Made available in DSpace on 2014-10-09T12:25:35Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Made available in DSpace on 2014-10-09T14:03:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 06868.pdf: 6002611 bytes, checksum: 8ce7307462e138b93ac1c2c5c16206bd (MD5) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Dissertacao (Mestrado) / IPEN/D / Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN/CNEN-SP / FAPESP:98/09976-9

Orientadores: Maria Regina Wolf Maciel, Cesar Benedito Batistella / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-13T12:03:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rocha_EricaRobertaLovo_M.pdf: 1059673 bytes, checksum: 47fe097f3290ef138b0bf4e761b8b464 (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: A caracterização por meio da curva PEV (Ponto de Ebulição Verdadeiro) é uma das técnicas experimentais mais comuns na determinação das propriedades do petróleo. Esta curva define os rendimentos de diversos derivados de petróleo obtidos em função dos seus pontos de ebulição verdadeiros, fornecendo informações importantes para decisões referentes ao controle dos processos de refinarias e sobre a qualidade do petróleo. Devido ao considerável volume de petróleos pesados e ultrapesados encontrados no Brasil, a extensão da curva PEV a valores acima de 565°C tem sido bastante estudada. O protótipo nacional de destilador molecular de filme descendente, projetado e construído pelo grupo de pesquisa de petróleo do LOPCA/LDPS/FEQ/UNICAMP, é um equipamento de grande potencial, adequado para obtenção da extensão curva PEV e que permite a destilação de produtos de alto peso molecular e termicamente sensíveis, sem degradação dos mesmos. O objetivo geral deste trabalho foi obter experimentalmente cortes e resíduos de dois resíduos nacionais de petróleo, utilizando o protótipo nacional de destilador molecular. A extensão da curva PEV, para os resíduos de petróleo, foi realizada a partir dos dados operacionais do destilador molecular e da correlação DESTMOL, onde as temperaturas operacionais do destilador molecular foram convertidas em pontos de ebulição verdadeiros. Através da destilação molecular foi possível estender a curva PEV até valores próximos a 700 ºC com coerência e continuidade em relação à curva PEV padrão. Além disso, uma quantidade de matéria-prima que estava sendo tratada como resíduo pôde ser recuperada. / Abstract: The characterization through TBP (True Boiling Point) curve is one of the most common experimental techniques for determination of petroleum properties. This curve defines the yield of petroleum products as function of their true boiling points, supplying important information on decisions of refinery process control and on the quality of the produced oil. Due to the considerable volume of heavy and extra heavy oils that has been found in Brazil, the extension of TBP above 565 ºC has been studied. A suitable high potential equipment to obtain the extension of TBP curve is a national falling film molecular distiller prototype that was designed and built up by the oil research group of LOPCA/LDPS/FEQ/UNICAMP, which is appropriated for distillation of products of high molecular weight and thermally sensitive, without their degradation. The aim of this work was to obtain experimentally cuts and residues from two national petroleum fractions, using the national molecular distiller prototype. The extension of TBP curve for petroleum residues fractions was made from the molecular distiller data and the DESTMOL correlation. The operating temperatures of the molecular distiller were converted in the corresponding true boiling points in this correlation. Through molecular distillation process it was possible to extend the TBP curve up to temperatures close to 700 ºC with consistency and continuity related to the standard TBP curve. In addition, a quantity of raw material that was being treated as waste could be recovered. / Mestrado / Desenvolvimento de Processos Químicos / Mestre em Engenharia Química

Orientador: Roger Josef Zem / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-11T09:22:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Santana_ElaineIsaSantosde_D.pdf: 517402 bytes, checksum: 28c8b7fd37a03b754bba71fbee94a2c9 (MD5) Previous issue date: 2004 / Resumo: Nos dias atuais, um grande desafio das indústrias é conciliar a produção com os padrões de qualidade exigidos pelo mercado e o mínimo consumo energético. Em uma unidade industrial, a coluna de destilação é uma das operações unitárias que mais consome energia e freqüentemente aparece em maior número. Conseguir otimizar a utilização das fontes de energia é primordial para reduzir significativamente os custos da produção. A proposta desta tese é estudar o projeto de um sistema de separação complexo (coluna de para fracionamento de petróleo), aplicando abordagem termodinâmica: o estudo foi realizado através dos perfis termodinâmicos construídos com os resultados de simulação. A análise conjunta da GCCC (Dhole e Linnhoff, 1992) e do perfil de perdas exergéticas (Zemp, 1994) sugere modificações atrativas, do ponto de vista energético, tanto para o projeto de colunas quanto para a ampliação de capacidade de colunas em operação. Os ganhos alcançados propiciam um menor consumo de energia e custo operacional e reduz a poluição ambiental. A utilização de abordagem termo dinâmica na otimização de uma coluna de destilação precisa de um tratamento inicial nos resultados para obter os perfis termodinâmicos (composição da alimentação e produtos, temperatura e composição de cada estágio, entalpia e entropia para cada fase nos estágios). Entretanto a metodologia termodinâmica é de fácil aplicação, uma vez que os perfis gerados descrevem as oportunidades de ganhos que são revertidos em redução de custos. Durante o trabalho foi desenvolvido um programa específico para a construção dos perfis termodinâmicos (ProAt.exe) que auxiliou na avaliação dos vários casos de melhoria sugeridos. O grande diferencial entre o uso das metodologias de Análise Pinch e Análise Exergética e os métodos convencionais de otimização é a redução do esforço computacional e matemático. A utilização de dados de uma simulação convergida, que já consideram irreversibilidades do sistema, e as 1 a e 2a Leis da Termodinâmica tornam as met9dologias propostas para otimização eficientes e menos complexas / Abstract: Nowadays an industry's challenge is to combine production with high quality ordered by the clients and minimum energetic comsuption. Fractionation column is one of the operations that uses energy and often appears in large number in industry' s units. Optimize the energy source consumptions is primordial to reduce the production costs. The thesis proposal is study a design of a complex fractionation system (petroleum fractionation column) applying thermodynamic approach: the study was realized using thermodymanic profiles built with simulation results. The combined analysis of Grand Composite Curve of the Column (Dhole and Linnhoff, 1992) and Exergy Losses Profile (Zemp, 1994) suggests interesting modifications in energetic concem to column designs and retrofit. The obtaineq gains result in low energy consumption and production costs and reduce the environmental pollution. The application ofthermodynamic approach in otimization of a fractionation column needs .a inicial treatment ofthe results to obtain the thermodynamic profiles (feed and products composition, stage temperatures and composition, enthalpy and entropy for each stage phases). However the thermodynamic approach is applicable because the generated profiles shows the opportunities of gains that are compared of cost reduction. During this thesis a specific program was developed to generate the thermodynamic profiles (ProAt.exe) that helped in the evaluation of many improvement cases. The most important difference between the use of Pinch and Exergetic Analysis and the conventional approachs of otimization is the reduction of comput~cional and mathematical effort. The use of converged simulation that considers some irreversibilities of the system and the application of 1 st and 2nd Thermodymanic Laws become the proposal approaches eficient and less complex / Doutorado / Sistemas de Processos Quimicos e Informatica / Doutor em Engenharia Química

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.

Neste trabalho estudamos uma dinâmica estocástica de partículas de duas espécies baseada em células. Basicamente, incorporamos algumas inovações em um modelo unidimensional proposto e resolvido por R. da Silva et al. (Physica A, 2015), que considera que em um célula, na ausência de partículas da espécie contrária, a partícula vai pra frente com uma probabilidade p, que representaria um campo na direção longitudinal de um corredor e fica na própria célula com q=1-p. Contudo, essa probabilidade p é reduzida de acordo com a concentração de partículas contrárias. Nosso trabalho não apenas estendeu o problema pra duas dimensões como também incluiu aspectos relativos a colisão e o espalhamento para células vizinhas. Nossos resultados são divididos em duas situações: a) Espécie contrária permanece imóvel funcionando como obstáculos b) Espécie contrária em movimento. Na primeira situação podemos ver uma interessante transição na distribuição dos tempos de travessia em função das concentrações dos obstáculos, por monitorar a curtose da distribuição. Quando a espécie contrária se movimenta, vemos que o tempo de destilação entre as partículas (tempo para que as espécies estejam geograficamente separadas no corredor) depende do parâmetro ligado ao espalhamento transversal das partículas, parâmetro este, que não influencia no caso das partículas paradas. Finalmente nós colocamos as partículas em um sistema com condições periódicas de contorno. Neste caso, podemos observar o aparecimento de padrões de bandas longitudinais ao campo, exatamente como ocorrem em problemas de coloides carregados sob a ação de campos longitudinais e em modelos de pedestres em corredores. Mostramos como o sistema relaxa para tal tipo de estado estacionário utilizando um adequado parâmetro de ordem ligado a segregação das partículas. Nosso modelo, diferentemente dos modelos para pedestres, não se baseia em equações tipo Langevin. Nossa abordagem é totalmente estocástica e por esse ponto de vista ainda mais fundamental e geral, podendo ser estendida para mais modelos de partículas em fluxos contrários. Nossa solução vem tanto através de simulações Monte Carlo bem como soluções das equações diferenciais parciais que descrevem o sistema e que são oriundas das recorrências estabelecidas para os caminhantes aleatórios. As simulações Monte Carlo e soluções via EDP mostram boa concordância em todos os aspectos analisados, tanto qualitativa quanto quantitativamente. / In this work we study a stochastic dynamic of particles of two types based on cells. Basically we incorporate some innovations on a one-dimensional model proposed and solved by R. da Silva et al. (Physica A, 2015) which considers that in the absence of particles of the opposite species in the cell a particle goes toward the next cell with probability p and returns to the previous cell with probability q = 1 p. However this motion probability linearly decreases with the relative density of the contrary species. Our work not only expands the problem for two dimensions but also includes collision aspects by adding scattering to the neighbouring cells. Our results are divided into two di erent categories: a) One of the species remain xed in their places which means that such particles will work as obstacles; b) Both species can move in the environment. In the rst situation we can observe, by monitoring the kurtosis, that an interesting transition of the crossing time distribution arises as the concentration of the obstacles increases. When both species can move we can observe that the distillation time (spent time for the complete geographical separation of the species in the corridor) depends on the parameter related to the perpendicular scattering of the particles. This same parameter has shown no in uence over the time distributions in the rst situation. Finally we implement periodic boundary conditions in the eld's direction. In this case we are able to observe the arising of band patterns parallel to the eld's direction exactly as it does with oppositely charged colloids under the in uence of a uniform electric eld or pedestrian dynamics in corridors. We also show how the system relax to such stationary state by using a suitable order parameter related to the particles segregation. Di erently from other pedestrian dynamics models, our model is not based on a Langevin-type equation. Our approach is totally stochastic and from this point of view, more fundamental and general to be extended to more types of models considering particles under counter ow. Our solution is obtained by both Monte Carlo simulations and numerical integration of partial di erential equations (PDE) from recurrence relation of the directed random walkers. The Monte Carlo simulations and the solutions of the PDE show a good agreement in all aspects analysed both qualitatively and quantitatively.

Neste trabalho estudamos uma dinâmica estocástica de partículas de duas espécies baseada em células. Basicamente, incorporamos algumas inovações em um modelo unidimensional proposto e resolvido por R. da Silva et al. (Physica A, 2015), que considera que em um célula, na ausência de partículas da espécie contrária, a partícula vai pra frente com uma probabilidade p, que representaria um campo na direção longitudinal de um corredor e fica na própria célula com q=1-p. Contudo, essa probabilidade p é reduzida de acordo com a concentração de partículas contrárias. Nosso trabalho não apenas estendeu o problema pra duas dimensões como também incluiu aspectos relativos a colisão e o espalhamento para células vizinhas. Nossos resultados são divididos em duas situações: a) Espécie contrária permanece imóvel funcionando como obstáculos b) Espécie contrária em movimento. Na primeira situação podemos ver uma interessante transição na distribuição dos tempos de travessia em função das concentrações dos obstáculos, por monitorar a curtose da distribuição. Quando a espécie contrária se movimenta, vemos que o tempo de destilação entre as partículas (tempo para que as espécies estejam geograficamente separadas no corredor) depende do parâmetro ligado ao espalhamento transversal das partículas, parâmetro este, que não influencia no caso das partículas paradas. Finalmente nós colocamos as partículas em um sistema com condições periódicas de contorno. Neste caso, podemos observar o aparecimento de padrões de bandas longitudinais ao campo, exatamente como ocorrem em problemas de coloides carregados sob a ação de campos longitudinais e em modelos de pedestres em corredores. Mostramos como o sistema relaxa para tal tipo de estado estacionário utilizando um adequado parâmetro de ordem ligado a segregação das partículas. Nosso modelo, diferentemente dos modelos para pedestres, não se baseia em equações tipo Langevin. Nossa abordagem é totalmente estocástica e por esse ponto de vista ainda mais fundamental e geral, podendo ser estendida para mais modelos de partículas em fluxos contrários. Nossa solução vem tanto através de simulações Monte Carlo bem como soluções das equações diferenciais parciais que descrevem o sistema e que são oriundas das recorrências estabelecidas para os caminhantes aleatórios. As simulações Monte Carlo e soluções via EDP mostram boa concordância em todos os aspectos analisados, tanto qualitativa quanto quantitativamente. / In this work we study a stochastic dynamic of particles of two types based on cells. Basically we incorporate some innovations on a one-dimensional model proposed and solved by R. da Silva et al. (Physica A, 2015) which considers that in the absence of particles of the opposite species in the cell a particle goes toward the next cell with probability p and returns to the previous cell with probability q = 1 p. However this motion probability linearly decreases with the relative density of the contrary species. Our work not only expands the problem for two dimensions but also includes collision aspects by adding scattering to the neighbouring cells. Our results are divided into two di erent categories: a) One of the species remain xed in their places which means that such particles will work as obstacles; b) Both species can move in the environment. In the rst situation we can observe, by monitoring the kurtosis, that an interesting transition of the crossing time distribution arises as the concentration of the obstacles increases. When both species can move we can observe that the distillation time (spent time for the complete geographical separation of the species in the corridor) depends on the parameter related to the perpendicular scattering of the particles. This same parameter has shown no in uence over the time distributions in the rst situation. Finally we implement periodic boundary conditions in the eld's direction. In this case we are able to observe the arising of band patterns parallel to the eld's direction exactly as it does with oppositely charged colloids under the in uence of a uniform electric eld or pedestrian dynamics in corridors. We also show how the system relax to such stationary state by using a suitable order parameter related to the particles segregation. Di erently from other pedestrian dynamics models, our model is not based on a Langevin-type equation. Our approach is totally stochastic and from this point of view, more fundamental and general to be extended to more types of models considering particles under counter ow. Our solution is obtained by both Monte Carlo simulations and numerical integration of partial di erential equations (PDE) from recurrence relation of the directed random walkers. The Monte Carlo simulations and the solutions of the PDE show a good agreement in all aspects analysed both qualitatively and quantitatively.

Neste trabalho estudamos uma dinâmica estocástica de partículas de duas espécies baseada em células. Basicamente, incorporamos algumas inovações em um modelo unidimensional proposto e resolvido por R. da Silva et al. (Physica A, 2015), que considera que em um célula, na ausência de partículas da espécie contrária, a partícula vai pra frente com uma probabilidade p, que representaria um campo na direção longitudinal de um corredor e fica na própria célula com q=1-p. Contudo, essa probabilidade p é reduzida de acordo com a concentração de partículas contrárias. Nosso trabalho não apenas estendeu o problema pra duas dimensões como também incluiu aspectos relativos a colisão e o espalhamento para células vizinhas. Nossos resultados são divididos em duas situações: a) Espécie contrária permanece imóvel funcionando como obstáculos b) Espécie contrária em movimento. Na primeira situação podemos ver uma interessante transição na distribuição dos tempos de travessia em função das concentrações dos obstáculos, por monitorar a curtose da distribuição. Quando a espécie contrária se movimenta, vemos que o tempo de destilação entre as partículas (tempo para que as espécies estejam geograficamente separadas no corredor) depende do parâmetro ligado ao espalhamento transversal das partículas, parâmetro este, que não influencia no caso das partículas paradas. Finalmente nós colocamos as partículas em um sistema com condições periódicas de contorno. Neste caso, podemos observar o aparecimento de padrões de bandas longitudinais ao campo, exatamente como ocorrem em problemas de coloides carregados sob a ação de campos longitudinais e em modelos de pedestres em corredores. Mostramos como o sistema relaxa para tal tipo de estado estacionário utilizando um adequado parâmetro de ordem ligado a segregação das partículas. Nosso modelo, diferentemente dos modelos para pedestres, não se baseia em equações tipo Langevin. Nossa abordagem é totalmente estocástica e por esse ponto de vista ainda mais fundamental e geral, podendo ser estendida para mais modelos de partículas em fluxos contrários. Nossa solução vem tanto através de simulações Monte Carlo bem como soluções das equações diferenciais parciais que descrevem o sistema e que são oriundas das recorrências estabelecidas para os caminhantes aleatórios. As simulações Monte Carlo e soluções via EDP mostram boa concordância em todos os aspectos analisados, tanto qualitativa quanto quantitativamente. / In this work we study a stochastic dynamic of particles of two types based on cells. Basically we incorporate some innovations on a one-dimensional model proposed and solved by R. da Silva et al. (Physica A, 2015) which considers that in the absence of particles of the opposite species in the cell a particle goes toward the next cell with probability p and returns to the previous cell with probability q = 1 p. However this motion probability linearly decreases with the relative density of the contrary species. Our work not only expands the problem for two dimensions but also includes collision aspects by adding scattering to the neighbouring cells. Our results are divided into two di erent categories: a) One of the species remain xed in their places which means that such particles will work as obstacles; b) Both species can move in the environment. In the rst situation we can observe, by monitoring the kurtosis, that an interesting transition of the crossing time distribution arises as the concentration of the obstacles increases. When both species can move we can observe that the distillation time (spent time for the complete geographical separation of the species in the corridor) depends on the parameter related to the perpendicular scattering of the particles. This same parameter has shown no in uence over the time distributions in the rst situation. Finally we implement periodic boundary conditions in the eld's direction. In this case we are able to observe the arising of band patterns parallel to the eld's direction exactly as it does with oppositely charged colloids under the in uence of a uniform electric eld or pedestrian dynamics in corridors. We also show how the system relax to such stationary state by using a suitable order parameter related to the particles segregation. Di erently from other pedestrian dynamics models, our model is not based on a Langevin-type equation. Our approach is totally stochastic and from this point of view, more fundamental and general to be extended to more types of models considering particles under counter ow. Our solution is obtained by both Monte Carlo simulations and numerical integration of partial di erential equations (PDE) from recurrence relation of the directed random walkers. The Monte Carlo simulations and the solutions of the PDE show a good agreement in all aspects analysed both qualitatively and quantitatively.

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.