Soft Sensor Para Estimação dos Principais Componentes do GLP Baseado em Redes Neurais Artificiais

Jean Mário Moreira de Lima¹; Fábio Meneghetti Ugulino de Araújo¹

¹ Universidade Federal do Rio Grande do Norte - UFRN

Baixar PDF doi:10.20906/CPS/CBA2018-0738

Resumo

Em UPGNs, um dos produtos de maior rentabilidade é o GLP que é composto majoritariamente por propano (C3) e butano (C4), e o pentano (C5) e o etano (C2) como contaminantes. A medição da fração molar desses componentes é feita através da cromatografia a gás, que é um processo lento, impossibilitando que o monitoramento da qualidade do produto seja feito em tempo real. Neste trabalho, propõe-se um soft sensor, utilizando a redes neurais artificias, com o objetivo de inferir as frações molares dos componentes do GLP minuto a minuto. Os resultados obtidos são promissores, mostrando que o \textit{soft sensor} pode inferir os frações molares dos componentes do GLP de forma satisfatória, melhorando o monitoramento da qualidade do GLP, consequentemente, lucratividade.

Palavras-chave: UPGN; GLP; Sistema de Inferência; Inteligência Artificial; Redes Neurais Artificiais