Dynamic modeling and control of a crystallization process using neural networks

Miranda, Gabriel Fiúza Moreira de

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/14617

Type:	Trabalho de conclusão de graduação
Title:	Dynamic modeling and control of a crystallization process using neural networks
Author(s)/Inventor(s):	Miranda, Gabriel Fiúza Moreira de
Advisor:	Souza Junior, Maurício Bezerra de
Co-advisor:	Capron, Bruno Didier Olivier
Co-advisor:	Moraes, Marcellus Guedes Fernandes de
Abstract:	Nos processos industriais de cristalização, o controle do tamanho e da forma dos cristais é de considerável importância. Nesse trabalho, dados experimentais são utilizados para desenvolver modelos de redes neuronais para o processo de cristalização em batelada do sulfato de potássio (K2SO4). Primeiramente, um modelo dinâmico do sistema capaz de prever seu estado em um futuro próximo dadas as suas condições atuais é desenvolvido. Em seguida, um modelo inverso do processo capaz de calcular a próxima ação de controle a ser implementada para conduzir o sistema a uma trajetória de referência é desenvolvido. Finalmente, o desempenho desse controlador é investigado através da simulação de uma malha fechada em que um modelo de balanço populacional é utilizado como processo real. Nós mostramos que a escolha da trajetória de referência tem forte influência sobre o tempo de duração da batelada, erro final entre estado do sistema e set-point e esforço de controle. Em termos dos critérios acima, a melhor trajetória apresentou resultados de 70% a 140% melhores que as demais.
Keywords:	Crystallization processes Neural networks Population balance Process control
Subject CNPq:	CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA
Production unit:	Escola de Química
Publisher:	Universidade Federal do Rio de Janeiro
Issue Date:	9-Jun-2021
Publisher country:	Brasil
Language:	eng
Right access:	Acesso Aberto
Appears in Collections:	Engenharia Química

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