Métodos de construção de analisadores virtuais para estimação de teor de enxofre de hidrocarbonetos
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Universidade Federal de Minas Gerais
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Monografia de especialização
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Resumo
A aquisição de um analisador de processo para obtenção, em tempo real, do teor de enxofre no produto de unidades de hidrotratamento pode ser dispendiosa e sua instalação pode demorar devido à necessidade de parada da unidade. Apresentam-se neste trabalho, soluções para construção de analisadores virtuais com o objetivo de inferir o teor de enxofre no produto. Para isto, são utilizadas as técnicas de regressão linear múltipla e redes neurais artificiais, e comparados os desempenhos de modo a se obter a melhor configuração para construção de um analisador virtual de teor de enxofre.
Abstract
The acquisition of a process analyzer to obtain, in real time, a products sulfur content may be expensive and its installation can take a while, due to the need of stop the processing unit. Are presented in this work, solutions for building soft sensors with the objective to infer the sulfur content in the product. To achieve that goal, multiple linear regression and artificial neural network techniques are used and their performance are compared in order to obtain the best configuration for constructing a sulfur content soft sensor.
Assunto
Engenharia elétrica, Hidrocarbonetos, Automação industrial, Carvão Teor de enxofre
Palavras-chave
Analisador virtual, Redes neurais artificiais, Teor de enxofre, Regressão linear múltipla, Hidrotratamento