrobras. Foram utilizadas redes neurais recorrentes que preveem a vazão no trocador em instantes futuros. Essa variável é o principal indicador da incrustação, pois seu valor diminui gradualmente à medida que os depósitos nas paredes dos tubos reduzem seu diâmetro. A predição pode ser usada para auxiliar no planejamento das manutenções, fornecendo informações prévias da evolução da incrustação.
Palavras-chave: Redes neurais artificiais; predição; identificação de sistemas; incrustação; trocador de calor
Páginas: 5
Código DOI: 10.21528/CBIC2013-108
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