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Automação e Otimização de Controle via MQ e RNA para Redução das Emissões de Gases Causadores de Efeito Estufa (GHG) Geradas por Plantas de Alumínio. / Automation and optimization of control to consider MQ and RNA for Reducing greenhouse gases emissions (GHG) Generated by aluminum plants.

Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2017-08-16T13:36:27Z
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Previous issue date: 2009-02-06 / Nowadays the regulatory restrictions and global concern with the environment are
leading the aluminum industry to develop a sustainable model production, with
propose to reduce the environmental impacts of its economic activity. Thus, becomes
necessary improvements in the operational and control standards for the aluminium
production. These needs have major objectives, decrease green house gases (GHG)
energy consumption and increase in productive.
As technological alternatives such as smart feeders for Point Feeders pots and
the development of new control for automatic adjust of the number of manifolds to be
broke in the next cycle for Side Break pots will help to improve the decrease of Green
Houses Gases.
The smart feeders had a significant decrease in the anode effect frequency and
consequently a decrease in anode effect time too. For the VSS Side Break pots were
possible to create a decision matrix using the Least Square estimation (LS) of the
resistance slope and curvature to adjust the number of manifolds. Another approach
that showed promising results in the simulation was the neuronal networks for pattern
recognition, especial class knows by probabilistic neural network. / Atualmente a maior regulamentação e preocupação mundial com o ambiente
estão levando as indústrias de alumínio ao desenvolvimento de um modelo
sustentável de produção, com o escopo de reduzir os impactos ambientais de sua
atividade econômica. Assim, tornam-se imprescindíveis melhorias nas práticas
operacionais e de controle de sua produção. Tais necessidades têm como foco
principal a redução dos gases de efeito estufa (Green Houses Gases - GHG), redução
do consumo de energia e aumento de produtividade.
Como alternativas tecnológicas para mitigar o problema ambiental de Green
Houses Gases, os “alimentadores inteligentes” para as cubas com alimentação Point
Feeder e o desenvolvimento de novos controles para o ajuste automático da
quantidade de “manifolds” a serem quebrados durante a alimentação para cubas Side
Break são soluções viáveis.
Os alimentadores “inteligentes” mostram uma redução da freqüência de efeito
anódico e conseqüentemente no tempo em que a cuba fica em efeito anódico. Para as
cubas VSS Side Break foi possível criar uma matriz de decisão através dos valores
dos estimadores MQ utilizando a inclinação e curvatura da resistência para o ajuste de
“manifolds”. Outra abordagem foi a utilização de redes neuronais para determinar a
forma da curva de resistência, com a utilização de redes neuronais probabilísticas.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2:tede/1830
Date06 February 2009
CreatorsNAGEM, Nilton Freixo
ContributorsFONSECA NETO, João Viana da
PublisherUniversidade Federal do Maranhão, PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET, UFMA, Brasil, DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMA, instname:Universidade Federal do Maranhão, instacron:UFMA
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
RelationAo Consórcio de Alumínio do Maranhão (ALUMAR), pelos recursos concedidos para que eu pudesse cursar o mestrado e ALCOA Poços de Caldas pelos desafios proporcionados.

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