Title: Desenvolvimento De Soft-Sensor Para A Indústria Do Refino: Estudo De Caso Para A Unidade De Recuperação De Gases De Craqueamento Catalítico
Authors: Pombo, Carlos J.; Fadel, Fernando E.; Pinto, José A.; Brito, Marcos F.; Figueiredo, Karla
Resumo: A medição de grandezas físico-químicas em processos industriais é cada vez mais importante na obtenção de produtos de boa qualidade sem, no entanto, violar as restrições econômicas, de desempenho e ambientais. No entanto, medições diretas destas variáveis de processo nem sempre estão diretamente disponíveis, ou ainda, requerem o uso de equipamentos e analisadores geralmente onerosos, complexos e de manutenção crítica. O uso da inferência de variáveis de processo baseada em inteligência artificial é, para este caso, uma alternativa a ser considerada. Este trabalho visou o desenvolvimento e aplicação de uma rede neural artificial destinada para a inferência de uma variável de processo, mais examente, o teor de C 3 + numa torre absorvedora integrante do conjunto de equipamentos de uma unidade de craqueamento catalítico a partir de um conjunto de dados do histórico de processo. O uso de técnicas lineares e não-lineares para seleção das variáveis relevantes e seu efeito no resultado final da rede são avaliados. Um estudo comparativo entre a melhor rede neural obtida e uma técnica concorrente de inferência polinomial baseada em análise termodinâmica do processo e regressão linear, atualmente em uso na unidade, também foi realizado.
Keywords: Redes Neurais; Inferência; LSE; Craqueamento Catalítico
Pages: 6
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