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http://hdl.handle.net/11422/14617
Especie: | Trabalho de conclusão de graduação |
Título : | Dynamic modeling and control of a crystallization process using neural networks |
Autor(es)/Inventor(es): | Miranda, Gabriel Fiúza Moreira de |
Tutor: | Souza Junior, Maurício Bezerra de |
Tutor : | Capron, Bruno Didier Olivier |
Tutor: | Moraes, Marcellus Guedes Fernandes de |
Resumen: | 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. |
Materia: | Crystallization processes Neural networks Population balance Process control |
Materia CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA |
Unidade de producción: | Escola de Química |
Editor: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
Fecha de publicación: | 9-jun-2021 |
País de edición : | Brasil |
Idioma de publicación: | eng |
Tipo de acceso : | Acesso Aberto |
Aparece en las colecciones: | Engenharia Química |
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