Redes neurais autoassociatovas com restrições de balanço para reconciliação de dados em plantas químicas

Pinto, Andre Luiz Pessoa Galliez

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/12856

Type:	Trabalho de conclusão de graduação
Title:	Redes neurais autoassociatovas com restrições de balanço para reconciliação de dados em plantas químicas
Author(s)/Inventor(s):	Pinto, Andre Luiz Pessoa Galliez
Advisor:	Secchi, Argimiro Resende
Co-advisor:	Souza Júnior, Mauricio Bezerra de
Abstract:	No contexto da nova onda de transformações digitais conhecida como 4ª revolução industrial, técnicas baseadas em Inteligência Artificial tem se popularizado para resolver problemas típicos da indústria como a reconciliação de dados. Para este fim, algoritmos de machine learning se apresentam como uma alternativa promissora frente às abordagens clássicas de programação não linear, devido ao seu menor custo computacional. Neste trabalho investiga-se o uso de redes neuronais autoassociativas para reconciliar variáveis de uma planta simulada de produção de fenilbenzeno em estado estacionário. O desempenho da rede é avaliado assim como as implicações de combiná-la com equações de balanço de massa. As técnicas utilizadas apresentaram bons resultados, sendo capaz de produzir estimativas melhores do que as medições originais e sugerindo que o desempenho do modelo pode ser melhorado pela inserção de equações fenomenológicas na função objetivo.
Keywords:	Redes neuronais Machine learning Plantas químicas Fenilbenzeno
Subject CNPq:	CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA
Production unit:	Escola de Química
Publisher:	Universidade Federal do Rio de Janeiro
Issue Date:	28-Jul-2020
Publisher country:	Brasil
Language:	por
Right access:	Acesso Aberto
Appears in Collections:	Engenharia Química

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