Orientador: Mario de Jesus Mendes

Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica

Resumo: A inferência de variáveis é frequentemente utilizada na industria química em substituição à medida direta, on-line, de variáveis controladas. Esta substituição dá-se principalmente em processos nos quais a obtenção direta destas grandezas apresenta
alto custo,baixa confiabilidade, e atrasos...

Resumo: A inferência de variáveis é frequentemente utilizada na industria química em substituição à medida direta, on-line, de variáveis controladas. Esta substituição dá-se principalmente em processos nos quais a obtenção direta destas grandezas apresenta
alto custo,baixa confiabilidade, e atrasos significativos no tempo de resposta. Modelos fundamentais simplificados nem sempre encontram-se disponíveis para o controle inferencial destes processos. Nestes casos, modelos empíricos devem ser utilizados. Este
trabalho apresenta o desenvolvimento de um modelo inferencial empírico, baseado na utilização de Funções Racionais Multivariáveis, para estimar a qualidade dos produtos em uma coluna de destilação. A metodologia desenvolvida inclui a utilização da técnica
da Decomposição em Valores Singulares ( SVD ) para a seleção das variáveis do processo com o melhor poder preditivo. Os resultados obtidos mostraram que os modelos baseados em funções racionais possuem grande poder de predição e apresentam significativas vantagens em relação aos modelos obtidos via regressão linear múltipla na inferência da qualidade dos produtos em colunas de destilação

Abstract: Inferential variables are often used in chemical process industries in place of direct on-line measurement of controlled variables. They are mainly used in processes where direct measurement is expensive, unreliable and adds significant delay. Simplified fundamental models are often not...

Abstract: Inferential variables are often used in chemical process industries in place of direct on-line measurement of controlled variables. They are mainly used in processes where direct measurement is expensive, unreliable and adds significant delay. Simplified fundamental models are often not available for inferential controI. In this case, empirical models must be used. This work investigates the development of an empirical inferential modei based on multivariate rational functions to estimate the product quality in distillation columns.The methodology developed includes the use of singular value decomposition (SVD) to select the process variables with the best predictive power. The results obtained show that models based on multivariate rational functions show good predictive power and have significant advantages, when compared with models based on multivariate linear functions, in the estimation of the products
quality in distillation columns