Desenvolvimento e aplicação de modelos matemáticos baseados em redes neurais artificiais e modelos estatísticos na predição de propriedades físico-químicas da gasolina petroquímica

Made available in DSpace on 2014-06-12T18:07:47Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo8017_1.pdf: 1263164 bytes, checksum: e48a9b059b0410e5c02bb10ce648c242 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2003 === Instituto Federal de Educação,...

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Bibliographic Details
Main Author: ANJOS, Luiz Carlos Araújo Dos
Other Authors: CARVALHO, Florival Rodrigues de
Language:Portuguese
Published: Universidade Federal de Pernambuco 2014
Subjects:
Online Access:https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6848
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spelling ndltd-IBICT-oai-repositorio.ufpe.br-123456789-68482019-01-21T19:09:21Z Desenvolvimento e aplicação de modelos matemáticos baseados em redes neurais artificiais e modelos estatísticos na predição de propriedades físico-químicas da gasolina petroquímica ANJOS, Luiz Carlos Araújo Dos CARVALHO, Florival Rodrigues de Curva de destilação Pressão de vapor Gasolina Modelos estatísticos Redes neurais artificiais Made available in DSpace on 2014-06-12T18:07:47Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo8017_1.pdf: 1263164 bytes, checksum: e48a9b059b0410e5c02bb10ce648c242 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2003 Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Pernambuco A formulação da gasolina petroquímica é efetuada simplesmente pela mistura de correntes industriais de hidrocarbonetos provenientes de diferentes unidades de processamento petroquímico. Tais correntes devem apresentar composições químicas tais que, após a mistura, o blend formado tenha um espectro de composição total característico da gasolina. Sendo assim, a grande problemática consiste em, sabendo-se que correntes petroquímicas podem ser utilizadas na formulação da gasolina, determinar o melhor conjunto de frações volumétricas de tais correntes que deve ser usado para conferir propriedades físico-químicas de acordo com os parâmetros de qualidade desse combustível. Para se alcançar esse objetivo, é necessário inicialmente desenvolver modelos matemáticos para predição das propriedades físico-químicas da mistura das correntes. É apresentado, na presente dissertação, o desenvolvimento de modelos empíricos, baseados em redes neurais artificiais e em modelos estatísticos polinomiais, que, como será mostrado, partindo-se das frações volumétricas de cinco correntes petroquímicas usadas na formulação da gasolina, foram capazes de efetuar predições eficazes em propriedades extremamente importantes na caracterização da sua qualidade: pressão de vapor, curva de destilação e densidade. Dado o caráter empírico de tais modelos, inicialmente, foi necessária a realização de ensaios de misturas das correntes petroquímicas no intuito de formular diversos blends de gasolina petroquímica. Foram, então, efetuados ensaios de caracterização da pressão de vapor, curva de destilação e densidade dos blends assim formulados, construindo-se um grande banco de dados experimentais, a partir do qual, os modelos empíricos foram ajustados e testados 2014-06-12T18:07:47Z 2014-06-12T18:07:47Z 2003 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis Carlos Araújo Dos Anjos, Luiz; Rodrigues de Carvalho, Florival. Desenvolvimento e aplicação de modelos matemáticos baseados em redes neurais artificiais e modelos estatísticos na predição de propriedades físico-químicas da gasolina petroquímica. 2003. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2003. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6848 por info:eu-repo/semantics/openAccess Universidade Federal de Pernambuco reponame:Repositório Institucional da UFPE instname:Universidade Federal de Pernambuco instacron:UFPE
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ANJOS, Luiz Carlos Araújo Dos
Desenvolvimento e aplicação de modelos matemáticos baseados em redes neurais artificiais e modelos estatísticos na predição de propriedades físico-químicas da gasolina petroquímica
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