Orientadores: Flávio Vasconcelos da Silva, Roger Josef Zemp

Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Química

Resumo: O presente trabalho teve por objetivo geral propor e desenvolver um sensor virtual que seja capaz de calcular a graduação alcoólica do destilado no processo de redestilação de cachaça, fornecendo uma alternativa em tempo real de medição às análises laboratoriais, contornando a necessidade de...

Resumo: O presente trabalho teve por objetivo geral propor e desenvolver um sensor virtual que seja capaz de calcular a graduação alcoólica do destilado no processo de redestilação de cachaça, fornecendo uma alternativa em tempo real de medição às análises laboratoriais, contornando a necessidade de implantação de analisadores online. Uma planta teste de destilação batelada, com capacidade de até doze litros, foi montada e instrumentada, a fim de coletar dados experimentais do processo. Utilizando o banco de dados gerado, foi calculada a relação entre as variáveis medidas do processo e a graduação alcoólica, medida por refratometria de diversas amostras coletadas ao longo da operação, utilizando-se de ferramentas computacionais, tais como o software Mathworks® MATLAB 2017. Após analisados os parâmetros de cada resultado gerado, o modelo baseado em uma rede neural feedforward com uma camada oculta de seis neurônios foi escolhido para ser utilizado como sensor virtual, por apresentar uma melhor exatidão, com um erro médio de 2,2 °GL, fornecendo valores de graduação alcoólica do destilado que melhor representam o comportamento da redestilação da bebida

Abstract: The aim of this study was to propound and develop a soft sensor capable of calculating the alcoholic contents of the distillate coming from the sugar cane spirit redistillation process. A test batch distillation plant, with up to twelve litters capacity, was assembled and instrumented, in...

Abstract: The aim of this study was to propound and develop a soft sensor capable of calculating the alcoholic contents of the distillate coming from the sugar cane spirit redistillation process. A test batch distillation plant, with up to twelve litters capacity, was assembled and instrumented, in order to collect experimental data from the process and, by using the generated database, calculate the relationship between the measured variables in the process and the alcoholic strength, measured by refractometry of several samples collected along the operation, employing computational tools such as Mathworks® MATALB 2017. After the parameters from each result were analyzed, the feedforward neural net based model, characterized by one hidden layer of six neurons, was chosen to be implemented as the soft sensor, presenting a better accuracy, with an average error of 2.2 °GL, and providing alcoholic content values that better represent the behavior of the sugar cane spirit redistillation

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