REDES NEURAIS ARTIFICIAIS APLICADAS AO CONTROLE INTELIGENTE DE COLUNAS EXTRATIVAS

Resumo

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de controle inteligente baseado em Redes Neurais Artificiais (RNA) para manter as especificações do destilado e do produto de base em uma configuração de três colunas de destilação, sendo uma coluna de destilação extrativa e duas colunas de destilação convencional, para a separação de uma mistura de acetato de etila (EtAc), tetraidrofurano (THF) e água, utilizando dimetil sulfóxido (DMSO) como solvente. Foram desenvolvidas nesse estudo a modelagem em regime estacionário com Aspen Plus™ e em regime transiente com Aspen Plus Dynamics™, a aplicação de RNA utilizando a ferramenta Neural Network Toolbox do Matlab^®, o desenvolvimento da comunicação entre Matlab^® e Aspen Plus Dynamics™ via Simulink^® para simulações em regime transiente e a comparação entre sistemas de controle convencional e inteligente. O teor de solvente ótimo foi determinado como sendo 76%, baseado no consumo energético do sistema. Os pratos sensíveis para cada coluna foram identificados usando o critério de sensibilidade. A geração de casos pelo Aspen Simulation Workbook™ foi eficaz e facilitou a coleta de dados para a criação da RNA. A RNA desenvolvida apresentou resultados satisfatórios, conforme métricas geradas pelo Matlab^®, viabilizando sua utilização na criação do Sistema de Controle Inteligente (ICS). Os resultados indicam que o ICS supera o Sistema de Controle Convencional (CCS) em termos de tempo de resposta, estabilidade e precisão na recuperação de perturbações no processo de destilação extrativa. Métricas como IAE, ISE e SSE mostram que o ICS oferece maior precisão, estabilidade e eficiência no controle de perturbações.