Predição de emissão de gases de exaustão de turbinas em termelétricas usando redes neuronais e modelos híbridos

Azevedo, Antonio Rocha

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Secchi, Argimiro Resende	-
dc.contributor.author	Azevedo, Antonio Rocha	-
dc.date.accessioned	2022-07-08T20:17:11Z	-
dc.date.available	2023-12-21T03:09:04Z	-
dc.date.issued	2022-07-04	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11422/17575	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Rio de Janeiro	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Emissão de gases	pt_BR
dc.subject	Redes neuronais	pt_BR
dc.subject	Planta industrial	pt_BR
dc.subject	Modelos híbridos	pt_BR
dc.title	Predição de emissão de gases de exaustão de turbinas em termelétricas usando redes neuronais e modelos híbridos	pt_BR
dc.type	Trabalho de conclusão de graduação	pt_BR
dc.contributor.advisorLattes	http://lattes.cnpq.br/3710340061939187	pt_BR
dc.contributor.authorLattes	http://lattes.cnpq.br/8845203537715381	pt_BR
dc.contributor.advisorCo1	Capron, Bruno Didier Olivier	-
dc.contributor.advisorCo1Lattes	http://lattes.cnpq.br/3006635957267883	pt_BR
dc.contributor.advisorCo2	Andrade Neto, Ataide Souza	-
dc.contributor.advisorCo2Lattes	http://lattes.cnpq.br/7496973035612970	pt_BR
dc.contributor.referee1	Souza Júnior, Maurício Bezerra de	-
dc.contributor.referee1Lattes	http://lattes.cnpq.br/4530858702685674	pt_BR
dc.contributor.referee2	Young, André Ferreira	-
dc.contributor.referee2Lattes	http://lattes.cnpq.br/8711373251716675	pt_BR
dc.description.resumo	O monitoramento de emissões é necessário em toda planta industrial que libere gases nocivos ao meio-ambiente, tendo em vista a intensificação das mudanças climáticas e o consequente recrudescimento da legislação vigente. Sistemas de Monitoramento Contínuo de Emissões (CEMS) são o padrão utilizado hoje em dia para essa quantificação, mas possuem alto custo de aquisição e manutenção, além de perderem sua sensibilidade ao longo do tempo. Assim, cresce o interesse no desenvolvimento de Sistemas Preditivos de Monitoramento de Emissões (PEMS), que se baseiam em modelos matemáticos para se prever a concentração dos gases de exaustão — trazendo benefícios econômicos e de operação. Neste trabalho, estuda-se o desenvolvimento de diferentes arquiteturas de redes neuronais para uso em PEMS: particularmente na predição da emissão de gases (NOx, O2 e CO) de uma usina termelétrica. Duas abordagens são estudadas: uma puramente baseada em dados — estimação direta da emissão dos gases pela rede neuronal — e outra híbrida — onde a rede é acoplada a um modelo fenomenológico, de maneira a prever seu erro de estimação. A segunda abordagem é relevante pois aumenta a aderência do modelo fenomenológico já existente aos dados da planta, além de facilitar e acelerar o processo de aprendizado dos modelos baseados em dados, devendo aprender mais rapidamente. Um conjunto de dados de 2015 para uma turbina a g´as foram utilizados para o treino e validação dos modelos, utilizando-se uma separação de 70%/30% (respectivamente). Todas as redes obtiveram resultados similares na estimação de NOx e O2 em ambas as abordagens, embora os modelos híbridos tenham de fato aprendido mais facilmente. No entanto, nenhuma rede obteve êxito na estimação do CO. A dificuldade no aprendizado dos modelos nessa estimação mostra que não é possível traçar conclusões globais acerca da melhor arquitetura ou tipo de rede, que pode variar de acordo com a variável estimada. A proximidade da precisão dos modelos nos leva a crer que seu desempenho foi limitado pela quantidade de dados disponível para o aprendizado, dado à grande complexidade do problema. A recente obtenção de dados para uma faixa de 10 anos e 6 turbinas ´e um bom ponto de partida para análises mais robustas e conclusivas, embora deva-se atentar `as faixas de operação usadas no treino assim como à qualidade dos dados.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Escola de Química	pt_BR
dc.publisher.initials	UFRJ	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA	pt_BR
dc.embargo.terms	aberto	pt_BR
Appears in Collections:	Engenharia Química

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