Modelagem e simulação do processo de extração seletiva de cobalto e niquel por solução organica atraves da aplicação de tecnicas de redes neurais

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2002

RESUMO

A indústria química sofreu e tem sofrido mudanças constantes durante os últimos anos, principalmente devido à progressiva transformação dos recursos tecnológicos, aumento do custo de energia, às restrições ambientais e à crescente competitividade mundial, tendo como causa principal a globalização do mercado. Em função deste panorama, vê-se a necessidade do contínuo desenvolvimento de competências essenciais, que irão sustentar esta competitividade para assim diferenciá-la estrategicamente, aumentando a necessidade de conhecimento detalhado dos processos e maior demanda de desenvolvimento tecnológico. A inteligência artificial vem ao encontro deste interesse por ser atrativa e importante na compreensão de vários processos principalmente químicos, sendo um conjunto de técnicas promissoras na modelagem e simulação de processos industriais que apresentam não linearidades, como por exemplo, as técnicas de Redes Neurais Artificiais (R.NA). Este trabalho apresenta a aplicação da metodologia de redes neurais na modelagem, simulação e aplicação de uma parte do processo industrial da VOTORANTIN - CNT (Companhia Níquel Tocantins) de obtenção de níquel e cobalto eletrolíticos. Esta parte do processo consiste na extração de níquel e cobalto de uma solução de sulfatos através de uma solução orgânica fosfinica, em que os parâmetros característicos ainda não são bem conhecidos por apresentarem complexa modelagem fenomenológica. Foram gerados dados através de experimentos (removendo erros grosseiros), variando os valores dos seguintes parâmetros: pH temperatura e volume de orgânico. O Planejamento experimental foi realizado após estudo do processo e verificação das possibilidades e necessidades industriais para simular a extração dos metais e podendo assim mapear uma solução (otimização) através de redes neurais. Os resultados da modelagem via R.NA foram muito satisfatórios quando comparados a muitos da literatura, pois mostra a necessidade da qualidade dos dados e seu tratamento antes da alimentação à rede e a possibilidade de encontrar redes simples para modelagens complexas. Desta forma, as R.NA são apresentadas como importante ferramenta na otimização e controle de processos não lineares

ASSUNTO(S)

metais redes neurais (computação) inteligencia artificial simulação (computadores)

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