Submitted by Bruna Rodrigues (bruna92rodrigues@yahoo.com.br) on 2016-10-05T13:21:28Z No. of bitstreams: 1 TeseRFF.pdf: 11255323 bytes, checksum: 6490de6218937c15e5bbdc6d9672a300 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-20T18:15:52Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseRFF.pdf: 11255323 bytes, checksum: 6490de6218937c15e5bbdc6d9672a300 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-20T18:15:59Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseRFF.pdf: 11255323 bytes, checksum: 6490de6218937c15e5bbdc6d9672a300 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-20T18:16:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TeseRFF.pdf: 11255323 bytes, checksum: 6490de6218937c15e5bbdc6d9672a300 (MD5) Previous issue date: 2016-05-04 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Solid-state fermentation is characterized by the growth of microorganisms in absence of free water. In one hand, it is advantageous because simulates their natural environment, enabling the use of agro industrial residues in natura. On the other hand, it limits heat transfer between elements, restricting control over the temperature of the medium. In fact, the microbial growth and the product formation dynamics are directly affected by the environmental conditions and variations can be harmful to the process productivity. As a consequence, the temperature increase caused by metabolic heat needs to be avoided. Studies concerning the microbial dynamics dealing with these variations are scarce. Moreover, it was not found any control laws, with guarantee of stability, which was designed for a reference tracking and to minimize the disturbances effects. Thus, two fronts need to be addressed for the solid-state fermentation viability: the development of a mathematical model able to estimate the effects of environmental changes in the process; and a temperature control system able to handle the heat from microbial metabolism. The model was used in a computational algorithm in order to determine if there was a temperature profile that would be more favorable to the products formation. In this work two control laws were studied, a proportional integrative, because it is the most widespread in the industry, and a model base predictive controller, because of its multivariable control versatility. Both control laws were simulated and then implemented in an eleven liters agitated drum bioreactor. Some of the various methods for PI controller parameters settings had their performance and relative stability requirement evaluated. The one that was proved stable was implemented in the bioreactor. Due to the uncertainties of the fermentation process, a self-adjustment mechanism was added to the predictive controller, in spite of the developed mathematical model, in order to avoid some estimation mistakes caused by some non-estimated states of the real process. The controller achieved an adequate performance with this approach. The results showed that the microorganisms were more efficient at a constant 32°C temperature. In addition, both developed controllers presented appropriate results facing the fermentation process requirement, with mean deviances from the referential temperature below 0,6°C and a maximum error of 2,8°C. / Uma das características da fermentação em estado sólido é que ela ocorre na ausência de água livre. Isso a torna vantajosa por simular o ambiente natural dos microrganismos com possibilidade de uso de resíduos agroindustriais in natura. Por outro lado, dificulta a transferência de calor entre os elementos do processo e, com isso, a capacidade de controlar a temperatura do meio fica debilitada. Por sua vez, a dinâmica do crescimento microbiano e a formação de produtos de interesse estão diretamente relacionadas às condições ambientais, cujas variações podem ser prejudiciais à produtividade do processo. Ao mesmo tempo, o calor gerado pelo metabolismo microbiano aumenta a temperatura do processo, que necessita ser regulada. Estudos que revelam como os microrganismos se comportam frente essas variações são escassos. Além disso, não foram encontradas leis de controle para a FES, com garantia de estabilidade, a fim de se minimizar os efeitos dos distúrbios. Duas frentes se destacam para a viabilização da FES: o desenvolvimento de um modelo matemático capaz de estimar os efeitos das variações das condições ambientais na dinâmica do processo e um sistema de controle da temperatura apropriado para lidar com os distúrbios gerados pelo crescimento celular. Em conjunto com a modelagem matemática, foram empregados mecanismos computacionais para averiguar qual seria o perfil de temperaturas que mais favorece à formação dos produtos. Por sua vez, foram estudados dois tipos de controladores: os proporcionais integrativos, pela ampla aplicação industrial, e os preditivos baseados em modelo, pela versatilidade no controle multivariável. Os sistemas de controle foram testados em um biorreator de 11 litros de volume nominal. Dentre várias, algumas metodologias para ajuste dos controladores proporcionais integrativos foram avaliadas nos quesitos desempenho e estabilidade relativa durante a fase de simulações. A metodologia que se provou estável nos testes realizados foi implementada no biorreator. Já para o controlador preditivo, frente às incertezas do processo fermentativo, foi necessário desenvolver um mecanismo de auto ajuste do modelo desenvolvido, a fim de que os erros dos estados não estimados do processo real fossem compensados e o controlador tivesse um desempenho adequado. Os resultados mostraram que o microrganismo, Aspergilus niger 3T5B8, produz uma quantidade maior de metabólitos de interesse a uma temperatura constante de 32°C. Além disso, ambos controladores utilizados apresentaram resultados apropriados aos requisitos do processo fermentativo, ou seja, com desvio médio da temperatura de referência menor do que 0,6°C.

Este trabalho descreve a aplicação de redes neurais \"feed-forward\" com três camadas em diferentes áreas da Engenharia Química. O objetivo principal do projeto é a modelagem, simulação e posterior otimização do processo de produção de isopreno empregando técnicas de redes neurais em substituição as equações de modelagem fenomenológica. A planta industrial testada é a unidade de produção de isopreno da BRASKEM (antiga COPENE). O sistema consiste essencialmente de um reator de dimerização e uma série de colunas de destilação. Uma vez que redes neurais são capazes de aprender eficientemente o processo a partir de informações extraídas diretamente de dados da planta, para este trabalho o modelo de rede neural gerado foi construído a partir de dados históricos operacionais coletados a cada 15 minutos durante o período de 1 ano. Em uma primeira etapa é realizada a análise dos dados operacionais de modo a detectar e eliminar erros grosseiros e sistemáticos. Em seguida, a modelagem e simulação do processo são realizadas. O modelo de redes neurais gerado é, então, empregado na otimização qualitativa/quantitativa do processo, construindo um \"grid\" de busca detalhado da região de interesse, através um mapeamento completo da função objetivo no espaço das variáveis de decisão. A segunda etapa diz respeito à predição de azeótropos, visando um melhor entendimento do comportamento do sistema da seção de extração de isopreno. Nas duas etapas, a grande vantagem em utilizar modelos de redes neurais, além de ajustar dados, é a capacidade que estes apresentam em representar eficientemente sistemas multivariáveis, complexos e não lineares, aprendendo o sistema, sem o conhecimento das leis físicas e químicas que o regem. Comparações entre a predição dos modelos propostos e os dados experimentais foram executadas e resultados muito bons foram conseguidos do ponto de vista industrial. ) Esta metodologia fornece informações interessantes e de maior compreensão para a análise dos engenheiros de processo do que os procedimentos convencionais correspondentes. Além disso, este trabalho mostra que a metodologia de redes neurais é promissora para varias aplicações indústrias, tais como análise de dados, modelagem, simulação e otimização de processos, bem como predição de propriedades termodinâmicas. / This work describes the application of a three-layer feed-forward neural network (NN) in different areas of chemical engineering. The main objective of this study is to model, simulate and optimize a real industrial plant, using NN by replacing phenomenological models. The industrial process studied is the isoprene production unit from BRASKEM. The chemical process consists basically of a dimerization reactor and a separation column train. Since NNs are able to extract information from plant data in an efficient manner, for this work, the neural network model was built directly from historical plant data, which were collected every 15 minutes during a period of one year. These data were carefully analyzed in order to identify and eliminate gross error data and non-steady state operation data. The modeling using NN was carried out by parts in order to get information on intermediate streams. Then, the global model was built, by interconnecting each individual model, and used to simulate and optimize the process. The optimization procedure carries on a detailed grid search of the region of interest, by a full mapping of the objective function on the space of decision variables. The second stage of this work deals with the azeotropic prediction using also the neural network approach. The objective of this step was to obtain a better understanding of the system behavior in the isoprene extraction section. Since all the cases studied are non-linear, complex andmultivariable systems, NN approach appears as a technique of interest due to its capability of learning the system without knowledge of the physical and chemical laws that govern it. Comparisons between the model\'s prediction and the experimental data were performed and reasonable results were achieved from an industrial point of view. ) Using neural network approach provides more comprehensive information for an engineer\'s analysis than the conventional procedure. This work shows that the use of NN methodology is promising for several industrial applications, such as data analysis, modeling, simulation and optimization process, as well as thermodynamics properties prediction. However, success in obtaining a reliable and robust NN depends strongly on the choice of the variables involved, as well as the quality of available data set and the domain used for training purposes.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Rice husk is a subproduct of the food industry, rich in carbohydrates, which can be partially fractionated and converted into fermentable sugars. In this work, it was investigated the best conditions for the conversion of the residual biomass, rice husks, into succinic acid, an important start molecule for the synthesis of the chemo-pharmaceutical industry. With the goal of the separation of lignin and transformation of cellulose and hemicellulose into sugars, the rice husks were submitted, initially, to acid hydrolysis, in autoclave and in pressurized polytetrafluoroethylene reactor. The hydrolysis conditions were optimized by factorial design for the pressurized acid hydrolysis; temperature, time and acid catalyst concentration (HCl or H2SO4) were evaluated. For the acid hydrolysis in autoclave, it was optimized the ratio rice husks mass: acid volume, time and concentration of HCl or H2SO4. It was observed that the sugar production by using autoclave was lower than by the pressurized hydrolysis system, needing further concentration of the hydrolysate for the subsequent fermentation step. The best results were obtained with the polytetrafluoroethylene reactor, by 59 bar, with HCl 0,26 mol L-1, at 175°C and reaction time of 46 min, yielding 19.0 g L- 1 of glucose and 3.01 g L- 1 of xylose. The efficiency of different detoxification methods of the hydrolyzed rice husk were evaluated; the combined method of pH adjustment plus adsorption on active carbon was the most effective by eliminating inhibitors, without appreciable reduction of the sugar concentration. The detoxified hydrolysate was sterilized and adjusted at pH 7 and fermented with A. succinogenes at 37 ° C, in anaerobic medium, occurring the conversion of the two main monosaccharides, glucose and xylose, into succinic acid. The nutrient concentration and the agitation rate of the medium were also optimized by factorial design. As a result, after 54 h of static fermentation, the hydrolysate was supplemented with 8.40 g L-1 yeast extract and 1.40 g L -1 of NaHCO3, to yield 59.9% succinic acid. Almost all of the sugar at this time was consumed and converted to succinic acid; at the same time, acetic and formic acid are formed, but, in low concentrations related to the production of succinic acid, not compromising the yield of the process. For the succinic acid extraction and purification, the fermentate was submitted to the solid phase extraction procedure; cartridges with different extraction phases were tested, and among them, the ion exchange one was the only effective, with recoveries up to 96%. After solid phase extraction, the eluted solution, containing 12.05 g L- 1 succcinic acid, was lyophilized, and crystals of succinic acid with 80.7% (m m- 1) were obtained. The raw material used in the bioprocess has no commercial value, representing a zero cost carbon source, which reveals itself adequate to the succinic acid production by fermentation with A. succinogenes, after hydrolysis. The use of the residual rice husk can contribute to the mitigation of the environmental impact resulting from the illegal discharge in the environment. / A casca de arroz é um subproduto da indústria de alimentos, rico em carboidratos, que pode ser fracionada e, parcialmente, convertida em açúcares fermentescíveis. Neste trabalho, investigou-se as melhores condições para a conversão da biomassa residual, casca de arroz, em ácido succínico, importante insumo para a síntese industrial farmoquímica. Com o objetivo de separação da lignina e transformação da celulose e da hemicelulose em açúcares, a casca de arroz foi submetida, inicialmente, à hidrólise ácida em autoclave e em reator de politetrafluoretileno, à pressão. As condições de hidrólise foram otimizadas através de planejamento fatorial, sendo avaliado na hidrólise ácida pressurizada, a influência da temperatura, do tempo e da concentração do catalisador ácido (HCl ou H2SO4); já, na hidrólise em autoclave, otimizou-se a relação massa de casca de arroz : volume de solução ácida, tempo e concentração de HCl ou H2SO4. Observou-se que a produção de açúcares em autoclave é inferior à do sistema de hidrólise à pressão, necessitando, inclusive, concentração do hidrolisado para utilização na etapa fermentativa. Os melhores resultados foram obtidos com o reator de politetrafluoretileno, à pressão de 59 bar, com 0,26 mol L-1 de HCl, temperatura de 175 °C e tempo de reação de 46 min, produzindo-se 19 g L-1 de glicose e 3,01 g L-1 de xilose. Avaliou-se a eficiência de diferentes métodos de destoxificação do hidrolisado de casca de arroz, sendo o método combinado, de ajuste de pH seguido de adsorção em carvão ativado, o mais eficaz na eliminação de inibidores, sem redução apreciável da concentração de açúcares. O hidrolisado destoxificado foi esterilizado, ajustado a pH 7 e fermentado com A. succinogenes, à 37 ºC, em meio anaeróbio, ocorrendo a conversão dos monossacarídeos predominantes, glicose e xilose, em ácido succínico. A concentração dos nutrientes e a velocidade de agitação do meio também foram otimizadas por meio de planejamento fatorial. Após 54 h de fermentação estática do hidrolisado, suplementado com 8,40 g L-1 de extrato de levedura e 1,40 g L-1 de NaHCO3, o rendimento em ácido succínico foi de 59,9%. Praticamente, toda a concentração de açúcar é consumida neste tempo e convertida em ácido succínico; simultaneamente, formam-se ácido acético e fórmico, porém, em baixas concentrações em relação à produção de ácido succínico, não comprometendo o rendimento do processo. Para a extração e purificação do ácido succínico, o fermentado foi submetido ao procedimento de extração em fase sólida; cartuchos com diferentes fases extratoras foram testados, e, dentre eles, somente o de troca iônica se mostrou efetivo, com recuperação de até 96,0%. Após a extração, o eluido da extração em fase sólida, contendo 12,0 g L-1 de ácido succínico foi liofilizado, obtendo-se cristais com pureza de 80,7% (m m-1). A matéria-prima utilizada no bioprocesso, casca de arroz, não tem valor comercial, representando fonte de carbono de custo zero, que se revelou adequada à produção de ácido succínico por meio de fermentação com A. succinogenes, após hidrólise. O aproveitamento da casca de arroz residual pode contribuir para a mitigação do impacto ambiental resultante da disposição ilegal no ambiente.

A busca por eficiência e qualidade esta presente nas usinas de produção de etanol. A demanda por novas tecnologias e soluções para problemas conhecidos é dinâmica e contínua. No processo de produção do etanol há a necessidade de se quantificar a qualidade do etanol produzido. Esta análise demanda procedimentos laboratoriais que impõe um tempo entre a coleta da amostra e o resultado das análises laboratoriais. Este tempo afeta a velocidade de reação do sistema de controle de produção a uma variação na qualidade do etanol. Quanto antes se atue na produção, menor é o retrabalho sobre o que foi produzido fora da especificação desejada e maior o rendimento e a produtividade do processo. Um dos indicadores de rendimento do processo de produção de etanol é a porcentagem de massa de etanol em relação à massa de água contida na solução. Este indicador é representado por \"m/m\", e significa grau alcoólico do etanol. Tabelas alcoométricas são utilizadas para determinar o valor do grau alcoólico, tendo como variáveis de entrada a temperatura e a densidade. O intervalo de temperatura onde as tabelas alcoométricas são válidas não é o mesmo que o processo industrial necessita. O processo industrial trabalha com temperaturas próximas a 90°C. Este fato impõe que as análises do grau alcoólico sejam feitas em laboratório, prejudicando o tempo de resposta ao processo industrial. Objetivando resolver este problema, este trabalho busca por meio da utilização de redes neurais determinar uma função matemática que possa ser capaz de indicar o valor do grau alcoólico do etanol de maneira precisa e sem que seja necessário o uso de consultas e aproximações por tabelas de referência. / The search for efficiency and quality is present in ethanol plants. The demand for new technologies and solutions to known problems is dynamic and continuous. In the process of producing ethanol is necessary to quantify the quality of the produced ethanol. This analysis requires laboratory procedures it takes a time between sample collection and results of laboratory analysis. This time affects the reaction speed of the system production control to a variation in the quality of ethanol. The sooner they are acting in the production, lower rework on what was produced outside the desired specification and higher efficiency and productivity of the process. One of the indicators of process performance ethanol is the percentage mass of ethanol relative to water diluted solution. This indicator is represented by \"m/m\" and means a degree alcoholic of ethanol. Alcohol tables are used to determine the amount of degree alcohol having as input variables the temperature and density. The temperature range where the alcohol tables are valid is not the same as the industrial process needs. The industrial process works at temperatures around 90°C. This fact requires the analysis of the degree of alcoholic of the ethanol are made in the laboratory, hampering the response time to the industrial process. Aiming to solve this fact, this paper aims through the use of neural networks for universal approximation theorem, find a mathematical function that can be implemented in a virtual sensor capable of indicating the value of the alcoholic content of ethanol.

Esta tese descreve o desenvolvimento e implementação de um otimizador em tempo real da operação do conversor da unidade de craqueamento catalítico em leito fluidizado (FCC) da refinaria Henrique Lage localizada em São José dos Campos. É desenvolvida uma estratégia de otimização integrada ao controlador preditivo cuja função objetivo e restrições incorporam componentes dinâmicos e estáticos. Os problemas de controle multivariável e otimização econômica são resolvidos simultaneamente num mesmo algoritmo. É utilizado um modelo rigoroso do processo para determinar as condições econômicas ótimas do estado estacionário do conversor. Por intermédio do modelo dinâmico, obtido através de testes em degrau na planta, é determinada a melhor trajetória para conduzir o processo para o seu ponto de maior lucratividade, sem violar as suas restrições operacionais durante as transições. As variáveis controladas e manipuladas possuem restrições tanto no transiente como no estado estacionário. O problema de otimização não linear resultante é resolvido através de um algoritmo SQP. A nova estratégia de otimização forneceu excelentes resultados nas simulações com as condições normais de operação e as perturbações típicas da unidade. Na comparação desta estratégia com a convencional, cujas funções de controle e otimização estão separadas, a mesma mostrou um melhor desempenho por manter o processo mais estável. Na fase de implementação do otimizador, o controlador preditivo multivariável existente no conversor foi adaptado para a nova estrutura de otimização através da inclusão das funções de otimização que envolvem o modelo rigoroso do estado estacionário do processo. O controlador/otimizador foi inserido no software da Petrobras denominado SICON, o qual já era utilizado como plataforma de sintonia e manutenção do controlador multivariável linear do conversor. Esse software tem facilidades para desenvolvimento e implementação de estratégias de controle avançado. Neste trabalho são apresentados os aspectos mais importantes da integração do otimizador na estrutura de automação da refinaria e o seu comissionamento. Estão também relacionadas as principais dificuldades encontradas na implementação do otimizador e a forma que as mesmas foram solucionadas. Os resultados obtidos na planta mostram um bom desempenho do novo algoritmo tanto em relação aos benefícios econômicos como na estabilização da unidade. / This thesis describes the development and implementation of a real time optimizer of the operation of a fluid catalytic cracking (FCC) converter in the Henrique Lage refinery located in São José dos Campos. It is developed an optimization strategy integrated into the predictive controller whose objective function and constraints incorporate dynamic and static components. The multivariable control and the economic optimization problems are solved simultaneously by the same algorithm. A rigorous process model is used to determine the converter steady-state optimum economic operating conditions. By utilizing a dynamic model, obtained through step tests in the plant, calculations are carried out in order to determine the best path to drive the process to its more profitable operating point, without violating operational constraints during the transient modes. All controlled and manipulated variables are constrained, both in the steady-state and in the dynamic states. The resulting optimization problem is nonlinear and is solved by an SQP algorithm. The new optimization strategy has provided excellent results in the simulations performed at normal operating conditions and typical disturbances. Comparing to the conventional strategy, whose control and optimization functions are separated, the new one has shown a better performance by maintaining a smoother operation of the process. In the optimizer implementation phase, the existent predictive linear controller was adapted to the new optimization structure by including the optimization function that involves the rigorous steady-state model of the process. The optimizing controller was inserted in Petrobras SICON software, which was already being used as a tuning and maintenance platform of the linear multivariable controller of the converter. This software has nice features for the development and implementation of advanced process control strategies. In this work it is presented the more important aspects of the optimizer integration into the refinery automation structure and its commissioning. The main difficulties of the optimizer implementation and the way how they were solved are also related. Plant results show a good performance of the new algorithm in terms of economic benefits and unit stabilization.

Esta tese descreve o desenvolvimento e implementação de um otimizador em tempo real da operação do conversor da unidade de craqueamento catalítico em leito fluidizado (FCC) da refinaria Henrique Lage localizada em São José dos Campos. É desenvolvida uma estratégia de otimização integrada ao controlador preditivo cuja função objetivo e restrições incorporam componentes dinâmicos e estáticos. Os problemas de controle multivariável e otimização econômica são resolvidos simultaneamente num mesmo algoritmo. É utilizado um modelo rigoroso do processo para determinar as condições econômicas ótimas do estado estacionário do conversor. Por intermédio do modelo dinâmico, obtido através de testes em degrau na planta, é determinada a melhor trajetória para conduzir o processo para o seu ponto de maior lucratividade, sem violar as suas restrições operacionais durante as transições. As variáveis controladas e manipuladas possuem restrições tanto no transiente como no estado estacionário. O problema de otimização não linear resultante é resolvido através de um algoritmo SQP. A nova estratégia de otimização forneceu excelentes resultados nas simulações com as condições normais de operação e as perturbações típicas da unidade. Na comparação desta estratégia com a convencional, cujas funções de controle e otimização estão separadas, a mesma mostrou um melhor desempenho por manter o processo mais estável. Na fase de implementação do otimizador, o controlador preditivo multivariável existente no conversor foi adaptado para a nova estrutura de otimização através da inclusão das funções de otimização que envolvem o modelo rigoroso do estado estacionário do processo. O controlador/otimizador foi inserido no software da Petrobras denominado SICON, o qual já era utilizado como plataforma de sintonia e manutenção do controlador multivariável linear do conversor. Esse software tem facilidades para desenvolvimento e implementação de estratégias de controle avançado. Neste trabalho são apresentados os aspectos mais importantes da integração do otimizador na estrutura de automação da refinaria e o seu comissionamento. Estão também relacionadas as principais dificuldades encontradas na implementação do otimizador e a forma que as mesmas foram solucionadas. Os resultados obtidos na planta mostram um bom desempenho do novo algoritmo tanto em relação aos benefícios econômicos como na estabilização da unidade. / This thesis describes the development and implementation of a real time optimizer of the operation of a fluid catalytic cracking (FCC) converter in the Henrique Lage refinery located in São José dos Campos. It is developed an optimization strategy integrated into the predictive controller whose objective function and constraints incorporate dynamic and static components. The multivariable control and the economic optimization problems are solved simultaneously by the same algorithm. A rigorous process model is used to determine the converter steady-state optimum economic operating conditions. By utilizing a dynamic model, obtained through step tests in the plant, calculations are carried out in order to determine the best path to drive the process to its more profitable operating point, without violating operational constraints during the transient modes. All controlled and manipulated variables are constrained, both in the steady-state and in the dynamic states. The resulting optimization problem is nonlinear and is solved by an SQP algorithm. The new optimization strategy has provided excellent results in the simulations performed at normal operating conditions and typical disturbances. Comparing to the conventional strategy, whose control and optimization functions are separated, the new one has shown a better performance by maintaining a smoother operation of the process. In the optimizer implementation phase, the existent predictive linear controller was adapted to the new optimization structure by including the optimization function that involves the rigorous steady-state model of the process. The optimizing controller was inserted in Petrobras SICON software, which was already being used as a tuning and maintenance platform of the linear multivariable controller of the converter. This software has nice features for the development and implementation of advanced process control strategies. In this work it is presented the more important aspects of the optimizer integration into the refinery automation structure and its commissioning. The main difficulties of the optimizer implementation and the way how they were solved are also related. Plant results show a good performance of the new algorithm in terms of economic benefits and unit stabilization.

A busca por eficiência e qualidade esta presente nas usinas de produção de etanol. A demanda por novas tecnologias e soluções para problemas conhecidos é dinâmica e contínua. No processo de produção do etanol há a necessidade de se quantificar a qualidade do etanol produzido. Esta análise demanda procedimentos laboratoriais que impõe um tempo entre a coleta da amostra e o resultado das análises laboratoriais. Este tempo afeta a velocidade de reação do sistema de controle de produção a uma variação na qualidade do etanol. Quanto antes se atue na produção, menor é o retrabalho sobre o que foi produzido fora da especificação desejada e maior o rendimento e a produtividade do processo. Um dos indicadores de rendimento do processo de produção de etanol é a porcentagem de massa de etanol em relação à massa de água contida na solução. Este indicador é representado por \"m/m\", e significa grau alcoólico do etanol. Tabelas alcoométricas são utilizadas para determinar o valor do grau alcoólico, tendo como variáveis de entrada a temperatura e a densidade. O intervalo de temperatura onde as tabelas alcoométricas são válidas não é o mesmo que o processo industrial necessita. O processo industrial trabalha com temperaturas próximas a 90°C. Este fato impõe que as análises do grau alcoólico sejam feitas em laboratório, prejudicando o tempo de resposta ao processo industrial. Objetivando resolver este problema, este trabalho busca por meio da utilização de redes neurais determinar uma função matemática que possa ser capaz de indicar o valor do grau alcoólico do etanol de maneira precisa e sem que seja necessário o uso de consultas e aproximações por tabelas de referência. / The search for efficiency and quality is present in ethanol plants. The demand for new technologies and solutions to known problems is dynamic and continuous. In the process of producing ethanol is necessary to quantify the quality of the produced ethanol. This analysis requires laboratory procedures it takes a time between sample collection and results of laboratory analysis. This time affects the reaction speed of the system production control to a variation in the quality of ethanol. The sooner they are acting in the production, lower rework on what was produced outside the desired specification and higher efficiency and productivity of the process. One of the indicators of process performance ethanol is the percentage mass of ethanol relative to water diluted solution. This indicator is represented by \"m/m\" and means a degree alcoholic of ethanol. Alcohol tables are used to determine the amount of degree alcohol having as input variables the temperature and density. The temperature range where the alcohol tables are valid is not the same as the industrial process needs. The industrial process works at temperatures around 90°C. This fact requires the analysis of the degree of alcoholic of the ethanol are made in the laboratory, hampering the response time to the industrial process. Aiming to solve this fact, this paper aims through the use of neural networks for universal approximation theorem, find a mathematical function that can be implemented in a virtual sensor capable of indicating the value of the alcoholic content of ethanol.