Modelagem caixa-preta e otimização de uma caldeira de recuperação Kraft
dc.contributor.advisor | Farenzena, Marcelo | pt_BR |
dc.contributor.author | Costa, Liege Pilling Baptista da | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2017-12-28T02:36:28Z | pt_BR |
dc.date.issued | 2017 | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10183/171575 | pt_BR |
dc.description.abstract | A caldeira de recuperação química tem papel de destaque na indústria de celulose ao utilizar um efluente com alto potencial poluidor, o licor negro, para gerar vapor, energia e ainda recuperar químicos que serão reutilizados no processo. Garantir um bom desempenho operacional é, portanto, primordial para assegurar a competitividade da indústria. O objetivo deste trabalho é desenvolver um modelo estático para a produção de vapor em uma caldeira de recuperação Kraft e a partir dele, propor as condições ótimas de operação para maximizar a sua produção. Além disso, deseja-se avaliar as diferentes estratégias de modelagem, comparando-se a utilização de modelos de Regressão Linear Multivariável e modelos não lineares de Redes Neurais Artificiais. A metodologia aplicada mostrou-se eficiente, obtendo-se modelos para predição para o vapor com R² acima de 0,95 em ambos os métodos de modelagem, com erro percentual médio absoluto inferior a 2%. A partir das variáveis que compõem o modelo escolheram-se aquelas cuja otimização possui implementação mais factível. O problema de otimização indicou que, a partir de uma redistribuição de ar na caldeira, há um potencial de ganho médio de 5% na eficiência de queima do licor negro quando a caldeira está operando com carga reduzida e de 3,5% quando está operando nas condições nominais. | pt_BR |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.rights | Open Access | en |
dc.subject | Engenharia química | pt_BR |
dc.title | Modelagem caixa-preta e otimização de uma caldeira de recuperação Kraft | pt_BR |
dc.type | Trabalho de conclusão de graduação | pt_BR |
dc.identifier.nrb | 001045867 | pt_BR |
dc.degree.grantor | Universidade Federal do Rio Grande do Sul | pt_BR |
dc.degree.department | Escola de Engenharia | pt_BR |
dc.degree.local | Porto Alegre, BR-RS | pt_BR |
dc.degree.date | 2017 | pt_BR |
dc.degree.graduation | Engenharia Química | pt_BR |
dc.degree.level | graduação | pt_BR |
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TCC Engenharias (5855)