Pantheon Repositório Institucional da UFRJ
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http://hdl.handle.net/11422/12856| Tipo: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Título: | Redes neurais autoassociatovas com restrições de balanço para reconciliação de dados em plantas químicas |
| Autor(es)/Inventor(es): | Pinto, Andre Luiz Pessoa Galliez |
| Orientador: | Secchi, Argimiro Resende |
| Coorientador: | Souza Júnior, Mauricio Bezerra de |
| Resumo: | 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. |
| Palavras-chave: | Redes neuronais Machine learning Plantas químicas Fenilbenzeno |
| Assunto CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA |
| Unidade produtora: | Escola de Química |
| Editora: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Data de publicação: | 28-Jul-2020 |
| País de publicação: | Brasil |
| Idioma da publicação: | por |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Aparece nas coleções: | Engenharia Química |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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