Sensor virtual analisador de oxigênio residual para forno de cal em indústria de celulose baseado em Inteligência Artificial (2022)
- Authors:
- USP affiliated author: MARQUES, KHAYAN SOBRAL - ICMC
- School: ICMC
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; CELULOSE
- Language: Português
- Abstract: A alta e crescente demanda global no consumo de celulose, tem desafiado às indústrias do setor a serem mais eficientes na utilização dos seus recursos, aplicando cada vez mais otimização nos seus processos. A etapa de recuperação de cal é fundamental para redução vertiginosa do custo de produção, uma vez que essa cal é reutilizada para formação do principal insumo químico utilizado na planta. O equipamento responsável para a recuperação dessa lama de cal oriunda do processo é o forno de cal. Se tratando de um processo de combustão com múltiplos combustíveis, onde dois deles são subprodutos do processo e o terceiro sendo gás natural de petróleo adquirido externamente. É necessário reduzir o consumo desse combustível externo, o terceiro maior custo variável da planta, sendo assim fundamental a otimização da combustão ocorrida nessa área, sem comprometer a qualidade da cal recuperada. Atualmente é utilizado um robô para realizar a medição contínua e em tempo real do oxigênio residual dentro do forno, a qual é utilizada como variável do processo em um controle regulatório clássico feedback que manipula um ventilador de exaustão de gases a fim de manter a variável do processo no valor desejado. A proposta deste trabalho é virtualizar este robô analisador de oxigênio residual visando a redução da variabilidade do oxigênio, através do uso de inteligência artificial, aplicando diferentes tipos de algoritmos para construção do modelo preditivo, buscando aquele de melhor acurácia e poder de generalização baseado nos indicadores de performance RMSE para acurácia e coeficiente de determinação para poder de generalização. Foram comparados algoritmos de aprendizado de máquina árvore de decisão, florestas aleatórias, XGBoost e Lightgbm.
- Imprenta:
- Place of publication: São Carlos
- Date published: 2022
-
ABNT
MARQUES, Khayan Sobral. Sensor virtual analisador de oxigênio residual para forno de cal em indústria de celulose baseado em Inteligência Artificial. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5a282032-9d1d-4ee4-89f6-47521e3f000e/Khayan%20Sobral%20Marques.pdf. Acesso em: 20 abr. 2024. -
APA
Marques, K. S. (2022). Sensor virtual analisador de oxigênio residual para forno de cal em indústria de celulose baseado em Inteligência Artificial (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5a282032-9d1d-4ee4-89f6-47521e3f000e/Khayan%20Sobral%20Marques.pdf -
NLM
Marques KS. Sensor virtual analisador de oxigênio residual para forno de cal em indústria de celulose baseado em Inteligência Artificial [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5a282032-9d1d-4ee4-89f6-47521e3f000e/Khayan%20Sobral%20Marques.pdf -
Vancouver
Marques KS. Sensor virtual analisador de oxigênio residual para forno de cal em indústria de celulose baseado em Inteligência Artificial [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5a282032-9d1d-4ee4-89f6-47521e3f000e/Khayan%20Sobral%20Marques.pdf
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