Reconciliação e retificação de dados e classificação de variaveis de processo
TESE
Português
(Broch.)
T/UNICAMP M522r
Campinas, SP : [s.n.], 1995.
222f.
Orientador: João Alexandre Ferreira da Rocha Pereira
Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica
Resumo: Os dados de processo, obtidos em unidades industriais, são a base para decisões que vão influir na qualidade dos produtos que gera e de ações que podem, em certos casos, afetar a segurança industrial. Quando obtidos em equipamento em escala de laboratório, são o alicerce onde se fundamentam...
Resumo: Os dados de processo, obtidos em unidades industriais, são a base para decisões que vão influir na qualidade dos produtos que gera e de ações que podem, em certos casos, afetar a segurança industrial. Quando obtidos em equipamento em escala de laboratório, são o alicerce onde se fundamentam o projeto de novos processos. Em vista disto, quanto mais próximo os valores das quantidades medidas estiverem dos valores verdadeiros correspondentes, mais acertadas e confiáveis as ações fundamentadas na sua análise. Neste trabalho, foram desenvolvidos procedimentos computacionais para reconciliação e retificação de dados de processo, que buscam obter as melhores estimativas, de acordo com algum critério, para as quantidades medidas, seguidas da obtenção de estimativas para as quantidades não-medidas observáveis. Eles são aplicáveis a balanços de massa multicomponentes, sujeitos a restrições lineares, podendo ou não ocorrer reações químicas. Estes procedimentos utilizam projeção matricial para simplificação do problema de obtenção dos ajustes das quantidades medidas, o que é feito através do método dos mínimos quadrados ponderados e dos multiplicadores de Lagrange. Do conjunto de restrições, fazem parte, as equações de balanços de massa, podendo ser incluídas restrições adicionais, como a razão de partição conhecida de um divisor de fluxo... Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digital
Abstract: Process data from industrial unities are the basis to take decisions which affects the product quality and industrial security, in certain situations. When they are obtained in laboratory scale, they are the beginning of new process design. By these reasons, the actions based on their...
Abstract: Process data from industrial unities are the basis to take decisions which affects the product quality and industrial security, in certain situations. When they are obtained in laboratory scale, they are the beginning of new process design. By these reasons, the actions based on their analysis will be more correct when they are nearest of their values. In this thesis, a computational procedure to reconciliate and rectify measured data and to obtain estimates of observable unmeasured quantities was developed. They are applied to multicomponent mass balances, subject to linear constrains, where can occur measured, the total flow rate is also measured. The reconciliation and rectification procedures make use of matrix projection to obtain the adjustments of measured quantities, which is done by the weighted least squares method and the Lagrange multipliers, so that the conservation laws are obeyed. Beyond the mass balance constraints, other restrictions can be included as a known split fraction of a flow splitter. In the data rectification procedure, three statistical tests are applied to the detection and/or identification of gross errors: the global test, that uses a chi-squared statistic constructed from the observed discrepancies in the constraints, and the measurement test and nodal imbalance test, whose statistics are tested against the standard normal distribution... Note: The complete abstract is available with the full electronic digital thesis or dissertations
Reconciliação e retificação de dados e classificação de variaveis de processo
Reconciliação e retificação de dados e classificação de variaveis de processo
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