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Previous issue date: 2013-10-22 / The ethanol has continuously gained interests in many countries including Brazil due to the PROÁLCOOL program. The experimental determination of properties of ethanol and other fuels through official methods is very time consuming as well as tedious process. The estimation of these properties with the help of computational tools can be very useful. In the present work, the methods of partial least squares regression (PLS) and artificial neural network multilayer (ANN) were used to estimate one of the most important properties of fuel ethanol, density, using official quality parameters for ethanol, collected from LAPQAP/UFMA laboratory corresponding to 12 years (period: 2002-2013) of analyzes. A careful analysis of the data was performed to obtain a set of variables and data that best represents satisfactory performance of the two models. The estimates of both approaches were compared and validated. The predictive ability of the network obtained was very good for the parameters studied, consistent with the accuracy of the experimental measurements. The low mean square error, the randomness, the zero mean and the constant variance, obtained for the residues, indicated the suitability of the models, suggesting their use to estimate (predict) the density of ethanol. Results indicated that the model ANN was adequate, and the value of NMSE (normalized mean square error) of 0.0012, less than the PLS model of 0.2221. The result achieved is less than the range of measurement uncertainty of the equipment responsible for testing the density proving that the model used has satisfactory performance. / O etanol tem alcançado crescente interesse em muitos países, principalmente, no Brasil devido ao programa PROÁLCOOL. A determinação experimental das propriedades deste biocombustível e de outros combustíveis por meio de métodos oficiais é muito demorada, bem como é considerado um tedioso processo. A estimativa dessas propriedades com a ajuda de ferramentas computacionais pode ser de grande utilidade. No presente trabalho, os métodos de regressão por mínimos quadrados parciais (PLS) e redes neurais artificiais de múltiplas camadas (RNA) foram usados para estimar uma das mais importantes propriedades do etanol combustível, massa específica, utilizando parâmetros de qualidade oficiais de etanol, oriundos de análises realizadas no laboratório LAPQAP/UFMA, durante 12 anos (período: 2002-2013). Inicialmente, uma análise cuidadosa dos dados foi realizada a fim de selecionar um conjunto de variáveis e dados que melhor representasse um desempenho satisfatório dos dois modelos estudados. As estimativas de ambas as abordagens foram comparadas e validadas. A capacidade preditiva da rede neural obtida foi considerada muito boa para os parâmetros estudados, e compatível com a precisão das medidas experimentais. O baixo erro quadrático médio, a aleatoriedade, a média nula e a variância constante, obtida para os resíduos, evidenciaram a adequabilidade dos modelos usados, sugerindo a utilização destes modelos para estimar (predizer) a massa específica do etanol. Resultados indicaram que o modelo de RNA foi adequado, sendo o valor de NMSE (erro quadrático médio normalizado) de 0,0012, valor este, muito inferior ao modelo de PLS de 0,2221. Este resultado alcançado é inferior aos valores da faixa de incerteza de medição do equipamento responsável pelo ensaio experimental da massa específica, comprovando que o modelo utilizado possui desempenho considerado muito bom.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2:tede/951 |
| Date | 22 October 2013 |
| Creators | Santos, Marcelo José Castro dos |
| Contributors | Marques, Aldaléa Lopes Brandes, Marques, Edmar Pereira |
| Publisher | Universidade Federal do Maranhão, PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM QUÍMICA/CCET, UFMA, BR, QUIMICA |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMA, instname:Universidade Federal do Maranhão, instacron:UFMA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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