Desenvolvimento de sensores virtuais para predição da composição dos efluentes de uma unidade de tratamento de águas ácidas

Queiroz, Danielle Gradin

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/23246

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Souza Júnior, Maurício Bezerra de	-
dc.contributor.author	Queiroz, Danielle Gradin	-
dc.date.accessioned	2024-07-18T16:12:45Z	-
dc.date.available	2024-07-21T03:00:22Z	-
dc.date.issued	2023-11-01	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11422/23246	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Rio de Janeiro	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Águas ácidas	pt_BR
dc.subject	Sensores virtuais	pt_BR
dc.subject	Tratamento de efluentes	pt_BR
dc.subject	Inteligência artificial	pt_BR
dc.title	Desenvolvimento de sensores virtuais para predição da composição dos efluentes de uma unidade de tratamento de águas ácidas	pt_BR
dc.type	Trabalho de conclusão de graduação	pt_BR
dc.contributor.advisorLattes	http://lattes.cnpq.br/4530858702685674	pt_BR
dc.contributor.authorLattes	http://lattes.cnpq.br/0825027228497031	pt_BR
dc.contributor.advisorCo1	Melo Junior, Príamo Albuquerque	-
dc.contributor.advisorCo1Lattes	http://lattes.cnpq.br/7614011510994839	pt_BR
dc.contributor.advisorCo2	Nogueira, Júlia do Nascimento Pereira	-
dc.contributor.advisorCo2Lattes	http://lattes.cnpq.br/0923689760838522	pt_BR
dc.contributor.referee1	Alberton, Kese Pontes Freitas	-
dc.contributor.referee1Lattes	http://lattes.cnpq.br/6508408949800887	pt_BR
dc.contributor.referee2	Rodrigues, Francisco Davi Belo	-
dc.contributor.referee2Lattes	http://lattes.cnpq.br/6802269244475858	pt_BR
dc.description.resumo	As 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.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Escola de Química	pt_BR
dc.publisher.initials	UFRJ	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA SANITARIA::RECURSOS HIDRICOS::AGUAS SUBTERRANEAS E POCOS PROFUNDOS	pt_BR
dc.embargo.terms	aberto	pt_BR
Appears in Collections:	Engenharia Química

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