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Estudo à Secção de Transesterificação na produção biodiesel
| Resumo: | A indústria de produção de biodiesel tem vindo a adquirir uma importância crescente, desempenhando um papel fundamental na mitigação das actuais crises energética e ambiental. No entanto, apesar desta indústria se encontrar em claro crescimento, existe uma necessidade continua de optimização processual, de forma a aumentar a competitividade económica do processo de produção do biodiesel. Com esta finalidade, foi elaborada a presente dissertação no âmbito de um estágio industrial, na sequência de um protocolo estabelecido entre o ISEL e a empresa Prio Bio S.A., detentora de uma unidade de produção de biodiesel situada na Gafanha da Nazaré. O trabalho teve como objectivo a análise e optimização do funcionamento da secção de transesterificação. Esta apresenta elevada relevância, constituindo-se como o processo central da fábrica, cujo funcionamento impacta drasticamente o rendimento e eficiência da unidade de produção de biodiesel. Numa análise preliminar ao processo, foram efectuados balanços mássicos à secção de transesterificação em condições reais de funcionamento, aprofundando o conhecimento sobre o funcionamento dos equipamentos. Desta análise resultou um diagrama de processo e fluxos. Foram aplicadas técnicas integrantes da pipeline de machine learning aos valores registados na base de dados processuais no âmbito da análise e tratamento de dados referentes às condições operacionais da unidade. Foi constituída uma matriz correlacional entre variáveis do processo, denotando as principais correlações entre pares de variáveis processuais.Para as variáveis com um índice de correlação mais acentuado face à conversão de glicerídeos nos reactores, foi elaborado um estudo extensivo utilizando gráficos de contornos. Esta análise permitiu o estabelecimento de gamas óptimas de funcionamento relativas: i) à maximização da conversão de glicerídeos, e ii) minimização da utilização de catalisador e álcool. Foram também desenvolvidos sensores inferenciais, assentes num modelo de redes neuronais, permitindo a previsão da conversão nos reactores de transesterificação, antecipando problemas de funcionamento e admitindo tomar medidas correctivas. Por m, foi desenvolvido um conjunto de dashboards denotando os indicadores de desempenho processual chave identi- cados, constituindo uma ferramenta de auxílio à tomada de decisão e actuação sobre o processo. Alguns destes dashboards já se encontram implementados, estando os restantes em fase de implementação. |
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| Autores: | Trindade, Teodoro José Pereira; Palmeira, José Valério Nascimento |
| Assunto: | Machine learning Redes neuronais Transesterificação Dashboards Transesterification Biodiesel Sensores inferênciais Neural networks Software sensors |
| Ano: | 2023 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | Aberto |
| Instituição associada: | RCIPL, Repositório Científico do Instituto Politécnico de Lisboa |
| Idioma: | português |
| Origem: | RCIPL |
| Resumo: | A indústria de produção de biodiesel tem vindo a adquirir uma importância crescente, desempenhando um papel fundamental na mitigação das actuais crises energética e ambiental. No entanto, apesar desta indústria se encontrar em claro crescimento, existe uma necessidade continua de optimização processual, de forma a aumentar a competitividade económica do processo de produção do biodiesel. Com esta finalidade, foi elaborada a presente dissertação no âmbito de um estágio industrial, na sequência de um protocolo estabelecido entre o ISEL e a empresa Prio Bio S.A., detentora de uma unidade de produção de biodiesel situada na Gafanha da Nazaré. O trabalho teve como objectivo a análise e optimização do funcionamento da secção de transesterificação. Esta apresenta elevada relevância, constituindo-se como o processo central da fábrica, cujo funcionamento impacta drasticamente o rendimento e eficiência da unidade de produção de biodiesel. Numa análise preliminar ao processo, foram efectuados balanços mássicos à secção de transesterificação em condições reais de funcionamento, aprofundando o conhecimento sobre o funcionamento dos equipamentos. Desta análise resultou um diagrama de processo e fluxos. Foram aplicadas técnicas integrantes da pipeline de machine learning aos valores registados na base de dados processuais no âmbito da análise e tratamento de dados referentes às condições operacionais da unidade. Foi constituída uma matriz correlacional entre variáveis do processo, denotando as principais correlações entre pares de variáveis processuais.Para as variáveis com um índice de correlação mais acentuado face à conversão de glicerídeos nos reactores, foi elaborado um estudo extensivo utilizando gráficos de contornos. Esta análise permitiu o estabelecimento de gamas óptimas de funcionamento relativas: i) à maximização da conversão de glicerídeos, e ii) minimização da utilização de catalisador e álcool. Foram também desenvolvidos sensores inferenciais, assentes num modelo de redes neuronais, permitindo a previsão da conversão nos reactores de transesterificação, antecipando problemas de funcionamento e admitindo tomar medidas correctivas. Por m, foi desenvolvido um conjunto de dashboards denotando os indicadores de desempenho processual chave identi- cados, constituindo uma ferramenta de auxílio à tomada de decisão e actuação sobre o processo. Alguns destes dashboards já se encontram implementados, estando os restantes em fase de implementação. |
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