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dc.contributor.advisorSouza Júnior, Maurício Bezerra de-
dc.contributor.authorQueiroz, Danielle Gradin-
dc.date.accessioned2024-07-18T16:12:45Z-
dc.date.issued2023-11-01-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11422/23246-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio de Janeiropt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectÁguas ácidaspt_BR
dc.subjectSensores virtuaispt_BR
dc.subjectTratamento de efluentespt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.titleDesenvolvimento de sensores virtuais para predição da composição dos efluentes de uma unidade de tratamento de águas ácidaspt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/4530858702685674pt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0825027228497031pt_BR
dc.contributor.advisorCo1Melo Junior, Príamo Albuquerque-
dc.contributor.advisorCo1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7614011510994839pt_BR
dc.contributor.advisorCo2Nogueira, Júlia do Nascimento Pereira-
dc.contributor.advisorCo2Latteshttp://lattes.cnpq.br/0923689760838522pt_BR
dc.contributor.referee1Alberton, Kese Pontes Freitas-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6508408949800887pt_BR
dc.contributor.referee2Rodrigues, Francisco Davi Belo-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/6802269244475858pt_BR
dc.description.resumoAs águas ácidas são um dos principais resíduos aquosos gerados durante o refino do petróleo e necessitam ser processadas em Unidades de Tratamento de Águas Ácidas (UTAAs) para remoção de contaminantes como H2S e NH3, a fim de atender às demandas da legislação ambiental brasileira. Dessa forma, é imprescindível o monitoramento em tempo real da composição dos efluentes gerados pela UTAA, como o gás ácido, o gás amoniacal e a água tratada. Portanto, o presente trabalho tem como objetivo criar um novo banco de dados utilizando, como base, a simulação dinâmica de uma UTAA com duas colunas de esgotamento desenvolvida em Aspen Plus Dynamics® V10 por Nogueira (2021) e, posteriormente, desenvolver sensores virtuais capazes de predizer as frações mássicas de H2S e NH3 dos efluentes previamente citados. O novo banco de dados apresenta situações de operação normal da unidade com distúrbios nas variáveis de interesse, e poderá ser utilizado no futuro para outros estudos da área. Para criação dos sensores virtuais, o método Florestas Aleatórias foi escolhido como modelo de Aprendizado de Máquina. Todos os códigos foram desenvolvidos em Python no ambiente de execução Visual Studio Code. Os resultados encontrados foram validados através da criação de novos modelos via Gradient Boosting e Máquinas de Vetores de Suporte, utilizando as funções disponíveis na biblioteca scikit-learn. Obteve-se como resultado o desenvolvimento de seis sensores virtuais com R² maior que 0,87, MAE menor que 0,12, MSE menor que 0,17 e RMSE menor que 0,41. A análise da importância das variáveis revelou que a temperatura do 2º estágio da Coluna 1 exerce influência significativa no equilíbrio termodinâmico de separação do H2S e NH3 das águas ácidas e é essencial para cinco dos seis sensores virtuais. Foi observado também que o aumento desta temperatura melhora a recuperação de H2S. O estudo desta variável sugere que incrementos adicionais nesta temperatura, acima de 90% de recuperação, resultam em ganhos mínimos na remoção do H2S e na vaporização acentuada de NH3 no gás ácido, o que pode levar a problemas operacionais nas Unidades de Recuperação de Enxofre.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentEscola de Químicapt_BR
dc.publisher.initialsUFRJpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA SANITARIA::RECURSOS HIDRICOS::AGUAS SUBTERRANEAS E POCOS PROFUNDOSpt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
dc.embargo.lift2024-07-19T16:12:46Z-
Appears in Collections:Engenharia Química

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