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Previous issue date: 2003 / Este trabalho teve como objetivo estudar métodos baseados em Inteligência Artificial
(IA), em particular, as Redes Neurais Artificiais (RNA), aplicados em controle de processos.
O sistema a ser estudado é composto de uma coluna de destilação existente na planta
da PETROFLEX de Cabo de Santo Agostinho, a qual faz parte do sistema de purificação de
solvente. O principal processo de produção da PETROFLEX se dá através da reação de
polimerização do Butadieno-1,3 formando a borracha sintética. Ocorre através do mecanismo
conhecido como polimerização aniônica em solução em presença de um iniciador, onde o
solvente, principalmente constituído de N-Hexano e Ciclohexano, é o meio no qual a reação
ocorre. A mistura de borracha sintética e solvente, conhecida como cemento é encaminhada
para um sistema onde o solvente é separado da borracha e em seguida, é enviado ao sistema
de purificação de solvente.
A função do sistema em estudo é remover impurezas representadas por compostos
leves, na faixa de 4 átomos de carbono, que contaminando a corrente de solvente traz grandes
perturbações ao sistema de reação. Esses são principalmente o cis-Buteno-2 e o próprio
Butadieno-1,3 não convertido. Embora, em si não sejam contaminantes, sua presença
normalmente está associada a teores bastante diminutos de outros compostos altamente
indesejáveis como os acetilenos (Etilacetileno, Vinilacetileno ou Metilacetileno). A coluna de
destilação opera com seus controladores ajustados em valores fixos, devido ao fato de não se
conhecer a todo instante a composição da carga e a de fundo da coluna. Isto nem sempre
produz bons resultados e na maior parte do tempo gasta-se mais energia que o necessário.
Propõe-se, então, a implementação de um sistema de controle que deverá se ajustar às
diferentes condições de operação, como uma conseqüência da variação da composição da
carga. O trabalho foi constituído de três etapas : Na primeira, utilizou-se o simulador de
processos ASPEN PLUS para simular e validar as condições operacionais da coluna de
destilação; na segunda, utilizou-se o conjunto de dados gerados pelo simulador para realizar a
identificação do processo via uma rede neural (RNA). Na terceira, foi implementado um
controlador adaptativo, onde o sinal de processo para o controlador vem da RNA.
O simulador de processos ASPEN PLUS se baseia em modelos fenomenológicos. A
RNA a ser implementada e treinada, tomará por base os dados gerados por este simulador,
numa etapa denominada de identificação do processo, resultando em mais agilidade à
obtenção dos dados necessários ao treinamento da rede.
O controle do processo, denominado de Controle Adaptativo fará uso desta rede, que
será responsável pela predição do sinal de controle. O controlador adaptativo baseado no
modelo de rede neural, modifica a sintonia do controlador da variável controlada atuando de
acordo com o critério especificado, enquanto ao mesmo tempo, o sinal de processo para o
controlador adaptativo é predito pelo modelo de rede neural.
Os resultados obtidos pelo simulador demonstraram um alto grau de compatibilidade
com as condições reais da planta, dando boa representatividade ao processo. A RNA também
após treinada e validada apresentou um erro inferior a 0,9 %. De posse destas informações,
realizou-se a implementação de um controlador adaptativo para a vazão de refluxo da coluna
de destilação, onde definiu-se equações relacionando os parâmetros de sintonia do controlador
ao teor de leves na corrente de carga da coluna.
A opção de implementação de um controlador adaptativo na coluna de destilação da
PETROFLEX deverá proporcionar uma melhor estabilidade na qualidade das especificações
dos produtos da coluna devido à maior sensibilidade que este tipo de controle apresenta,adequando-se melhor às perturbações e apresentando uma performance superior ao controle
regulatório padrão baseado em controladores PID (Proporcional-Integral-Derivativo)
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/6816 |
| Date | January 2003 |
| Creators | Fernando Araújo Britto, Antonio |
| Contributors | Rodrigues de Carvalho, Florival |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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