Orientadores : Milton Mori, Reinaldo Krause Spitzner Junior / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-03T15:06:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2002 / Resumo: A indústria química sofreu e tem sofrido mudanças constantes durante os últimos anos, principalmente devido à progressiva transformação dos recursos tecnológicos, aumento do custo de energia, às restrições ambientais e à crescente competitividade mundial, tendo como causa principal a globalização do mercado. Em função deste panorama, vê-se a necessidade do contínuo desenvolvimento de competências essenciais, que irão sustentar esta competitividade para assim diferenciá-la estrategicamente, aumentando a necessidade de conhecimento detalhado dos processos e maior demanda de desenvolvimento tecnológico. A inteligência artificial vem ao encontro deste interesse por ser atrativa e importante na compreensão de vários processos principalmente químicos, sendo um conjunto de técnicas promissoras na modelagem e simulação de processos industriais que apresentam não linearidades, como por exemplo, as técnicas de Redes Neurais Artificiais (R.NA). Este trabalho apresenta a aplicação da metodologia de redes neurais na modelagem, simulação e aplicação de uma parte do processo industrial da VOTORANTIN - CNT (Companhia Níquel Tocantins) de obtenção de níquel e cobalto eletrolíticos. Esta parte do processo consiste na extração de níquel e cobalto de uma solução de sulfatos através de uma solução orgânica fosfinica, em que os parâmetros característicos ainda não são bem conhecidos por apresentarem complexa modelagem fenomenológica. Foram gerados dados através de experimentos (removendo erros grosseiros), variando os valores dos seguintes parâmetros: pH temperatura e volume de orgânico. O Planejamento experimental foi realizado após estudo do processo e verificação das possibilidades e necessidades industriais para simular a extração dos metais e podendo assim mapear uma solução (otimização) através de redes neurais. Os resultados da modelagem via R.NA foram muito satisfatórios quando comparados a muitos da literatura, pois mostra a necessidade da qualidade dos dados e seu tratamento antes da alimentação à rede e a possibilidade de encontrar redes simples para modelagens complexas. Desta forma, as R.NA são apresentadas como importante ferramenta na otimização e controle de processos não lineares / Abstract: The chemical industry changed and has been changing constantly during the last years, mainly due to the progressive transformation of the technological resources, energy increasing price, environmental restrictions and world increasing competition, being the market globalization the main cause. Thus, there is a necessity of a continuous development of essential competences that will support this competition to make it strategically different, increasing the necessity of a detailed knowledge of the processes and a higher request of technological development. The neural networks techniques come together with this interest because they are attractive and important to the several processes comprehension, mainly chemicals, being a part of a set of promising techniques in modeling and simulation of industrial processes that are non linear. This task presents the application of neural networks methodology for modeling, simulation and application of a part of VOTORANTIM - CNT (Companhia Níquel Tocantins) industrial processes, obtaining nickel and cobalt from a sulphate mixture through a phosphinic organic mixture where the characteristic parameters are not well known yet because they present a phenomenological modeling compound. Data were available from the changing the values of the following parameters, pH, temperature and organic volume. The experimental planning was accomplished after a study of the process and examination of the possibilities and industrial necessities to simulate the metals extraction and in this manner, being able to map a mixture (optimization) from neural networks. The results of the modeling via ANN were very satisfactory when compared to those of the literature, because they show the necessity of data quality and its treatment before net supplying and the possibility of finding ordinary nets to complex modeling. In this way the ANN are presented as important tools for the optimization and control of non linear processes / Mestrado / Mestre em Engenharia Química
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/267407 |
| Date | 29 November 2002 |
| Creators | Ferreira, Wesley Marinho |
| Contributors | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Spitzner Junior, Reinaldo Krause, Mori, Milton, 1947-, Lona, Liliane Maria Ferrareso, Gontarski, Carlos Alberto Ubirajara |
| 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/masterThesis |
| Format | 83f. : il., application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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