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Universidade Estadual de Campinas

1. Bezerra, Felipi Luiz de Assun??o, 1990-. Desenvolvimento de um controle distribu?do preditivo baseado em modelo neural para uma unidade de produ??o de etanol de segunda gera??o .

Degree: 2019, Universidade Estadual de Campinas

Resumo: Nos ?ltimos anos, verifica-se um crescente interesse em fontes alternativas de combust?veis e na utiliza??o das fontes de energia renov?veis. Esse ? o caso do etanol celul?sico que pode ser produzido a partir de res?duos da produ??o agr?cola e outros tipos de biomassa. No Brasil, esse processo poderia aumentar significativamente a produ??o de etanol na ind?stria de cana-de-a??car, fazendo uso do baga?o de cana de a?ucar ja dispon?vel na ?rea de produ??o das unidade de primeira gera??o (aquelas que fermetam o caldo da cana). No entanto, processos como a fermenta??o e a destila??o t?m uma dificuldade inerente na medi??o e controle das vari?veis em tempo real, que s?o necess?rios para possibilitar opera??o em alto n?vel de desempenho, como aquelas acopladas com otimiza??o em tempo real. Uma estrat?gia de controle distribu?do pode trazer benef?cios ? opera??o industrial, j? que este considera n?o s? otimiza??o local de cada unidade operacional, como tamb?m a otimiza??o global do processo. Desta forma, este trabalho prop?e a aplica??o e an?lise de um controle distribu?do preditivo baseado em modelo neural (DMPC) para unidades de fermenta??o e destila??o para a produ??o de etanol. Modelos baseados em redes neurais foram treinados para a caracteriza??o de cada opera??o de forma a atuarem como modelo de predi??o do controlador. A estrat?gia sugerida foi comparada com a configura??o PID e MPC convencional e observou-se que o controlador DMPC possui uma melhor performance se comparado com as outras estrat?gias de controle estudadas; Abstract: In recent years there has been a growing interest in alternative sources of fuel and in the use of renewable energy sources. This is the case of cellulosic ethanol that can be produced from agricultural production residues and other types of biomass. In Brazil, this process could significantly increase ethanol production in the sugar cane industry, making use of the sugar cane bagasse already available in the 1st generation production plant (those that ferment sugar cane juice). However, processes such as fermentation and distillation have an inherent difficulty in measuring and controlling variables in real time, which are necessary to allow higher operational performance as those related to real time optimization procedures. A distributed control strategy can bring benefits to the industrial operation, since it considers not only local optimization of each operational unit, but also the overall optimization of the process. In this way, this work proposes the application and analysis of a predictive distributed control based on neural model (DMPC) for fermentation and distillation units for the production of ethanol. Neural models will be trained to characterize each operation in order to act as a predictor model of the controller. The suggested strategy was compared with the conventional PID and MPC configuration and it was observed that the DMPC controller has a better performance when compared to the other control strategies studied Advisors/Committee Members: Maciel Filho, Rubens, 1958- (advisor), Morais J?nior, Arioston Ara?jo de (committee member), Toledo, Eduardo Coselli Vasco de (committee member), Fregolente, Leonardo Vasconcelos (committee member), Mariano, Adriano Pinto (committee member).

Subjects/Keywords: Controle preditivo; Etanol 2G; Redes neurais (Computa??o); Bioetanol

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APA (6th Edition):

Bezerra, Felipi Luiz de Assun??o, 1. (2019). Desenvolvimento de um controle distribu?do preditivo baseado em modelo neural para uma unidade de produ??o de etanol de segunda gera??o . (Thesis). Universidade Estadual de Campinas. Retrieved from http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/334076

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Chicago Manual of Style (16th Edition):

Bezerra, Felipi Luiz de Assun??o, 1990-. “Desenvolvimento de um controle distribu?do preditivo baseado em modelo neural para uma unidade de produ??o de etanol de segunda gera??o .” 2019. Thesis, Universidade Estadual de Campinas. Accessed December 05, 2019. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/334076.

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MLA Handbook (7th Edition):

Bezerra, Felipi Luiz de Assun??o, 1990-. “Desenvolvimento de um controle distribu?do preditivo baseado em modelo neural para uma unidade de produ??o de etanol de segunda gera??o .” 2019. Web. 05 Dec 2019.

Vancouver:

Bezerra, Felipi Luiz de Assun??o 1. Desenvolvimento de um controle distribu?do preditivo baseado em modelo neural para uma unidade de produ??o de etanol de segunda gera??o . [Internet] [Thesis]. Universidade Estadual de Campinas; 2019. [cited 2019 Dec 05]. Available from: http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/334076.

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Council of Science Editors:

Bezerra, Felipi Luiz de Assun??o 1. Desenvolvimento de um controle distribu?do preditivo baseado em modelo neural para uma unidade de produ??o de etanol de segunda gera??o . [Thesis]. Universidade Estadual de Campinas; 2019. Available from: http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/334076

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