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Título: Estimação de parâmetros e estados via filtros Bayesianos em um processo de adsorção de SO_4^(-2) em resinas de troca iônica.
Autor(es): Carvalho, Rhynara Niandra Silva de
Orientador: Silva, Wellington Betencurte da
Coorientador: Dutra, Julio Cesar Sampaio
Guimarães, Damaris
Data do documento: 23-Fev-2018
Editor: Universidade Federal do Espírito Santo
Resumo: No processo de adsorção em colunas de leito fixo, muito empregado no tratamento de efluentes, as medidas obtidas ao final da coluna permitem identificar a eficiência do processo, porém são acompanhadas de ruídos provenientes de equipamentos de medição. Uma vez que esses sistemas são considerados dinâmicos, o monitoramento em tempo real deste processo se torna um grande desafio para a indústria, a fim de fornecer uma análise mais precisa do processo. Assim, o presente trabalho demonstra a eficiência do filtro de partículas conhecido como Amostragem e Reamostragem por Importância (SIR) como uma ferramenta rápida e robusta para estimar e monitorar a remoção de íons sulfato (SO4 -2 ) em uma coluna de adsorção de leito fixo. O modelo de leito fixo e o modelo de taxa de transferência de massa foram utilizados para representar todo o processo e as medidas experimentais foram utilizadas para validar a metodologia utilizada. O desempenho do filtro de partículas foi avaliado por meio da análise do erro quadrático médio (RMS) e do desvio absoluto médio (MAD), bem como da verificação do tempo computacional. Foi observado que as partículas geradas não sofreram degeneração por meio da verificação do tamanho efetivo da amostra (Neff) e o filtro SIR apresentou melhor desempenho na estimação quando foi utilizado um maior valor para o número de partículas (Np) e para o desvio do modelo de evolução (σm). Além disso, a estimação da vazão foi de grande importância para que o filtro conseguisse realizar estimativas confiáveis. Na análise das isotermas, a escolha não influenciou na estimação dos estados. Observaram-se resultados satisfatórios e com aplicabilidade notável, uma vez que o filtro ainda não foi utilizado para esse tipo de processo na literatura.
In the adsorption processes in fixed bed columns, which is very applied for the treatment of effluents, the measurements obtained at the end of the column allow to identify the efficiency of the process, but are accompanied by noise from measuring equipment. Since such systems are considered to be dynamic, therefore, the realtime monitoring of this process becomes a major challenge for the industry in order to providing a more accurate analysis of the process. Thus, the present work demonstrates the efficiency of the particle filter known as Sampling Importance Resampling (SIR) as a fast and robust tool for estimation and monitoring in a problem of sulfate ions (SO4 -2 ) removal in a fixed bed adsorption column. The fixed bed model and the mass transfer rate model were used to represent the whole process and experimental measures were used to validate the methodology used. Particle filter performance was evaluated through Root Mean Square Error (RMS) and Mean Absolute Deviation (MAD) analysis, as well as computational time verification. It was observed that the generated particles did not show degeneration by means of the verification of effective sample size (Neff) and the SIR filter presented better performance in the estimation when a higher value was used for the number of particles (Np) and for the deviation of the model of evolution (σm). In addition, flow estimation was of great importance for the filter to be able to make reliable estimates. In the analysis of the isotherms, the choice did not influence the estimation of the states. It was observed satisfactory results were observed and with remarkable applicability, once the use of the SIR filter has not yet been used to this type of process in the literature.
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/7825
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