Título: MODELAGEM DE SENSOR VIRTUAL PARA ESTIMATIVA DA QUANTIDADE DE VAPOR GERADA EM UMA CALDEIRA INDUSTRIAL UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

Autoria de: Pedro Oliveira Annoni Farah

Orientação de: Wilian Soares Lacerda

Presidente da banca: Wilian Soares Lacerda

Primeiro membro da banca: Fabio Domingues de Jesus

Segundo membro da banca: Franck Morais de Oliveira

Palavras-chaves: Sensor virtual, Redes Neurais Artificiais, Caldeiras Industriais, Combustão, Inteligência Artificial

Data da defesa: 12/12/2022

Semestre letivo da defesa: 2022-2

Data da versão final: 20/12/2022

Data da publicação: 20/12/2022

Referência: Farah, P. O. A. MODELAGEM DE SENSOR VIRTUAL PARA ESTIMATIVA DA QUANTIDADE DE VAPOR GERADA EM UMA CALDEIRA INDUSTRIAL UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS. 2022. 84 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Controle e Automação Bacharelado)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2022.

Resumo: Em muitas aplicações industriais, a geração e o consumo de vapor são de extrema importância para o funcionamento dos processos produtivos. Sua geração muitas vezes está ligada à utilização de caldeiras industriais alimentadas por diferentes combustíveis, onde a reação de combustão fornece a energia necessária para a vaporização da água, que geralmente se encontra ao redor dos tubos onde o processo acontece. Acompanhar e analisar a taxa produzida de vapor que está sendo gerada e distribuída para as subáreas de uma siderúrgica é de grande valor e depende muitas vezes da implantação de um sensor físico responsável por este monitoramento. No entanto, estes sensores são sujeitos a falhas, impossibilidade de instalação ou compra, erros de medida, atraso, entre outros fatores. Este trabalho propõe o desenvolvimento de um sensor virtual através da utilização de Redes Neurais Artificiais para estimar a taxa de vapor produzida por uma caldeira industrial a partir das taxas de combustível que a alimentam. Foi utilizado a rede tipo Multilayer Perceptron para a criação de um modelo regressor que alcançou resultados positivos tendo como métricas de avaliação o Erro Médio Absoluto alcançando um valor igual a 2,13, Erro Médio Absoluto Percentual igual a 0,0263 (ou 2,63) e Coeficiente de Determinação igual a 0,813 e que foi implantado em um ambiente de simulação e visualização dos dados em tempo real.

URI: sip.prg.ufla.br/publico/trabalhos_conclusao_curso/acessar_tcc_por_curso/
engenharia_de_controle_e_automacao/20222201710890

URI alternaviva: sem URI do Repositório Institucional da UFLA até o momento.

Curso: G022 - ENGENHARIA DE CONTROLE E AUTOMAÇÃO (BACHARELADO)

Nome da editora: Universidade Federal de Lavras

Sigla da editora: UFLA

País da editora: Brasil

Gênero textual: Trabalho de Conclusão de Curso

Nome da língua do conteúdo: Português

Código da língua do conteúdo: por

Licença de acesso: Acesso aberto

Nome da licença: Licença do Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras

URI da licença: repositorio.ufla.br

Termos da licença: Acesso aos termos da licença em repositorio.ufla.br

Detentores dos direitos autorais: Pedro Oliveira Annoni Farah e Universidade Federal de Lavras

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