UFS › SIGAA - Sistema Integrado de Gestão de Atividades Acadêmicas São Cristóvão, 07 de Dezembro de 2022

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Banca de QUALIFICAÇÃO: TIAGO HORA ALVES DE LIMA
14/02/2019 08:38


Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: TIAGO HORA ALVES DE LIMA
DATA: 14/02/2019
HORA: 14:00
LOCAL: Auditorio da NUPEG
TÍTULO: Desenvolvimento de sensores virtuais para predição do teor de etanol em um processo de produção de uma bebida destilada de jabuticaba
PALAVRAS-CHAVES: Sensor virtual, Redes Neurais Artificiais, Modelagem híbrida, Equilíbrio Líquido-Vapor, Bebidas Destiladas
PÁGINAS: 14
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Química
SUBÁREA: Operações Industriais e Equipamentos para Engenharia Química
ESPECIALIDADE: Operações de Separação e Mistura
RESUMO:

A necessidade de monitorar os processos industriais em tempo real de forma confiável e barata para agregar valor aos produtos e reduzir os custos operacionais, aliada à grande quantidade de dados disponíveis, vem aumentando a importância dos sensores virtuais. Este trabalho desenvolve um sensor virtual para inferir a composição do etanol em um processo de destilação em batelada na produção de uma bebida artesanal destilada do mosto fermentado de jabuticaba, fruto nativo da Mata Atlântica brasileira. Com esse objetivo, duas metodologias foram propostas: um sensor virtual híbrido, baseado no equilíbrio líquido-vapor da mistura etanol-água, principais componentes do destilado, que utiliza os dados do processo no cálculo do coeficiente de atividade, e um sensor virtual baseado em redes neurais artificiais que aplica o algoritmo Levenberg-Marquardt na otimização dos seus parâmetros, unicamente orientado pelos dados do processo. Os sensores foram calibrados com dados experimentais obtidos em laboratório por meio de destilações de misturas sintéticas etanol-água e validados com os dados de destilações do fermentado de jabuticaba. Ambos os sensores foram capazes de predizer o comportamento do processo ao longo do tempo, tendo o sensor virtual baseado em redes neurais se mostrado mais eficiente na predição em tempo real


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2468009 - ANTONIO MARTINS DE OLIVEIRA JUNIOR
Interno - 1715065 - ROGERIO LUZ PAGANO
Externo ao Programa - 2483074 - ANTONIO RAMIREZ HIDALGO

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