Modelagem e simulação de duas colunas de destilação em série para purificação do benzeno utilizando redes neurais / Modeling and simulation of two serial distillation columns for benzene purification using neural networks

Authors

  • Isvi Raquel de Figueirêdo Souza Brazilian Journals Publicações de Periódicos, São José dos Pinhais, Paraná
  • Bruno Santos Conceição
  • Cesar Vagner Santos Costa
  • Luiz Mário Nelson de Góis
  • Regina Ferreira Vianna

DOI:

https://doi.org/10.34117/bjdv7n9-392

Keywords:

Simulação, Modelagem, Redes Neurais Artificiais, Purificação, BTX.

Abstract

A separação de misturas em componentes puros tem bastante importância entre os processos químicos, sendo a coluna de destilação um dos separadores mais utilizados na indústria química. A obtenção dos compostos de forma separada é necessária para que cada um seja utilizado de forma específica, sendo exigido um alto grau de pureza das correntes recuperadas. A modelagem e simulação de sistemas torna o aprendizado e o aperfeiçoamento técnico-científico mais facilitado, sendo a rede neural artificial (RNA) uma das mais modernas alternativas utilizadas para tal. Assim, este trabalho teve como objetivo desenvolver uma RNA capaz de prever a purificação do Benzeno. Para isso, foram simuladas duas colunas de destilação em série no Aspen Plus para coleta de dados a serem utilizados como dados de entrada da RNA desenvolvida a partir da ferramenta NeuralToolsTM no Excel®. A rede de três nós desenvolvida teve boa convergência, porém algumas alterações de generalização, sendo necessária uma maior quantidade de dados para treinamento.

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Published

2021-09-23

How to Cite

Souza, I. R. de F., Conceição, B. S., Costa, C. V. S., de Góis, L. M. N., & Vianna, R. F. (2021). Modelagem e simulação de duas colunas de destilação em série para purificação do benzeno utilizando redes neurais / Modeling and simulation of two serial distillation columns for benzene purification using neural networks. Brazilian Journal of Development, 7(9), 92051–92062. https://doi.org/10.34117/bjdv7n9-392

Issue

Section

Original Papers