O desafio para a área de monitoramento de processos, em indústrias químicas, ainda é a etapa de detecção, com a necessidade de desenvolvimento de sistemas confiáveis. Pode-se resumir que um sistema é confiável, ao ser capaz de detectar as situações anormais, de modo precoce, e, ao mesmo tempo, de minimizar a geração de alarmes falsos. Ao se ter um sistema confiável, pode-se empregá-lo para auxiliar o operador, de fábricas, no processo de tomada de decisões. O objetivo deste estudo é apresentar uma metodologia, baseada na técnica, modelo oculto de Markov (HMM, acrônimo de ?Hidden Markov Model?), para se detectar situações anormais em caldeiras de recuperação química. As aplicações de maior sucesso de HMM são na área de reconhecimento de fala. Pode-se citar como aspectos positivos: o raciocínio probabilístico, a modelagem explícita, e a identificação a partir de dados históricos. Fez-se duas aplicações. O primeiro estudo de caso é no ?benchmark? de um sistema de evaporação múltiplo efeito de uma fábrica de produção de açúcar. Identificou-se um HMM, característico de operação normal, para se detectar cinco situações anormais no atuador responsável por regular o fluxo de xarope de açúcar para o primeiro evaporador. A detecção, para as três situações abruptas, é imediata, uma vez que o HMM foi capaz de detectar alterações, abruptas, no sinal da variável monitorada. Em relação às duas situações incipientes, foi possível detectá-las ainda em estágio inicial; ao ser o valor de f (vetor responsável por representar a intensidade de um evento anormal, com o tempo), no instante da detecção, próximo a zero, igual a 2,8% e 2,1%, respectivamente. O segundo estudo de caso é em uma caldeira de recuperação química, de uma fábrica de produção de celulose, no Brasil. O objetivo é monitorar o acúmulo de depósitos de cinzas sobre os equipamentos da sessão de transferência de calor convectivo, através de medições de perda de carga. Este é um dos principais desafios para se aumentar a eficiência operacional deste equipamento. Após a identificação de um HMM característico de perda de carga alta, pôde-se verificar a sua capacidade de informar o estado atual e, por consequência, a tendência do sistema, de modo similar à um preditor. Pôde-se demonstrar também a utilidade de se definir limites de controle, com o objetivo de se ter a informação sobre a distância entre o estado atual e os níveis de alarme de perda de carga. / The greatest challenge faced by the area of process monitoring in chemical industries still resides in the fault detection task, which aims at developing reliable systems. One may say that a system is reliable if it is able to perform early fault detection and, at the same time, to reduce the generation of false alarms. Once there is a reliable system available, it can be employed to help operators, in factories, in the decisionmaking process. The aim of this study is presenting a methodology, based on the Hidden Markov Model (HMM) technique, suggesting its use in the detection of abnormal situations in chemical recovery boilers. The most successful applications of HMM are in the area of speech recognition. Some of its advantages are: probabilistic reasoning, explicit modeling and the identification based on process history data. This study discusses two applications. The first one is on a benchmark of a multiple evaporation system in a sugar factory. A HMM representative of the normal operation was identified, in order to detect five abnormal situations at the actuator responsible for controlling the syrup flow to the first evaporator. The detection result for the three abrupt situations was immediate, since the HMM was capable of detecting the statistical changes on the signal of the monitored variable as soon as they occurred. Regarding to the two incipient situations, the detection was done at an early stage. For both events, the value of vector f (responsible for representing the strength of an abnormal event over time), at the time it occurred, was near zero, equal to 2.8 and 2.1%, respectively. The second case study deals with the application of HMM in a chemical recovery boiler, belonging to a cellulose mill, in Brazil. The aim is monitoring the accumulation of ash deposits over the equipments of the convective heat transfer section, through pressure drop measures. This is one of the main challenges to be overcome nowadays, bearing in mind the interest that exists in increasing the operational efficiency of this equipment. Initially, a HMM for high values of pressure drop was identified. With this model, it was possible to check its capacity to inform the current state, and consequently, the tendency of the system (similarly as a predictor). It was also possible to show the utility of defining control limits, in order to inform the operator the relative distance between the current state of the system and the alarm levels of pressure drop.

Made available in DSpace on 2017-07-10T18:08:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cristiano Luiz Diel.pdf: 3361169 bytes, checksum: 272490d70ac95c5008fc77d50f4431d0 (MD5) Previous issue date: 2013-02-22 / Klabin Fabricadora de Papel e Celulose S/A / The pulp and paper industries are major consumers of energy. The plant of black liquor evaporation consumes significant portion of this energy. Any effort to improve their energy efficiency is beneficial to the industry. The computer simulation is a powerful tool to aid the understanding of industrial processes and may help identify mechanisms involved in the prediction of responses to changes in operating conditions and optimization of process control. The objective of this work is the development of a mathematical model phenomenological representing the evaporation plant of Klabin Papéis Monte Alegre (KPMA) and the use of it to study and improve operational conditions of the plant. To achieve this goal, firstly it was developed a simplified model based on the work of other authors. The model was built in Maple ® platform. The model was built from mass and energy balances and phase equilibrium equations. Correlations were used to estimate properties, e. g. boiling point raise, enthalpies of the liquor, steam and condensate. The model reproduced well the results of the authors, with the largest percentual error equal to 5.5% and most of the parameters with percentual errors less than 1%. The model was adapted to represent the first effect of evaporation plant of KPMA. Historical operating data were used to compare the model results. Good results were found for temperature and solid content of the liquor. Good results were found for mass flows in some effects, but the model could not effectively predict the mass flow of all effects and the variables related to the flash tanks. The differences are attributed mainly to considerations of steady state and saturated vapor with no entrainment of particles in the liquor and the use of literature correlations to predict the properties of the liquor that do not correspond to the liquor used. / As indústrias de papel e celulose são grandes consumidoras de energia. A planta de evaporação de licor negro consome parte significativa dessa energia. Qualquer esforço no sentido de melhorar sua eficiência energética é benéfico para a indústria. A simulação computacional é uma ferramenta poderosa no auxílio da compreensão de processos industriais, podendo auxiliar na identificação de mecanismos envolvidos no processo, na predição de respostas a mudanças de condições de operação e na otimização do controle de processos. Assim, o objetivo do presente trabalho é o desenvolvimento de um modelo matemático fenomenológico representando a planta de evaporação da Klabin Papéis Monte Alegre (KPMA) e a utilização do mesmo para estudo e melhoria das condições operacionais da planta. Para atingir a este objetivo, primeiramente foi desenvolvido um modelo simplificado baseado no trabalho de outros autores. O modelo foi construído em plataforma Maple®. O modelo foi construído a partir de balanços de massa e energia e equações de equilíbrio de fases. Foram utilizadas correlações para estimar propriedades, e.g. elevação do ponto de ebulição, entalpias do licor, vapor e condensado. O modelo reproduziu bem os resultados dos autores, sendo o maior desvio percentual igual a 5,5% e a grande maioria dos parâmetros com desvio percentuais inferiores a 1%. O modelo foi adaptado para representar o primeiro efeito da planta de evaporação da KPMA. Dados históricos de operação foram utilizados para comparação dos resultados do modelo. Foram encontrados bons resultados para os teores de sólidos e temperaturas do licor, bem como para as vazões para alguns dos evaporadores. O modelo não pôde predizer com eficácia as vazões de todos os evaporadores e das variáveis referentes aos tanques de expansão de licor. As diferenças encontradas são atribuídas principalmente às considerações de regime estacionário e de vapor saturado com ausência de arraste de partículas no licor, bem como da utilização de correlações da literatura para predizer as propriedades do licor que não correspondem ao licor utilizado na evaporação.

Made available in DSpace on 2017-07-10T18:08:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Katia Andressa Santos.pdf: 1963088 bytes, checksum: b32ddfe59cde547120036db9bad8218c (MD5) Previous issue date: 2014-02-21 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Crambe (Crambe abyssinica) is an oilseed with high content of oil rich in erucic acid, a fatty acid with industrial application. In the extraction of vegetable oils are traditionally employed methods such as pressing and/or organic solvents, which are known to have several inconvenient. Within this context, this work aims to evaluate the use of propane in subcritical conditions in obtaining crambe oil, comparing the yields and characteristics of the oil obtained by this technique to oil produced by the conventional method with organic solvents hexane and dichloromethane. A 22 factorial design was employed to evaluate the effects of temperature and pressure on the yield of extraction with subcritical propane being used in experiments at temperatures between 40 and 80 oC and pressures between 80 and 160 bar, with a fixed solvent flow rate of 1.6 x10 -3 kg min- 1 and the total extraction time of 80 minutes. Mathematical modeling of the kinetics of subcritical extraction was also performed using the model of Sovová. Crambe oil was characterized as the total fatty acids, free glycerol compounds and levels of tocopherols profile. Also, calorimetric analyzes were performed to determine the oxidative stability of the oil and its melting point. In seeds and bran were determined their chemical composition and contents of phenolic compounds. The results confirmed the high fat seeds of crambe, and obtained yields of 51 and 48% in extractions with dichloromethane and hexane, respectively. In subcritical propane extraction, temperature was the only variable that had an effect on the response, with the highest yield (32.8%) obtained in the condition of 80 °C and 160 bar. The different experimental conditions revealed no significant differences in total, at a significance level of 5% fatty acid profile, and these consist mainly of monounsaturated fatty acids, such as erucic acid (56.72 to 59.38%). In the free fraction glycerol, free fatty acids content below 2% and among the phytosterols, β-sitosterol beyond and campesterol was possible to identify and quantify the brassicasterol, characteristic of the family to which belongs the crambe. Regarding tocopherols, crambe oil extracted with subcritical propane showed high levels of these compounds, especially γ -tocopherol, which directly focused on the oxidative stability. The bran extraction residue, was found to be a source of protein and potential antioxidants, such as phenolic. As for the mathematical modeling, the model Sovová satisfactorily represented the experimental data in all conditions employed. / O crambe (Crambe abyssinica) é uma oleaginosa com elevado teor de óleo rico em ácido erúcico, um ácido graxo de grande aplicação industrial. Na extração de óleos vegetais, tradicionalmente são empregados métodos como a prensagem e/ou a utilização de solventes orgânicos, que são conhecidos por apresentarem diversos inconvenientes. Dentro deste contexto, o presente trabalho visa avaliar a aplicação do propano em condições subcríticas na obtenção de óleo de crambe, comparando os rendimentos e características do óleo obtido por esta técnica ao óleo extraído pelo método convencional com os solventes orgânicos hexano e diclorometano. Um planejamento experimental 22 foi empregado para avaliar os efeitos da temperatura e pressão no rendimento da extração com propano subcrítico, sendo utilizadas nos experimentos temperaturas entre 40 e 80 oC e pressões entre 80 e 160 bar, com vazão fixa de solvente de 1,6x10-3 kg min-1 e tempo total de extração de 80 minutos. Também foi realizada a modelagem matemática da cinética de extração subcrítica empregando o modelo de Sovová. O óleo de crambe foi caracterizado quanto ao perfil de ácidos graxos totais, compostos livres de glicerol e teores de tocoferóis. Ainda, análises calorimétricas foram realizadas para determinar a estabilidade oxidativa do óleo e seu ponto de fusão. Nas sementes e farelos foram determinados sua composição centesimal e teores de compostos fenólicos. Os resultados comprovaram o elevado teor lipídico das sementes de crambe, sendo obtidos rendimentos de 51 e 48% nas extrações com diclorometano e hexano, respectivamente. Na extração com propano subcrítico, a temperatura foi a única variável que apresentou efeito sobre a resposta, sendo o maior rendimento (32,8%) obtido na condição de 80 oC e 160 bar. As condições experimentais não revelaram diferenças significativas quanto ao perfil de ácidos graxos totais, ao nível de significância de 5%, e estes são constituídos majoritariamente por ácidos graxos monoinsaturados, como o ácido erúcico (56,72 a 59,38%). Na fração não ligada ao glicerol, os ácidos graxos livres apresentaram teores abaixo de 2% e, dentre os fitosteróis, além do β-sitosterol e campesterol, foi possível identificar e quantificar o brassicasterol, característico da família à qual o crambe pertence. Quanto aos tocoferóis, o óleo de crambe extraído com propano subcrítico apresentou teores elevados destes compostos, principalmente de γ-tocoferol, o que incidiu diretamente na sua estabilidade oxidativa. O farelo, resíduo da extração, além de potencial proteico revelou ser fonte de compostos antioxidantes, como os fenólicos. Em relação à modelagem matemática, o modelo de Sovová representou satisfatoriamente os dados experimentais em todas as condições empregadas.

Made available in DSpace on 2017-07-10T18:08:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lexandra Novaki.pdf: 494663 bytes, checksum: dd065fb2df65e19ff5515118352e33a1 (MD5) Previous issue date: 2009-03-16 / The invertase, enzyme found in yeast, above all in the Sacharomyces cerevisiae species, invertebrate, vertebrate, green alga, bacteries, vegetal and fungus, is one of the principal accountable for sucrose hydrolysis to form the inverted syrup, is used by the food industry and pharmacy, in the hydrolyses of rafinose, inulin and gentianose. In the present work, the invertase was produced by Aspergillus casiellus through solid state fermentation, using the industrial waste of soy bran, during a period of 72 h at 25ºC. The enzyme extraction was done by shaking at 120 rpm to period of 1h. The extract obtained was filtered and stocked in freezer. The enzyme recovery was done throughout the protein precipitation with organic solvents, ammonium sulphate and thermal shock. The invertase purification was carried-out in anion-exchange chromatography DEAE-cellulose. It was characterized the enzyme activity of fermented material, the stability relationship to temperature and pH, optimum temperature and pH, effect of the presence of some ions, chelating, redutors agents and detergents, beyond the neutral carbohydrate content determination and specificity to the substrate. The specific enzyme activity was 1029,75 U/mg after the period of 72h of fermentation using soybean bran as substrate. The precipitation with ammonium sulphate and solvents was less efficient than thermal shock for the invertase recovery. The enzyme was purified through thermal shock and anion-exchange chromatography in DEAE-cellulose with a purification factor of 30,30 fold and a yield of 42,70%. The electrophoretic analyses demonstrated that the studied invertase presents molar mass around 25.5 kDa. After submitted to the purification steps, the enzyme showed optimum pH 4.0 and temperature 70ºC. In relation to the stability, after 24 hours of incubation at pH 4.0, the invertase maintained 50% of residual activity. The invertase showed thermalstability at 60 70ºC not arrive the half-life time in 240 minutes was observed 40% of the catalytic capacity remained. In temperatures of 75-85ºC, 40% of residual activity were maintained after 4h of incubation. The partially purified invertase didn´t need metallic ions for catalytic activity, but the presence of Al3+ and Cu+ improved the activity, and Sn2+ challenged decrease in the activity. Sugar content corresponded to 36.57% of total mass protein. The invertase of A. casiellus demonstrated specificity to sucrose. For purification of the invertase of Aspergillus casiellus, induced through soybean bran, were needed 2 steps made up anion-exchange chromatography DEAE-cellulose, which turn the process practible and with few time despended relationship to the others process. The use of agroindustrial waste to obtain invertase is becoming an instrument to development of clean technology, converting the waste in a valuable product. / A invertase, enzima encontrada em leveduras, sobretudo na espécie Sacharomyces cerevisiae, invertebrados, vertebrados, algas verdes, bactérias, vegetais e fungos, é uma das principais responsáveis pela hidrólise da sacarose para a formação de açúcar invertido e é utilizada por indústrias alimentícias e farmacêuticas, na hidrólise da rafinose, inulina e gentianose. No presente trabalho objetivou-se a purificação e caracterização parcial da invertase, obtida por fermentação em estado sólido. A invertase foi produzida por Aspergillus casiellus utilizando como substrato farelo de soja por um período de 72 a 220h, a 25 ºC. A extração das enzimas foi feita utilizando shaker a 120 rpm por um período de 1h. O extrato obtido foi filtrado e estocado em freezer. A recuperação da enzima invertase foi feita através de precipitação das proteínas com solventes orgânicos, sulfato de amônio e através de choque térmico. A purificação da invertase foi conduzida em coluna de DEAE-celulose. Foram caracterizados atividade enzimática do material fermentado, a estabilidade quanto à temperatura e ao pH, temperatura e pH ótimos, efeito da presença de íons, quelantes, agentes redutores e detergentes, além da determinação de carboidratos neutros e especificidade ao substrato. A atividade específica do extrato bruto foi de 1029,75 após um período de 72h de fermentação usando o farelo de soja como substrato. A recuperação por precipitação por sulfato de amônio e solventes foi menos eficiente que um choque térmico para a recuperação da invertase do extrato bruto. A enzima foi parcialmente purificada através de precipitação por choque térmico (utilizando sobrenadante) e cromatografia de troca aniônica em DEAE-celulose com um fator de purificação de 30,30 vezes e rendimento de 42,70%. As análises eletroforéticas estimaram a massa molecular da invertase estudada em torno de 25,5 kDa. Após ser submetida às etapas de purificação, a enzima manteve as condições ótimas de pH 4,0 e de temperatura 70 ºC. Após 24 horas de incubação em pH 4,0, a invertase homogênea manteve 50% de atividade enzimática residual. A invertase demonstrou termoresistência em temperaturas de 60 a 70ºC não atingindo o tempo de meia vida em 240 minutos. Nas temperaturas de 75 a 80ºC foram mantidas aproximadamente 40% da atividade residual após 4 horas de incubação. A invertase parcialmente purificada não demonstrou a necessidade de íons metálicos para a ativação catalítica, mas a presença de íons Al3+ e Cu+ provocaram aumento da atividade, enquanto que Sn2+ diminuiu a atividade catalítica. O conteúdo de carboidratos corresponde a 36,57% da massa total de proteína. A invertase do A. casiellus demonstrou ser especificidade à sacarose. Para a purificação da invertase de Aspergillus casiellus, induzido por farelo de soja, foram necessários 2 passos constituídos de colunas cromatográficas de troca-iônica DEAE-Celulose, o que torna o processo viável e com tempo despendido em relação a outros processos. O uso de resíduo agroindustrial para obtenção da invertase torna-se uma ferramenta para o desenvolvimento de tecnologias limpas, convertendo o resíduo em questão em um produto de maior valor agregado.

Submitted by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2013-01-28T18:16:37Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_AplicacaoSensoresVirtuais.pdf: 9054333 bytes, checksum: f79560bbe3c6335b7cfbaf8594f9b28b (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Rosa Silva(arosa@ufpa.br) on 2013-01-29T14:48:19Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_AplicacaoSensoresVirtuais.pdf: 9054333 bytes, checksum: f79560bbe3c6335b7cfbaf8594f9b28b (MD5) / Made available in DSpace on 2013-01-29T14:48:19Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_AplicacaoSensoresVirtuais.pdf: 9054333 bytes, checksum: f79560bbe3c6335b7cfbaf8594f9b28b (MD5) Previous issue date: 2009 / As indústrias buscam a todo o momento reduzir seus gastos operacionais para aumentar seus lucros e sua competitividade. Uma boa gestão é o fator mais importante, porém uma boa gestão é feita com auxílio de ferramentas que permitam o acesso às informações relevantes para o processo, que tenham bastante influência na tomada de decisões estratégicas, com o menor custo possível. O uso de sensores virtuais tem sido aplicado cada vez mais nas indústrias. Por ser flexível, ele pode ser adaptado a qualquer tipo de medição, promovendo uma redução de custos operacionais sem comprometer, e em alguns casos até melhorar, a qualidade da informação gerada. Como estão totalmente baseados em software, não estão sujeitos a danos físicos como os sensores reais, além de permitirem uma melhor adaptação a ambientes hostis e de difícil acesso. A razão do sucesso destes tipos de sensores é a utilização de técnicas de inteligência computacional, as quais têm sido usadas na modelagem de vários processos não lineares altamente complexos. Atualmente, muitas indústrias já utilizam com sucesso os sensores virtuais, e este trabalho explora a sua utilização, em conjunto com as Redes Neurais Artificiais, em um processo químico em uma importante indústria de alumínio brasileira cujo controle é muito difícil pois é muito difícil extrair medidas da planta dada sua natureza corrosiva e cujas medições exigem certo custo operacional além de estarem sujeitas a ruídos. A aplicação dos sensores virtuais poderá reduzir os intervalos de medições bem como os custos operacionais. Ao longo deste trabalho será apresentada a metodologia de como projetar o sensor virtual utilizando o processo químico como estudo de caso, seguindo a literatura recomendada. / Nowadays, industries worldwide are looking forward to enlarge their profits and become more competitive. A good management is a key factor to accomplish the company’s target, however all management decisions are supported by tools that provide good and relevant information for the process, which usually influences decision making strategically. Soft Sensors have been applied in industries which are aiming that target and its use has been growing lately. A soft sensor can be adapted to any application regarding variable measurement, therefore reducing operational costs without compromising the current information quality, and in some cases, better results can be obtained. Since they are software based, they are not subjected to physical damages as real sensors are, so they can be adapted virtually to hostile environments. The key of this kind of sensor success is the use of computational intelligence techniques, which has been heavily used in nonlinear and highly complex process modeling. Currently, many industries already use them successfully, and this work exploits its use with Neural Networks in a chemical process in an important Brazilian Aluminum Smelter whose control is very hard to maintain once it is not easy to retrieve information from the plant due to its corrosive nature and whose measurements require some operational resources. The usage of soft sensors within it may reduce costs and delays of measures drastically. A case of use of the soft sensor for temperature measure is presented on this work, since its design through implementation at production, according to a researched methodology.