Оптимізація параметрів процесу ферментативної етерифікації жирних кислот етанолом

Use of artificial neural network-genetic algorithm technique made it possible to determine optimal process parameters of enzymatic esterification fatty acids with ethanol. The results of laboratory and experimental-industrial tests corroborated optimum modelling adequacy for four primary process parameters: substrates ratio, enzyme amount, temperature and time

Оптимізація параметрів процесу ферментативної етерифікації жирних кислот етанолом

Use of artificial neural network-genetic algorithm technique made it possible to determine optimal process parameters of enzymatic esterification fatty acids with ethanol. The results of laboratory and experimental-industrial tests corroborated optimum modelling adequacy for four primary process parameters: substrates ratio, enzyme amount, temperature and time

RMN na caracterização de correntes processuais de resíduos pesados

Doutoramento em QuímicaThe main objective of this work was to monitor a set of physical-chemical properties of heavy oil procedural streams through nuclear magnetic resonance spectroscopy, in order to propose an analysis procedure and online data processing for process control. Different statistical methods which allow to relate the results obtained by nuclear magnetic resonance spectroscopy with the results obtained by the conventional standard methods during the characterization of the different streams, have been implemented in order to develop models for predicting these same properties. The real-time knowledge of these physical-chemical properties of petroleum fractions is very important for enhancing refinery operations, ensuring technically, economically and environmentally proper refinery operations. The first part of this work involved the determination of many physical-chemical properties, at Matosinhos refinery, by following some standard methods important to evaluate and characterize light vacuum gas oil, heavy vacuum gas oil and fuel oil fractions. Kinematic viscosity, density, sulfur content, flash point, carbon residue, P-value and atmospheric and vacuum distillations were the properties analysed. Besides the analysis by using the standard methods, the same samples were analysed by nuclear magnetic resonance spectroscopy. The second part of this work was related to the application of multivariate statistical methods, which correlate the physical-chemical properties with the quantitative information acquired by nuclear magnetic resonance spectroscopy. Several methods were applied, including principal component analysis, principal component regression, partial least squares and artificial neural networks. Principal component analysis was used to reduce the number of predictive variables and to transform them into new variables, the principal components. These principal components were used as inputs of the principal component regression and artificial neural networks models. For the partial least squares model, the original data was used as input. Taking into account the performance of the develop models, by analysing selected statistical performance indexes, it was possible to conclude that principal component regression lead to worse performances. When applying the partial least squares and artificial neural networks models better results were achieved. However, it was with the artificial neural networks model that better predictions were obtained for almost of the properties analysed. With reference to the results obtained, it was possible to conclude that nuclear magnetic resonance spectroscopy combined with multivariate statistical methods can be used to predict physical-chemical properties of petroleum fractions. It has been shown that this technique can be considered a potential alternative to the conventional standard methods having obtained very promising results.O principal objetivo deste trabalho foi monitorizar um conjunto de propriedades físico-químicas de correntes processuais pesadas através da espectroscopia de ressonância magnética nuclear, com o intuito de propor um procedimento de análise e processamento de dados em linha para o controlo processual. Vários métodos estatísticos que permitiram relacionar os resultados obtidos por espectroscopia de ressonância magnética nuclear com os resultados obtidos pelos métodos convencionais, aquando da caracterização das diferentes correntes, foram implementados a fim de desenvolver modelos de previsão dessas mesmas propriedades. O conhecimento em tempo real das propriedades físico-químicas dos derivados de petróleo é essencial para otimizar as operações de refinação, garantindo assim operações técnica, económica e ambientalmente adequadas. A primeira parte deste trabalho envolveu a realização de um elevado número de experiências, efetuadas na refinaria de Matosinhos, seguindo métodos convencionais normalizados, importantes para avaliar e caracterizar as correntes de gasóleo de vácuo leve, gasóleo de vácuo pesado e fuel óleo. As propriedades analisadas foram a massa volúmica, viscosidade cinemática, teor em enxofre, ponto de inflamação, resíduo carbonoso, valor P e a destilação atmosférica e de vácuo. Para além da determinação de todas estas propriedades físico-químicas, usando os métodos convencionais, as mesmas amostras foram analisadas por espectroscopia de ressonância magnética nuclear. A segunda parte deste trabalho esteve relacionada com a aplicação de métodos estatísticos multivariáveis que relacionam as propriedades físico-químicas com a informação quantitativa adquirida por espectroscopia de ressonância magnética nuclear. Vários métodos foram aplicados, incluindo a análise por componentes principais, a regressão múltipla por componentes principais, as regressões múltiplas parciais e as redes neuronais artificiais. A análise de componentes principais foi utilizada para reduzir o número de variáveis preditivas e transformá-las em novas variáveis, os componentes principais. Estes componentes principais foram utilizados como variáveis de entrada da regressão múltipla por componentes principais e das redes neuronais artificiais. Na regressão por mínimos quadrados parciais os dados originais foram usados como variáveis de entrada. Tomando em consideração o desempenho dos modelos desenvolvidos, com recurso a parâmetros estatísticos, foi possível concluir que a regressão múltipla por componentes principais contribuiu para piores desempenhos. Melhores desempenhos foram obtidos com a aplicação da regressão por mínimos quadrados parciais e das redes neuronais artificiais. No entanto, foi com os modelos de redes neuronais artificiais que melhores desempenhos foram obtidos em quase todas as propriedades analisadas. Tendo em conta os resultados obtidos, foi possível concluir que a espectroscopia de ressonância magnética nuclear combinada com métodos estatísticos multivariáveis pode ser usada para prever as propriedades físico-químicas de derivados de petróleo. Demonstrou-se que esta técnica pode ser considerada como uma potencial alternativa aos métodos convencionais tendo-se obtido resultados bastantes promissores