Orientador: Antonio Carlos Luz Lisboa / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-04T10:42:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pimentel_WagnerRobertodeOliveira_D.pdf: 4301837 bytes, checksum: f08b0ac18f93d5fcb06a99e56d205191 (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: O craqueamento catalítico fluido (FCC) é um dos mais importantes processos de refino da atualidade que produz, dentre outros produtos, gasolina e GLP. Trata-se de um processo que apresenta grande dificuldade de ser modelado fenomenologicamente. Dentro desse contexto surgem as redes neurais artificiais (RNA) como ferramenta de modelagem, visto que as RNA são capazes de ¿aprender¿ o que ocorre no processo por meio de um conjunto limitado de dados e apresentam um menor tempo de processamento se comparado aos modelos fenomenológicos. O objetivo principal deste trabalho é desenvolver modelos empíricos, baseados em RNA e na quimiometria, capazes de relacionar as variáveis de entrada com as variáveis de saída do processo de craqueamento catalítico fluido (planta piloto e unidade industrial). Os dados experimentais foram obtidos na unidade piloto de FCC da Petrobrás localizada na usina de xisto em São Mateus do Sul ¿ PR e os dados industriais foram obtidos da unidade de RLAM localizada em São Francisco do Conde ¿ BA. Para uma boa performance das redes foi utilizada a técnica de análise dos componentes principais (PCA) para um pré-processamento dos dados e em seguida foram usadas redes MLP com os seguintes algoritmos de treinamento supervisionado: Método de Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS), Método do Gradiente Conjugado Escalonado (SCG) e Levenberg-Marquardt (LM)... Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digital / Abstract: The fluidized bed catalytic cracking process is one of the most important refining processes. It produces, among other distillates, gasoline and liquefied petroleum gas (LPG). It is very difficult to model it by fundamental balances. On the other hand, artificial neural networks (ANN) offer convenient tools to describe complex processes. They are able to learn what is going on with in the process through a limited amount of information, requiring less computing time than phenomenological modeling. The main objective of this work was to develop empirical models ¿ based on ANNs and chemometrics ¿ able to relate input and output variables of the FCC process, using data from a pilot and from an industrial plant. Experimental data were obtained from the Petrobras FCC pilot plant located in São Mateus do Sul, Parané, nd from the Petrobras Landulpho Alves Refinery PCC industrial plant located in São Francisco do Conde, Bahia. The principal component analysis (PCA) technique was initially used to preprocess the data. Artificial neural networks were then employed with the following supervising training algorithms: Broyden-Fletcher-Godfarb-Shanno (BFGS), Scale Conjugated Gradient (SCG) and Levenberg-Marquardt (LM). Methods devised to increase the artificial network prediction power were also used... Note: The complete abstract is available with the full electronic digital thesis or dissertations / Doutorado / Engenharia de Processos / Doutor em Engenharia Química

The development of micro-mesoporous hybrid aims to obtain materials with improved characteristics, since it tries to bring together to high acidity and thermal and hydrothermal stability of zeolites, with larger pore system and consequently better chance of diffusion of molecules within the mesoporous materials. Micro-mesoporous hybrid materials of ZSM-12/MCM-41 type with different micro and mesoporosity contributions were prepared by a procedure that uses the desilicalization of the zeolite in an alkaline medium, followed by recrystallization on the mesostructure, where the zeolite is used as the silica source in the formation of mesoporous phase. The ZSM-12 pure zeolite and MCM-41 pure were also prepared. The materials were characterized by X-ray diffraction, nitrogen adsorption-desorption at 77 K, scanning electron microscopy, infrared absorption spectroscopy and thermal analysis. The catalytic activity of these was analyzed in the catalytic cracking of cumene. The results shown that the methodology utilized is efficient to obtain hybrid materials of ZSM-12/MCM-41 type with micro-and mesoporosity optimized, and catalytic tests showed that the hybrid have the potential for cracking reactions, showing better results than the pure materials, pointing to it, the existing synergistic effect in these. / O desenvolvimento de híbridos micro-mesoporosos visa a obtenção de materiais com características melhoradas, uma vez que busca unir a elevada acidez e estabilidade térmica e hidrotérmica das zeólitas, com o maior sistema de poros e consequentemente melhor possibilidade de difusão de moléculas dos materiais mesoporosos. Materiais híbridos micro-mesoporosos do tipo ZSM-12/MCM-41 com diferentes contribuições de micro e mesoporosidade foram preparados por meio de um procedimento que se utiliza da dessilicalização de zeólitas em meio alcalino, seguida de recristalização em mesoestrutura, onde a zeólita é utilizada como fonte de sílica na formação da fase mesoporosa. A zeólita ZSM-12 pura e o MCM-41 puro também foram preparados. Os materiais foram caracterizados por difratometria de raios-X, adsorção-desorção de nitrogênio a 77 K, microscopia eletrônica de varredura, espectroscopia de absorção na região do infravermelho e análise termogravimétrica. A atividade catalítica destes foi analisada no craqueamento catalítico do cumeno. Os resultados obtidos através das técnicas de caracterização mostraram que a metodologia utilizada é eficiente para a obtenção de materiais híbridos do tipo ZSM-12/MCM-41 com contribuição de micro e mesoporosidade otimizadas, e os testes catalíticos mostraram que os híbridos têm potencial em reações de craqueamento, apresentando melhores resultados que os materiais puros, evidenciando com isso, o efeito sinérgico existente nestes.