Orientador: Rubens Maciel Filho / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-05T16:58:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Victorino_IgorRicardodeSouza_D.pdf: 14787602 bytes, checksum: 301a75422a3abe39a4a0cf4033a18eae (MD5)
Previous issue date: 2005 / Resumo: Nas últimas décadas, com o aumento da competitividade do mercado mundial (redução de custos, preços, aumento da produtividade e eficiência dos processos produtivos), houve um grande interesse em aperfeiçoar e otimizar os diversos processos de variadas plantas químicas existentes. Várias técnicas clássicas de otimização vêm sendo utilizadas para tal objetivo, mas muitas dessas se tornaram ineficientes principalmente quando a complexidade do problema vem se tornando cada vez maior, onde várias questões são abordadas como: número elevado de variáveis dos processos, a não linearidade dos modelos, que fornecem inúmeras soluções possíveis, mas não resolvendo os casos de interesse ou não sendo as ideais. Como alternativa uma nova classe de algoritmos, os chamados algoritmos genéticos (uma categoria dos algoritmos evolucionários) vêm aparecendo e sendo aplicados em diversos casos de otimização, atingindo grande popularidade nos últimos anos. Os AGs têm apresentado grande potencialidade e habilidade para resolver problemas de otimização de grande complexidade em diversos campos, incluindo a Engenharia Química. Neste trabalho o principal objetivo é utilizar esta técnica (dos AGs) em um exemplo relacionado a um reator industrial de produção de Álcool Cíclico (AC) otimizando parâmetros operacionais. O Álcool Cíclico é uma importante matéria-prima na produção de nylon tendo grande interesse comercial. A intenção é mostrar que a técnica é adequada para maximização da produção de AC, obtendo bons resultados com melhoramentos dos parâmetros operacionais (redução de catalisador, redução da temperatura do processo e/ou redução das correntes totais de refrigerante), além de se atentar para as questões ambientais como controle de reagentes não reagidos com extrema toxidade. Os resultados são promissores mostrando o aumento do desempenho do processo (aumento considerável na produção do AC) com alterações dos parâmetros operacionais analisados. Esses resultados são excelentes mostrando alto desempenho na produtividade de AC (aumento considerável na produção de AC) com alterações nos parâmetros operacionais analisados. Esses resultados evidenciam que esta nova técnica utilizada é muito promissora e de grande aplicabilidade, não somente para equipamentos individuais, como esse estudo, mas em processos inteiros, podendo ser representados por modelos confiáveis, além de poderem ser aplicados em tempo real, através do controle, manutenção ou melhoria do processo produtivo / Abstract: In the last decades, with the increase of the competitiveness of the world market (reduction of costs, prices, increase of the productivity and efficiency of the productive processes) there was a great interest in to improve and to optimize the several processes of chemical industries. Several optimization classic techniques have been used with that aim, but many of those techniques are not efficientf, mainly when the complexity of the problem is very larger, where several subjects are approached as: high number of variables of the processes, the non-linearity of the models, that supply several possible solutions, therefore not solving the interest cases. As alternative, a new class algorithms, denominated of genetic algorithms (a evolutionary algorithms category) being applied in several optimization cases, reaching great popularity in the last years. The Genetic Algorithms (GAs) have presented great potentiality and ability to solve complex optimization problems in several fields, including the Chemical Engineering. In this work, the main objective is to use this technique (GAs) in an example related to a Cyclic Alcohol (CA) production industrial reactor, optimizing some important operational parameters. The Cyclic Alcohol is an important material for the nylon, of great commercial interest. The interest of this work is to show that the genetic algorithms technique can be useful to CA production maximization, obtaining good results with improvements of the operational parameters (catalyst reduction, reduction of the temperature of the process and/or reduction of the total cooling fluid). Some cares should be considered, mainly when reactants emissions (main reactant) happen in high concentrations causing damages to the environmental, needing to control these emissions because high toxicity. The results are excellent, showing high performance in the CA productivity (considerable increase CA production) with changes in operational parameters analyzed. Those results evidence that this new technique is very promising and great applicability, not only for individual equipments, as this study case (production reactor), but in complete and complex processes that can be represented by a reliable model besides to be applicable in real time, through control, maintenance and improvement of the production process / Doutorado / Desenvolvimento de Processos Químicos / Doutor em Engenharia Química
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/267417 |
| Date | 29 August 2005 |
| Creators | Victorino, Igor Ricardo de Souza |
| Contributors | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Maciel Filho, Rubens, 1958-, Boldrini, José Luiz, Schiozer, Denis José, Tambourgi, Elias Basile, Toledo, Eduardo Coselli Vasco de |
| Publisher | [s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Quimica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | 507p. : il., application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0036 seconds