Aplicação de Modelos de Aprendizado de Máquina para a Modelagem de uma Coluna de Destilação Extrativa

Trabalho de Conclusão de Curso apresentado ao Instituto Latino-Americano de Tecnologia, Infraestrutura e Território da Universidade Federal da Integração Latino- Americana, como requisito parcial à obtenção do título de Bacharel em Engenharia Química.Os processos químicos industriais são essenciais ao modo de vida contemporâneo, pois os produtos gerados pela indústria química abastecem tanto outras indústrias, quanto o público em geral. A atuação do engenheiro químico pode ter grande impacto social, econômico e ambiental, o que traz uma responsabilidade de ser manter atualizado as condições do ambiente que exerce influência. Por essa razão, este trabalho busca associar ferramentas de inteligência artificial para modelagem de processos químicos industriais. O processo escolhido para esse estudo foi a extração de metanol, que é produzido a partir do gás natural (metano) e pode ser purificado com o glicerol como solvente. O Brasil dispõe tanto de gás natural, quanto de glicerol na faixa de milhões de toneladas por ano, pois é um dos maiores produtores de biodiesel do mundo e o glicerol é um subproduto gerado em grande quantidade na produção do biodiesel. Para purificar o metanol é empregada uma operação unitária de separação composta por uma ou mais colunas de destilação extrativas. Este equipamento é tradicionalmente projetado pelo engenheiro químico usando modelos baseados nos princípios físicos de conservação da massa e energia. São modelos complexos que podem demandar muito tempo para desenvolvimento em processos específicos. Por outro lado, existem modelos baseados nos conceitos de inteligência artificial e ciência de dados que são mais simples e podem se adaptar rapidamente ao processo. Neste trabalho foram aplicados os modelos supervisionados de aprendizado de máquina floresta aleatória e regressão linear para a modelagem da coluna de destilação extrativa do metanol usando glicerol como solvente. O modelo floresta aleatória apresentou boa aderência aos dados e realizou predições próximas dos valores esperados. O modelo de regressão linear apresentou dificuldade de aderência aos dados em algumas faixas de valores mais baixos, pois as interações do processo a variações em determinadas entradas possuem características não lineares

Scan time reduction of PLCs by dedicated parallel-execution multiple PID controllers using an FPGA

A programmable logic controller (PLC) executes a ladder diagram (LD) using input and output modules. An LD also has PID controller function blocks. It contains as many PID function blocks as the number of process parameters to be controlled. Adding more process parameters slows down PLC scan time. Process parameters are measured as analog signals. The analog input module in the PLC converts these analog signals into digital signals and forwards them to the PID controller as inputs. In this research work, a field-programmable gate array (FPGA)-based multiple PID controller is proposed to retain PLC scan time at a lower value. Concurrent execution of multiple PID controllers was assured by assigning separate FPGA hardware resources for every PID controller. Digital input to the PID controller is routed by the novel idea of analog to digital conversion (ADC), performed using a digital to analog converter (DAC), comparator, and FPGA. ADC combined with dedicated PID controller logic in an FPGA for every closed-loop control system confirms concurrent execution of multiple PID controllers. The time required to execute two closed-loop controls was identified as 18.96000004 ms. This design can be used either with or without a PLC.Web of Science2212art. no. 458

Controle de um reator de polimerização de propeno utilizando filtro de partículas e rede neural

Os materiais poliméricos estão presentes em diversos setores industriais e na vida diária da sociedade, apresentando vantagens como menores custos e maior durabilidade. O polipropileno, obtido pela formação de longas cadeias de monômero de propeno, é uma das oleofinas mais importantes da atualidade, possuindo ampla gama de aplicações. Devido ao forte interesse econômico que desperta, existe uma busca contínua por melhorias em seu processo produtivo. Vários métodos para sua fabricação podem ser encontrados, combinando tecnologias de produção e de catalizadores. Para garantir a segurança, as necessidades e atingir os objetivos das operações, torna-se necessário inserir estruturas para um controle eficaz do processo. Entretanto, sem um bom monitoramento, isto não é possível. Em plantas reais de polimerização, os dispositivos de medição estão sujeitos a incertezas e nem sempre estão disponíveis, ou o equipamento de fato não existe ou seu custo de obtenção/manutenção torna seu uso inviável. Assim, esta dissertação propõe um esquema de sensor virtual baseado em filtro de partículas (FP) e rede neural artificial (RNA), que é aplicado a um reator de polimerização de propeno simulado. Este esquema permite a redução da incerteza e a observação de variáveis latentes por meio do FP. Na sequência, a RNA permite a detecção de propriedades finais do polipropileno a partir dos dados melhorados. A preocupação foi fornecer aos controladores informações mais completas e melhoradas. Os resultados mostraram que o sensor virtual possibilitou melhorias no controle do processo, fornecendo estimativas precisas e tempo de ação consistente com intervalos de amostragens industriais, o que destaca seu potencial para aplicação prática. Palavras-chave: Modelagem e Simulação, Estimação de Estados, Filtro de Partículas, Rede Neural, Controle de Processos, Polimerização. &#8195

The detection and treatment of alcohol dependence

The cohesiveness of the proposed syndrome of alcohol dependence, and the evolution of symptoms over time, was validated in a clinical sample. In healthy individuals and in clinical samples, biological markers showed early signs of the syndrome in healthy men. A comparison of Lothian general population data with Edinburgh hospital admission data showed that heavier alcohol consumption predicted admission to a general hospital bed. Analysis of national centrally collected data showed that the burden on Scottish hospitals due to alcohol problems rose in the last 40 years.A randomized controlled trial showed the value of intervening at an early stage in the career of a problem drinker.To treat more severe alcohol dependence, withdrawal symptoms must be controlled. When randomly allocated to either a longer-acting or a shorter-acting benzodiazepine, the former showed an advantage.To help prevent relapse, 'extended' treatment emerged as only very marginally more effective than one session of firm advice to the patient to abstain. The medications disulfiram and naltrexone, if compliance was enhanced, were found to reduce relapse. Acamprosate appeared to be effective too, when results from many studies were pooled. A selective serotonin re-uptake inhibitor (SSRI), fluvoxamine, was associated with increased likelihood ofrelapse in early-onset alcohol dependence, a surprising finding, which speculatively might be mediated through increased impulsivity in some patients. Analysis of data on treatment of depression in the General Practice Research Database confirmed other emerging concerns regarding the safety of the SSRI group of drugs in young people.Abstinence was accompanied by improvement in brain magnetic resonance parameters and cognitive testing.Analysis of outcomes in placebo-controlled treatment studies for alcohol dependence, set alongside the costs to the Health Service of treating the complications of alcohol dependence, showed that the costs of failure to help patients attain abstinence are much greater than the costs of providing effective treatments

Description of Courses, 1979-80

Official publication of Cornell University V.71 1979/8