Técnicas de inteligência artificial para a geração dinâmica de set points para uma coluna de destilação/

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Resumo:No presente trabalho, aplicamos técnicas de inteligência artificial em um sistema simulado de destilação de petróleo, mais especificamente em uma coluna debutanizadora. Nesse processo, o produto que chega à coluna,conhecido como LGN, é fracionado por meio de aquecimento. Os componentes mais l...

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Detalhes bibliográficos
Principais autores:	Araújo Júnior, José Medeiros de., Araújo, Fábio Meneghetti Ugolino de.
Formato:	Dissertação
Publicado em:
Assuntos:	Gás natural - Processamento - Dissertação. Sistema fuzzy - Set points (SP) - Sistema de inferência - Coluna debutanizadora - Natural gas. Fuzzy system. Set points (SP's). Inference system. Debutanizer columm.
Endereço do item:	https://app.bczm.ufrn.br/home/#/item/98956
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spelling	oai:localhost:123456789-699862023-09-18T21:01:16Z Técnicas de inteligência artificial para a geração dinâmica de set points para uma coluna de destilação/ Araújo Júnior, José Medeiros de. Araújo, Fábio Meneghetti Ugolino de. Gás natural - Processamento - Dissertação. Sistema fuzzy - Set points (SP) - Dissertação. Sistema de inferência - Dissertação. Coluna debutanizadora - Dissertação. Natural gas. Fuzzy system. Set points (SP's). Inference system. Debutanizer columm. Resumo:No presente trabalho, aplicamos técnicas de inteligência artificial em um sistema simulado de destilação de petróleo, mais especificamente em uma coluna debutanizadora. Nesse processo, o produto que chega à coluna,conhecido como LGN, é fracionado por meio de aquecimento. Os componentes mais leves são transformados em vapor, que vão constituir o GLP (Gás Liquefeito de Petróleo), enquanto as trações mais pesadas continuam líquidas, sendo, comumente, chamadas de C5+. Na composição do GLP, idealmente, temos apenas propanos e butanos, porém, na prática, temos a presença de contaminantes, como, por exemplo, pentanos (i-pentanos e n-pentanos). O objetivo do trabalho é regular à quantidade de pentano presente no GLP, por meio da determinação inteligente dos sets points (SP) de controladores presentes na instrumentação original da coluna. Para isso é utilizado um sistema fuzzy, que será responsável por ajustar os valores desses SP' s, a partir da comparação entre a fração molar do pentano na saída da planta (GLP) e a quantidade desejada. Optou-se por controlar apenas a fração molar de i-pentano, por esta ser, normalmente, maior que a fração molar do n-pentano, e ainda, devido ao fato de que ambas apresentam dinâmicas extremamente semelhantes em função das condições de operação da coluna. Porém, a fração molar de pentano, seja do i-pentano ou n-pentano, é de difícil medição on-line devido a limitações, como: longos intervalos de medição, pouca confiabilidade e alto custo. Por essa razão, foi utilizado um sistema de inferência, construído a partir de uma rede neural de múltiplas camadas para inferir o percentual de i-pentano a partir de variáveis secundárias da coluna. Os resultados obtidos mostram que o sistema fuzzy conseguiu controlar o valor da fração molar do i-pentano para diversas situações, mostrando ser um sistema de controle avançado viável e com um nível satisfatório#$&de confiabilidade.#$&Abstract: Artificial Intelligence techniques are applied to improve performance of a simulated oil distillation system. The chosen system was a debutanizer column. At this process, the feed, which comes to the column, is segmented by heating. The lightest components become steams, by forming the LPG (Liquefied Petroleum Gas). The others components, C5+, continue liquid. In the composition of the LPG, ideally, we have only propane and butanes, but, in practice, there are contaminants, for example, pentanes. The objective of this work is to control pentane amount in LPG, by means of intelligent set points (SP' s) determination for PID controllers that are present in original instrumentation (regulatory control) of the column. A fuzzy system will be responsible for adjusting the SP's, driven by the comparison between the molar fraction of the pentane present in the output of the plant (LPG) and the desired amount. However, the molar fraction of pentane is difficult to measure on-line, due to constraints such as: 10ng intervals of measurement, high reliability and low cost. Therefore, an inference system was used, based on a muItilayer neural network, to infer the pentane molar fraction through secondary variables of the column. Finally, the results shown that the proposed control system were able to control the value of pentane molar fraction under different operational situations. 1 2022-10-05T17:04:51Z 2022-10-05T17:04:51Z 2007. Dissertação 662.767 A663t DISSERT 98956 https://app.bczm.ufrn.br/home/#/item/98956 https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/15157/1/JoseMAJ.pdf
institution	Acervo SISBI
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description	Resumo:No presente trabalho, aplicamos técnicas de inteligência artificial em um sistema simulado de destilação de petróleo, mais especificamente em uma coluna debutanizadora. Nesse processo, o produto que chega à coluna,conhecido como LGN, é fracionado por meio de aquecimento. Os componentes mais leves são transformados em vapor, que vão constituir o GLP (Gás Liquefeito de Petróleo), enquanto as trações mais pesadas continuam líquidas, sendo, comumente, chamadas de C5+. Na composição do GLP, idealmente, temos apenas propanos e butanos, porém, na prática, temos a presença de contaminantes, como, por exemplo, pentanos (i-pentanos e n-pentanos). O objetivo do trabalho é regular à quantidade de pentano presente no GLP, por meio da determinação inteligente dos sets points (SP) de controladores presentes na instrumentação original da coluna. Para isso é utilizado um sistema fuzzy, que será responsável por ajustar os valores desses SP' s, a partir da comparação entre a fração molar do pentano na saída da planta (GLP) e a quantidade desejada. Optou-se por controlar apenas a fração molar de i-pentano, por esta ser, normalmente, maior que a fração molar do n-pentano, e ainda, devido ao fato de que ambas apresentam dinâmicas extremamente semelhantes em função das condições de operação da coluna. Porém, a fração molar de pentano, seja do i-pentano ou n-pentano, é de difícil medição on-line devido a limitações, como: longos intervalos de medição, pouca confiabilidade e alto custo. Por essa razão, foi utilizado um sistema de inferência, construído a partir de uma rede neural de múltiplas camadas para inferir o percentual de i-pentano a partir de variáveis secundárias da coluna. Os resultados obtidos mostram que o sistema fuzzy conseguiu controlar o valor da fração molar do i-pentano para diversas situações, mostrando ser um sistema de controle avançado viável e com um nível satisfatório#$&de confiabilidade.#$&Abstract: Artificial Intelligence techniques are applied to improve performance of a simulated oil distillation system. The chosen system was a debutanizer column. At this process, the feed, which comes to the column, is segmented by heating. The lightest components become steams, by forming the LPG (Liquefied Petroleum Gas). The others components, C5+, continue liquid. In the composition of the LPG, ideally, we have only propane and butanes, but, in practice, there are contaminants, for example, pentanes. The objective of this work is to control pentane amount in LPG, by means of intelligent set points (SP' s) determination for PID controllers that are present in original instrumentation (regulatory control) of the column. A fuzzy system will be responsible for adjusting the SP's, driven by the comparison between the molar fraction of the pentane present in the output of the plant (LPG) and the desired amount. However, the molar fraction of pentane is difficult to measure on-line, due to constraints such as: 10ng intervals of measurement, high reliability and low cost. Therefore, an inference system was used, based on a muItilayer neural network, to infer the pentane molar fraction through secondary variables of the column. Finally, the results shown that the proposed control system were able to control the value of pentane molar fraction under different operational situations.
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