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[pt] MODELAGEM DA COPOLIMERIZAÇÃO EM SOLUÇÃO DO ESTIRENO COM DIVINILBENZENO PELO MÉTODO DE MONTE CARLO / [en] MODELING OF SOLUTION COPOLYMERIZATION OF STYRENE AND DIVINYLBENZENE BY MONTE CARLO METHOD

NICOLE SANT ANNA RISSO 29 December 2021 (has links)
[pt] A reação de copolimerização de estireno com divinilbenzeno gera um polímero reticulado que tem como uma das principais aplicações o uso como recheio em colunas cromatográficas (de permeação em gel ou por troca iônica por exemplo) e também pode ser usado como suporte de biocatalisador, justamente por ter as cadeias reticuladas e suportar condições extremas de reação. Essa polimerização ocorre formando ligações cruzadas entre as cadeias poliméricas, gerando alta estabilidade térmica e mecânica. Uma característica dessa reação é a formação de uma fração de gel que, na verdade, é um copolímero insolúvel com alto grau de reticulação em relação ao produto polimérico que se encontra em solução (fração sol) formado ao final do processo. Por isso, conhecer a distribuição de tamanho de cadeia da fração gel é um desafio para esse sistema tendo em vista que a sua elevada cadeia reticulada impossibilita que ele seja solubilizado para ser analisado por cromatografia por permeação em gel (GPC). O desenvolvimento de modelos cinéticos capazes de predizer qual a contribuição das frações solúvel e gel na distribuição de massa molar na copolimerização em solução desse copolímero é essencial para a mitigação dessa formação de gel, permitindo a operação estável de reatores contínuos industriais. Com base no que foi apresentado, o objetivo principal deste trabalho é propor um mecanismo cinético para a produção do copolímero reticulado via radicais livres em solução. Adicionalmente, desenvolver um modelo capaz de predizer a distribuição de massa molar nas frações solúveis e gel. Para atingir essa proposta, foi utilizado o método de Monte Carlo baseando-se na divisão das moléculas do copolímero em cadeias lineares e em grupos com reticulações. O modelo desenvolvido foi validado com dados experimentais coletados de outros trabalhos e previu os dados de conversão, massas molares médias e ponderais, distribuição de massas molares com distinção da fração solúvel e gel, apresentando como resultado que a fase solúvel deste sistema representa somente cadeias que sofreram somente uma reticulação. Este modelo proposto pode ser usado para fins de monitoramento e otimização, como encontrar condições experimentais nas quais a fração gel é gerada em menores quantidades. / [en] The copolymerization reaction of styrene with divinylbenzene creates a cross-linked polymer, which one of the main applications is its use as a filling in chromatography columns (gel permeation or ion exchange, for example) and it can also be used as a biocatalyst support, precisely because it has cross-linked chains and supports extreme reaction conditions. This polymerization occurs by forming cross-links between the polymeric chains, resulting in high thermal and mechanical stability. A characteristic of this reaction is the formation of a gel fraction which, in fact, is an insoluble copolymer with a high degree of cross-linking in relation to the polymeric product that is in solution (sol fraction) formed at the end of the process. Therefore, knowing the chain size distribution of the gel fraction is a challenge in this system, considering that its high molecular weight makes it impossible to solubilize a sample for gel permeation chromatography analysis (GPC). The development of kinetic models capable of predicting the contribution of the soluble and gel fractions to the molar mass distribution in solution copolymerization of this copolymer is essential for the mitigation of this gel formation, allowing the stable operation of continuous industrial reactors. Based on what has been presented, the main objective of this study is to investigate the kinetics of cross-linked copolymer formation via free radical solution polymerization. Additionally, it was also intended to develop a model capable of predicting the molecular weight distribution of the sol and gel fractions. To achieve these goals, the Monte Carlo method was used, based on the division of the copolymer molecules in linear chains and in crosslinking groups. The developed model was validated with experimental data collected from other studies and predicted the conversion data, average and weight molar masses, molar mass distribution with distinction of the soluble fraction and gel, showing as a result that the soluble phase of this system represents only chains that they underwent only one crosslinking. This proposed model can be used for monitoring and optimization purposes, such as finding experimental conditions in which the gel fraction is generated in smaller amounts.
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[pt] APLICAÇÃO DA REDE NEURAL SIAMESA PARA DETECÇÃO DE FALHAS EM PROCESSOS INDUSTRIAIS NA PRODUÇÃO DE POLIESTIRENO / [en] APPLICATION OF SIAMESIS NEURAL NETWORK FOR FAULT DETECTION IN INDUSTRIAL PROCESSES IN THE PRODUCTION OF POLYSTYRENE

FRANCISCO JOSE BUROK T L STRUNCK 14 January 2025 (has links)
[pt] Os processos industriais enfrentam novos desafios com o avanço da Indústria 4.0 e a crescente demanda por melhorias na detecção de falhas. A detecção de falha fundamenta-se em diversas técnicas de métodos estatísticos e aprendizado de máquina. Embora sejam eficazes, possuem algumas desvantagens, tais como simplificação do processo, baixa capacidade em lidar com ruído, baixa capacidade em lidar com sistemas complexos não lineares, alta demanda computacional e risco de de overf itting. Em resposta a essas limitações, este trabalho apresenta uma abordagem inovadora na área da polimerização empregando redes neurais siamesas (SNNs) e células long short-term memory (LSTM) para a detecção precoce de falhas na polimerização de estireno. Foi realizado a modelagem da polimerização do estireno em reator CSTR utilizando o método dos momentos para o balanço de massa e energia e, neste sistema, foi adicionado controle proporcional-integral-derivativo (PID) para simular uma situação real de controle de processo no contexto de um processo industrial. A partir do modelo foi possível obter treze simulações, das quais cinco são processos sem falha e oito são processos com falhas. Esses dados foram tratados e serviram para treinar as redes siamesas. Com a capacidade de classificar se esses dados de entrada são semelhantes ou diferentes, foi possível realizar a detecção de falha. Os resultados encontrados demonstram uma taxa de detecção de falhas com uma acurácia de até 100 por cento, demonstrando a capacidade desse modelo em detectar falhas em processos químicos complexos, dinâmicos e não-lineares. Este estudo representa um avanço significativo no campo da detecção de falhas, oferecendo oportunidades valiosas para futuras investigações e aprimoramentos em sistemas inteligentes de detecção de falhas na indústria química. / [en] Industrial processes face new challenges with the advancement of Industry 4.0 and the increasing demand for improvements in fault detection. Fault detection is based on various techniques of statistical methods and machine learning. Although effective, they have some disadvantages, such as process simplification, low capacity to deal with noise, low capacity to deal with complex nonlinear systems, high computational demand, and risk of overfitting. In response to these limitations, this work introduces an innovative approach on the polymerization field that employs siamese neural networks (SNNs) and long short-term memory (LSTM) cells for early detection of faults in styrene polymerization. The modeling of styrene polymerization in a CSTR reactor was carried out using the method of moments for mass and energy balance, and in this system, proportional-integral-derivative (PID) control was added to simulate a real process control situation in the context of an industrial process. From the model, it was possible to obtain thirteen simulations, of which five are non-fault processes and eight are processes with faults. These data were processed and used to train the siamese networks. With the ability to classify whether these input data are similar or dissimilar, it was possible to perform fault detection. The results found demonstrate a fault detection rate with an accuracy of up to 100 percent, demonstrating the capability of this model in detecting faults in complex, dynamic, and nonlinear chemical processes. This study represents a substantial advance in the field of fault detection and also offers valuable findings for future investigations and improvements in intelligent fault detection systems in the chemical industry.

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