Made available in DSpace on 2014-12-17T14:08:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PauloECB_DISSERT.pdf: 998748 bytes, checksum: ca9ede6adc0bf3c38d53d423e9580270 (MD5) Previous issue date: 2013-04-01 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico / This work aims to obtain a low-cost virtual sensor to estimate the quality of LPG. For the acquisition of data from a distillation tower, software HYSYS ? was used to simulate chemical processes. These data will be used for training and validation of an Artificial Neural Network (ANN). This network will aim to estimate from available simulated variables such as temperature, pressure and discharge flow of a distillation tower, the mole fraction of pentane present in LPG. Thus, allowing a better control of product quality / Este trabalho tem como objetivo a obten??o de um sensor virtual de baixo custo para estimar a qualidade do GLP. Para a simula??o dos dados gerados por uma torre de destila??o foi utilizado um software que simula processos qu?micos, chamado HYSYS?. Esses dados ser?o utilizados para treinamento e valida??o de uma Rede Neural Artificial (RNA). Essa rede ter? como objetivo estimar a partir de vari?veis dispon?veis em uma simula??o, como a temperatura, press?o e vaz?o de refluxo de uma torre de destila??o, a fra??o molar de pentano presente no GLP. Possibilitando, desta forma, um melhor controle de qualidade do produto final

Made available in DSpace on 2015-03-13T17:10:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 VitorHCP_DISSERT.pdf: 3748116 bytes, checksum: c0dfafc19b791663a4100df02ee357a1 (MD5) Previous issue date: 2013-03-06 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / The Atlantic Forest biome occupies much of the Atlantic coast of Brazil, in addition to portions of Paraguay and Argentina. Due mainly to its biodiversity which falls in the group of global hotspots, i.e., areas that have high priority for conservation. Although currently there are some available devices that assist in their protection in the course of the history of occupation and exploitation of the Brazilian territory, this biome has gone, and is still going through, an intense process of devastation, caused mainly by the pressure from economic activities, culminating in a significant reduction of its area and consequent fragmentation of the landscape, which brings with hosts a series of problems at various scales and aspects. As in most municipalities included in the reach area of the biome, the situation of forest fragmentation in Tibau do Sul / RN is quite critical, reflecting on a truly diverse landscape with broad typology of land uses. Among the alternatives aimed at the conservation of this biome include the creation of protected areas and the creation of ecological corridors, the latter being more efficient by connecting the remaining forests, increasing landscape connectivity, providing significant gains in relation to biodiversity. However, a major problem on implementation of Ecological Corridors projects is related to the selection of areas for this purpose, in this sense Geography can provide important contributions through the integrated study of landscape in the light of the geosystemic approach and the use of Geographical Information System (GIS) in order to permit assessment of reality having as a base the integration of ecological, biological and man-made aspects. Thus, this research aims to indicate potential areas and propose scenarios delimitation of Ecological Corridors in the municipality of Tibau do Sul / RN through Geographic Inference techniques in GIS platform. Therefore, the methodology adopted is based on the Geosystemic approach. From these elements were created 4 models to indicate potential areas for implementation of Ecological Corridors from the environmental perspective (potential erosion), socioeconomic (cover and land prices), legislative (areas protected by environmental legislation) and integrated (combination of environmental factors, socioeconomic and legislative), which in turn served as a basis for proposing scenarios aimed at this purpose. The results showed that all models can be quite useful in indicating potential areas for the establishment of ecological corridors, especially when based on an integrated approach between environmental and anthropogenic. The Corridors delimitation proposes shown may perform duties beyond the establishment of connectivity between fragments, since they also may have usefulness in controlling erosion and protecting fragile environments. Among the models developed, the integrated constituted itself as the best option because it enabled the interconnection of a larger number of fragments from a better use of the potentialities present in the landscape / O bioma Mata Atl?ntica ocupa grande parte da costa Atl?ntica brasileira, al?m de por??es do Paraguai e da Argentina. Em raz?o, sobretudo, de sua biodiversidade enquadra-se no grupo dos hotspots mundiais, ou seja, ?reas que apresentam extrema prioridade de conserva??o. Embora atualmente estejam dispon?veis alguns dispositivos que auxiliam na sua prote??o, no decorrer da hist?ria da ocupa??o e explora??o do territ?rio brasileiro, esse bioma passou, e ainda passa, por um intenso processo de devasta??o, provocado, sobretudo pela press?o exercida pelas atividades econ?micas, culminando em uma relevante redu??o de sua ?rea e em uma consequente fragmenta??o da paisagem, o que traz consigo uma s?rie de problemas em diversas escalas e aspectos. Assim como em grande parte dos munic?pios inclu?dos na ?rea de abrang?ncia do bioma, a situa??o de fragmenta??o florestal em Tibau do Sul/RN ? bastante cr?tica, refletindo assim em uma paisagem deveras diversificada com ampla tipologia de usos do solo. Dentre as alternativas que visam ? conserva??o do referido bioma destacam-se a cria??o de Unidades de Conserva??o e a cria??o de Corredores Ecol?gicos, sendo essa ?ltima mais eficiente por conectar os remanescentes florestais, aumentando a conectividade da paisagem, fornecendo ganhos significativos em rela??o ? biodiversidade. No entanto, uma das principais problem?ticas em projetos de implementa??o de Corredores Ecol?gicos est? relacionada com a sele??o de ?reas para tal fim, neste sentido a Geografia pode fornecer importantes contribui??es, atrav?s dos estudos integrados da paisagem ? luz da abordagem geossist?mica e do uso dos Sistemas de Informa??o Geogr?fica (SIG), atrav?s de t?cnicas de Infer?ncia Geogr?fica, de modo a permitir uma aprecia??o da realidade tomando por base a integra??o dos aspectos ecol?gicos, biol?gicos e antr?picos. Assim sendo, a presente pesquisa tem como objetivo indicar ?reas potenciais e propor cen?rios de delimita??o de Corredores Ecol?gicos no munic?pio de Tibau do Sul/RN, atrav?s de t?cnicas de Infer?ncia Geogr?fica em plataforma SIG. Para tanto, a metodologia adotada est? fundamentada na abordagem Geossist?mica. A partir desses elementos, foram criados 4 modelos para indica??o de ?reas potenciais par a implanta??o de Corredores Ecol?gicos a partir das perspectivas ambiental (potencial ? eros?o), socioecon?mica (cobertura e pre?o da terra), legislativa (?reas protegidas pela legisla??o ambiental) e integrada (combina??o de elementos ambientais, socioecon?micos e legislativos), que por sua vez serviram de base para a proposi??o de cen?rios voltados a essa finalidade. Os resultados mostraram que todos os modelos podem ser bastante ?teis na indica??o de ?reas potenciais para o estabelecimento de Corredores Ecol?gicos, sobretudo quando fundamentados em uma perspectiva integrada entre aspectos ambientais e antr?picos. As propostas de delimita??o de Corredores apresentadas podem exercer fun??es al?m do estabelecimento da conectividade entre fragmentos, pois as mesmas podem ter serventia tamb?m no controle de processos erosivos e prote??o de ambientes fr?geis

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:54:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JoseMAJ.pdf: 711051 bytes, checksum: 6bfbf1b93a8a49314295062e59672543 (MD5) Previous issue date: 2007-11-23 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico / Artificial Intelligence techniques are applied to improve performance of a simulated oil distillation system. The chosen system was a debutanizer column. At this process, the feed, which comes to the column, is segmented by heating. The lightest components become steams, by forming the LPG (Liquefied Petroleum Gas). The others components, C5+, continue liquid. In the composition of the LPG, ideally, we have only propane and butanes, but, in practice, there are contaminants, for example, pentanes. The objective of this work is to control pentane amount in LPG, by means of intelligent set points (SP s) determination for PID controllers that are present in original instrumentation (regulatory control) of the column. A fuzzy system will be responsible for adjusting the SP's, driven by the comparison between the molar fraction of the pentane present in the output of the plant (LPG) and the desired amount. However, the molar fraction of pentane is difficult to measure on-line, due to constraints such as: long intervals of measurement, high reliability and low cost. Therefore, an inference system was used, based on a multilayer neural network, to infer the pentane molar fraction through secondary variables of the column. Finally, the results shown that the proposed control system were able to control the value of pentane molar fraction under different operational situations / No presente trabalho, aplicamos t?cnicas de intelig?ncia artificial em um sistema simulado de destila??o de petr?leo, mais especificamente em uma coluna debutanizadora. Nesse processo, o produto que chega ? coluna, conhecido como LGN, ? fracionado por meio de aquecimento. Os componentes mais leves s?o transformados em vapor, que v?o constituir o GLP (G?s Liquefeito de Petr?leo), enquanto as fra??es mais pesadas continuam l?quidas, sendo, comumente, chamadas de C5+. Na composi??o do GLP, idealmente, temos apenas propanos e butanos, por?m, na pr?tica, temos a presen?a de contaminantes, como, por exemplo, pentanos (ipentanos e n-pentanos). O objetivo do trabalho ? regular ? quantidade de pentano presente no GLP, por meio da determina??o inteligente dos sets points (SP) de controladores presentes na instrumenta??o original da coluna. Para isso ? utilizado um sistema fuzzy, que ser? respons?vel por ajustar os valores desses SP s, a partir da compara??o entre a fra??o molar do pentano na sa?da da planta (GLP) e a quantidade desejada. Optou-se por controlar apenas a fra??o molar de i-pentano, por esta ser, normalmente, maior que a fra??o molar do n-pentano, e ainda, devido ao fato de que ambas apresentam din?micas extremamente semelhantes em fun??o das condi??es de opera??o da coluna. Por?m, a fra??o molar de pentano, seja do i-pentano ou n-pentano, ? de dif?cil medi??o on-line devido a limita??es, como: longos intervalos de medi??o, pouca confiabilidade e alto custo. Por essa raz?o, foi utilizado um sistema de infer?ncia, constru?do a partir de uma rede neural de m?ltiplas camadas para inferir o percentual de i-pentano a partir de vari?veis secund?rias da coluna. Os resultados obtidos mostram que o sistema fuzzy conseguiu controlar o valor da fra??o molar do i-pentano para diversas situa??es, mostrando ser um sistema de controle avan?ado vi?vel e com um n?vel satisfat?rio de confiabilidade

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LeandroLSL_DISSERT.pdf: 1890433 bytes, checksum: 540cbd4cf39fb3515249b7cecd6d0dcc (MD5) Previous issue date: 2010-03-19 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico / Nowadays, where the market competition requires products with better quality and a constant search for cost savings and a better use of raw materials, the research for more efficient control strategies becomes vital. In Natural Gas Processin Units (NGPUs), as in the most chemical processes, the quality control is accomplished through their products composition. However, the chemical composition analysis has a long measurement time, even when performed by instruments such as gas chromatographs. This fact hinders the development of control strategies to provide a better process yield. The natural gas processing is one of the most important activities in the petroleum industry. The main economic product of a NGPU is the liquefied petroleum gas (LPG). The LPG is ideally composed by propane and butane, however, in practice, its composition has some contaminants, such as ethane and pentane. In this work is proposed an inferential system using neural networks to estimate the ethane and pentane mole fractions in LPG and the propane mole fraction in residual gas. The goal is to provide the values of these estimated variables in every minute using a single multilayer neural network, making it possibly to apply inferential control techniques in order to monitor the LPG quality and to reduce the propane loss in the process. To develop this work a NGPU was simulated in HYSYS R software, composed by two distillation collumns: deethanizer and debutanizer. The inference is performed through the process variables of the PID controllers present in the instrumentation of these columns. To reduce the complexity of the inferential neural network is used the statistical technique of principal component analysis to decrease the number of network inputs, thus forming a hybrid inferential system. It is also proposed in this work a simple strategy to correct the inferential system in real-time, based on measurements of the chromatographs which may exist in process under study / Nos dias atuais, em que a concorr?ncia de mercado exige produtos de melhor qualidade e a busca constante pela redu??o de custos e pelo melhor aproveitamento das mat?rias-primas, a utiliza??o de estrat?gias de controle mais eficientes torna-se fundamental. Nas Unidades de Processamento de G?s Natural (UPGNs), assim como na maioria dos processos qu?micos, o controle de qualidade ? realizado a partir da composi??o de seus produtos. Entretanto, a an?lise de composi??es qu?micas, mesmo quando realizada por equipamentos como os cromat?grafos a g?s, apresenta longos intervalos de medi??o. Esse fato dificulta a elabora??o de estrat?gias de controle que proporcionem um melhor rendimento do processo. Geralmente, o principal produto econ?mico de uma UPGN ? o GLP (G?s Liquefeito de Petr?leo). Outros produtos comumente obtidos nessas unidades s?o a gasolina natural e o g?s residual. O GLP ? formado idealmente por propano e butano. Entretanto, na pr?tica, apresenta em sua composi??o contaminantes, tais como o etano e o pentano. Neste trabalho ? proposto um sistema de infer?ncia utilizando redes neurais para estimar as fra??es molares de etano e pentano no GLP e a fra??o molar de propano no g?s residual. O objetivo ? estimar essas vari?veis a cada minuto com uma ?nica rede neural de m?ltiplas camadas, permitindo a aplica??o de t?cnicas de controle inferencial visando a controlar a qualidade do GLP e reduzir a perda de propano no processo. No desenvolvimento deste trabalho, ? simulada no software HYSYS R uma UPGN formada por uma coluna de destila??o deetanizadora e outra debutanizadora. A infer?ncia ? realizada a partir das vari?veis de processo de alguns controladores PID presentes na instrumenta??o das colunas citadas. Com o intuito de reduzir a complexidade da rede neural de infer?ncia, ? utilizada a t?cnica estat?stica de an?lise de componentes principais (ACP) para diminuir o n?mero de entradas da rede. Tem-se, portanto, um sistema h?brido de infer?ncia. Tamb?m ? proposta neste trabalho, uma estrat?gia simples para a corre??o em tempo real do sistema de infer?ncia, tendo como base as medi??es dos poss?veis cromat?grafos de linha presentes no processo em estudo

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JoseMAJ_TESE.pdf: 3560157 bytes, checksum: 2f20316c7b980a74bdb7b82e97e3bb43 (MD5) Previous issue date: 2014-03-24 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico / In last decades, neural networks have been established as a major tool for the identification of nonlinear systems. Among the various types of networks used in identification, one that can be highlighted is the wavelet neural network (WNN). This network combines the characteristics of wavelet multiresolution theory with learning ability and generalization of neural networks usually, providing more accurate models than those ones obtained by traditional networks. An extension of WNN networks is to combine the neuro-fuzzy ANFIS (Adaptive Network Based Fuzzy Inference System) structure with wavelets, leading to generate the Fuzzy Wavelet Neural Network - FWNN structure. This network is very similar to ANFIS networks, with the difference that traditional polynomials present in consequent of this network are replaced by WNN networks. This paper proposes the identification of nonlinear dynamical systems from a network FWNN modified. In the proposed structure, functions only wavelets are used in the consequent. Thus, it is possible to obtain a simplification of the structure, reducing the number of adjustable parameters of the network. To evaluate the performance of network FWNN with this modification, an analysis of network performance is made, verifying advantages, disadvantages and cost effectiveness when compared to other existing FWNN structures in literature. The evaluations are carried out via the identification of two simulated systems traditionally found in the literature and a real nonlinear system, consisting of a nonlinear multi section tank. Finally, the network is used to infer values of temperature and humidity inside of a neonatal incubator. The execution of such analyzes is based on various criteria, like: mean squared error, number of training epochs, number of adjustable parameters, the variation of the mean square error, among others. The results found show the generalization ability of the modified structure, despite the simplification performed / Nas ?ltimas d?cadas, as redes neurais t?m se estabelecido como uma das principais ferramentas para a identifica??o de sistemas n?o lineares. Entre os diversos tipos de redes utilizadas em identifica??o, uma que se pode destacar ? a rede neural wavelet (ou Wavelet Neural Network - WNN). Esta rede combina as caracter?sticas de multirresolu??o da teoria wavelet com a capacidade de aprendizado e generaliza??o das redes neurais, podendo fornecer modelos mais exatos do que os obtidos pelas redes tradicionais. Uma evolu??o das redes WNN consiste em combinar a estrutura neuro-fuzzyANFIS (Adaptive Network Based Fuzzy Inference System) com estas redes, gerando-se a estrutura Fuzzy Wavelet Neural Network - FWNN. Essa rede ? muito similar ?s redes ANFIS, com a diferen?a de que os tradicionais polin?mios presentes nos consequentes desta rede s?o substitu?dos por redes WNN. O presente trabalho prop?e uma rede FWNN modificada para a identifica??o de sistemas din?micos n?o lineares. Nessa estrutura, somente fun??es waveletss?o utilizadas nos consequentes. Desta forma, ? poss?vel obter uma simplifica??o da estrutura com rela??o a outras estruturas descritas na literatura, diminuindo o n?mero de par?metros ajust?veis da rede. Para avaliar o desempenho da rede FWNN com essa modifica??o, ? realizada uma an?lise das caracter?sticas da rede, verificando-se as vantagens, desvantagens e o custo-benef?cio quando comparada com outras estruturas FWNNs. As avalia??es s?o realizadas a partir da identifica??o de dois sistemas simulados tradicionalmente encontrados na literatura e um sistema real n?o linear, consistindo de um tanque de multisse??es e n?o linear. Por fim, a rede foi utilizada para inferir valores de temperatura e umidade no interior de uma incubadora neonatal. A execu??o dessa an?lise baseia-se em v?rios crit?rios, tais como: erro m?dio quadr?tico, n?mero de ?pocas de treinamento, n?mero de par?metros ajust?veis, vari?ncia do erro m?dio quadr?tico, entre outros. Os resultados encontrados evidenciam a capacidade de generaliza??o da estrutura modificada, apesar da simplifica??o realizada

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:56:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DaniloCS_DISSERT.pdf: 3897603 bytes, checksum: cd98fa05a1dee36b5186c50e95b2f03b (MD5) Previous issue date: 2013-02-01 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / Operating industrial processes is becoming more complex each day, and one of the factors that contribute to this growth in complexity is the integration of new technologies and smart solutions employed in the industry, such as the decision support systems. In this regard, this dissertation aims to develop a decision support system based on an computational tool called expert system. The main goal is to turn operation more reliable and secure while maximizing the amount of relevant information to each situation by using an expert system based on rules designed for a particular area of expertise. For the modeling of such rules has been proposed a high-level environment, which allows the creation and manipulation of rules in an easier way through visual programming. Despite its wide range of possible applications, this dissertation focuses only in the context of real-time filtering of alarms during the operation, properly validated in a case study based on a real scenario occurred in an industrial plant of an oil and gas refinery / A opera??o de processos industriais vem se tornando mais complexa ao longo dos anos, e um dos elementos que possibilitam este aumento de complexidade ? a integra??o de novas tecnologias e solu??es inteligentes empregadas no setor, como ? o caso dos sistemas de apoio ? decis?o. Neste sentido, esta disserta??o visa o desenvolvimento de um sistema de aux?lio ? opera??o baseado em uma ferramenta computacional chamada de sistema especialista. O objetivo principal ? tornar a opera??o mais confi?vel e segura ao maximizar a quantidade de informa??es relevantes a cada situa??o atrav?s da utiliza??o de um sistema especialista baseado em regras pr?-moldadas para uma determinada ?rea de conhecimento. Para a modelagem de tais regras foi proposto um ambiente de alto-n?vel, que permite a cria??o e manipula??o de regras de forma facilitada atrav?s de programa??o visual. A despeito de sua ampla gama de poss?veis aplica??es, esta disserta??o tem como foco o contexto de filtragem em tempo real de alarmes durante a opera??o, devidamente validada em um estudo de caso baseado em um cen?rio real ocorrido em uma planta industrial de uma refinaria de petr?leo e g?s

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:56:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 VictorLCMS_DISSERT.pdf: 2392559 bytes, checksum: f4276b98c00bcaaa7742d7ced860b2b7 (MD5) Previous issue date: 2013-04-19 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico / A serious problem that affects an oil refinery s processing units is the deposition of solid particles or the fouling on the equipments. These residues are naturally present on the oil or are by-products of chemical reactions during its transport. A fouled heat exchanger loses its capacity to adequately heat the oil, needing to be shut down periodically for cleaning. Previous knowledge of the best period to shut down the exchanger may improve the energetic and production efficiency of the plant. In this work we develop a system to predict the fouling on a heat exchanger from the Potiguar Clara Camar?o Refinery, based on data collected in a partnership with Petrobras. Recurrent Neural Networks are used to predict the heat exchanger s flow in future time. This variable is the main indicator of fouling, because its value decreases gradually as the deposits on the tubes reduce their diameter. The prediction could be used to tell when the flow will have decreased under an acceptable value, indicating when the exchanger shutdown for cleaning will be needed / Um s?rio problema que afeta unidades de refino de petr?leo ? a deposi??o e incrusta??o de s?lidos nos equipamentos. Esses res?duos est?o naturalmente presentes no petr?leo ou s?o produtos de rea??es qu?micas durante o seu transporte. Um permutador de calor, quando sujo, perde sua capacidade de aquecer adequadamente o petr?leo, precisando, periodicamente, ser retirado de opera??o, para que possa ser realizada uma limpeza. Informa??es pr?vias do melhor per?odo para realizar as paradas podem melhorar a efici?ncia energ?tica e de produ??o da planta. Esse trabalho desenvolveu um sistema de predi??o da incrusta??o em um permutador da Refinaria Potiguar Clara Camar?o, com base em dados coletados em parceria com a Petrobras. Foram utilizadas redes neurais recorrentes que preveem a vaz?o no permutador em instantes futuros. Essa vari?vel ? o principal indicador da incrusta??o, pois seu valor diminui gradualmente ? medida que os dep?sitos nas paredes dos tubos reduzem seu di?metro. A predi??o pode ser usada para dizer quando a vaz?o ter? ca?do abaixo de um valor satisfat?rio, indicando quando ser? necess?rio retirar o equipamento de opera??o