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Please use this identifier to cite or link to this item: http://tede.unioeste.br/handle/tede/1834
Tipo do documento: Dissertação
Title: Determinação de regimes de escoamento gás-líquido em leito fixo utilizando redes neurais artificiais
Other Titles: Determination of gas-liquid flow regimes in packed bed using artificial neural networks
Autor: Zeni, Lucas Maycon Hoff 
Primeiro orientador: Palú, Fernando
Primeiro membro da banca: Borba, Carlos Eduardo
Segundo membro da banca: Faria, Sérgio Henrique Bernardo de
Resumo: A configuração de leito fixo que opera com escoamento bifásico é muito utilizada em operações industriais, tais como síntese de Fischer-Tropsch, hidrogenação e tratamento de águas residuais. Uma informação vital para projeto e operação deste tipo de leito está nas características fluidodinâmicas, e dentre estas características podem ser citados os regimes de escoamento, pois estes influenciam diretamente nas transferências de calor e massa presentes no leito. No escoamento bifásico com fluxo ascendente através de leito fixo podem ser identificados três regimes distintos: regime bolha, para baixas vazões de gás; regime pulsante, para vazões moderadas de líquido e gás; e regime spray, para baixas vazões de líquidos e altas vazões de gás. Apesar de haver diferentes técnicas para a determinação dos regimes de escoamento, a mais empregada é a identificação visual. Sendo assim, esta pesquisa tem por objetivo desenvolver, por meio da utilização de redes neurais artificiais (RNA s), uma maneira de determinar, para um dado conjunto de vazões gás-líquido, qual regime de escoamento o leito apresenta. Para isto, os regimes de escoamento primeiramente foram identificados utilizando água e ar, respectivamente com fluxo mássico variando de 2 a 16,5 kg.m-2.s-1 e de 0 a 0,6 kg.m-2.s-1, escoando em fluxo ascendente por meio de um leito fixo recheado com esferas de vidro de diâmetro entre 2,7 e 3,5 mm. A rede proposta para a identificação dos regimes possui arquitetura perceptron de múltiplas camadas (MLP) treinada pelo algoritmo backpropagation e foi montada utilizando o programa freeware Multiple Back-Propagation (MBP) versão 2.2.3 sempre com dois neurônios de entrada, duas camadas intermediárias e quatro neurônios de saída. O número de neurônios das camadas intermediárias foi variado a fim de descobrir a melhor configuração. Como função de ativação, foram testadas as funções logística, tangente hiperbólica e gaussiana. Os resultados observados mostram que é possível a identificação dos regimes por meio de redes neurais e dentre as configurações testadas, a que apresentou melhor desempenho foi a rede que utilizou a função de ativação tangente hiperbólica, 10 neurônios na primeira camada oculta e 12 neurônios na segunda camada oculta.
Abstract: Configuration of fixed bed that operates with biphasic flow is used in industrial operations such as the Fischer-Tropsch, hydrogenation, and residual water treatments. Vital information for the project and operation of this type of bed is in its characteristics fluid-dynamic and among these characteristics the flow regime because these have a direct influence transferring heat and mass present in the bed. In the two-phase flow with ascendant flow through fixed bed, three distinct regimes can be identified: the bubble regime, for low gas flow; pulsating regime, for moderate liquid and gas flow; and spray regime; for low flow of liquid and high flow rates of gas. Although there are different techniques to determine flow regimes, the most used is the visual identification. Thus, this research aims to develop, by using artificial neural networks (ANNs) a way to determine, for a given set of liquid-gas flow what out-flow regime the bed presents. To do so, firstly, the out-flow regime were identified by using water and air, respectively flux mass flowing varying from 2 to 16.5 kg.m-2.s-1 and from 0 to 0.6 kg.m-2.s-1, flowing up-words through a fixed bed packed with glass spheres measuring from 2.7 to 3.5 mm of diameter. The network proposed to identify the regimes contains Multiple Layers Perceptron architecture (PML) trained by the back propagation algorithm put together by applying the Multiple Back-Propagation (MBP) software, version 2.2.3 consistently with two input neurons, two intermediate layers, and four output neurons. The number of neurons of the intermediate layers was assorted to find out the best configuration. As activation of function, logistic, tangent, hyperbolic, and Gaussian were tested. Observed results showed that it is possible the identification of regimes through neural networks and among those tested the one that showed the best performance was the one that used the hyperbolic-tangent activation function; 10 neurons in the first hidden layer, and 12 neurons in the second hidden layer.
Keywords: Redes neurais artificiais
Regimes de escoamento
Leito fixo
Escoamento bifásico
Artificial neural networks
Flow regimes
Fixed bed
Biphasic flow
Redes neurais (Computação)
Inteligência artificial - Aplicações industriais
Gás-liquido
Processos industriais - Modelagem
Calor - Transmissão
Transferência de massa
CNPq areas: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::PROCESSOS INDUSTRIAIS DE ENGENHARIA QUIMICA
Idioma: por
País: BR
Publisher: Universidade Estadual do Oeste do Parana
Sigla da instituição: UNIOESTE
Departamento: Desenvolvimento de Processos
Program: Programa de Pós-Graduação Stricto Sensu em Engenharia Química
Citation: ZENI, Lucas Maycon Hoff. Determination of gas-liquid flow regimes in packed bed using artificial neural networks. 2012. 91 f. Dissertação (Mestrado em Desenvolvimento de Processos) - Universidade Estadual do Oeste do Parana, Toledo, 2012.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://tede.unioeste.br:8080/tede/handle/tede/1834
Issue Date: 24-Feb-2012
Appears in Collections:Mestrado em Engenharia Química (TOL)

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