Detecção de falhas em um reator de pirolise de etano : desenvolvimento de um sistema baseado em redes neurais artificiais

AUTOR(ES)

Arnaldo Jose Bannwart Antunes

DATA DE PUBLICAÇÃO

2001

RESUMO

A natureza transiente dos processos industriais e erros operacionais exigem atenção especial aos limites inferior e superior de variáveis críticas ao processo. A atividade de verificação se essas variáveis estão dentro de sua faixa normal é chamada de detecção de falhas. A ocorrência de falhas traz conseqüências indesejáveis à eficiência do processo. As falhas podem ser identificadas pela análise de seus sintomas, como trocas térmicas indesejadas, baixos níveis de purificação e reatividade. A ocorrência freqüente de falhas reduz a vida útil dos equipamentos, aumentando os custos de produção. O presente estudo desenvolve uma metodologia de detecção de falhas baseada em redes neurais, que é aplicada num reator de pirólise do etano, um processo muito importante na indústria petroquímica. A conversão do etano e a seletividade do etileno são os parâmetros usados para definir as condições de falha e normalidade. Um simulador do processo foi usado para selecionar as faixas de operação para o treinamento da rede, que é feito com o algoritmo de aprendizado supervisionado backpropagation. Também é mostrada a influência dos parâmetros de aprendizado mais importantes sobre a convergência e o desempenho de detecção de falha, ou seja, a capacidade de reconhecer os vários modos de operação do reator. Diferentes arquiteturas de redes são usadas e os valores de taxa de aprendizado e termo de momentum são variados. Para haver uma maior aproximação com um processo real, os dados processados contém vários níveis de ruído: baixo, médio, alto e muito alto. A partir de simulações, observou-se que o sistema de detecção apresentou desempenho satisfatório para redes com duas camadas ocultas, com vários nódulos. As redes com menos parâmetros livres não apresentaram uma porcentagem de classificação correta aceitável

ASSUNTO(S)

redes neurais (computação) pirolise localização de falhas (engenharia)

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