Desenvolvimento de um gerador de sinais de uma cuba de redução de alumínio como fonte de dados para aprendizagem de uma rede neural artificial.

Página inicial
→
Campus Campina Grande | Centro de Ciências e Tecnologia - CCT
→
PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA QUÍMICA
→
Mestrado em Engenharia Química
→
Ver item

dc.creator.ID	Emerenciano, M.S.A.	pt_BR
dc.creator.Lattes	http://lattes.cnpq.br/2285474017644824	pt_BR
dc.contributor.advisor1	VASCONCELOS, Luis Gonzaga Sales.
dc.contributor.advisor1ID	VASCONCELOS, L. G. S.	pt_BR
dc.contributor.advisor1Lattes	http://lattes.cnpq.br/9456860386065509	pt_BR
dc.contributor.advisor2	BRITO, Romildo Pereira.
dc.contributor.advisor2ID	BRITO, R. P.	pt_BR
dc.contributor.advisor2Lattes	http://lattes.cnpq.br/5826366544754584	pt_BR
dc.contributor.referee1	ARAÚJO, João Teotônio Manzi Monteiro de.
dc.contributor.referee2	ANDRADE, Márcio Henrique dos Santos.
dc.description.resumo	A eletrólise do alumínio é um método eletroquímico que consiste em produzir metal, pela mediação de uma corrente elétrica e alumina dissolvida num banho de criolita a temperatura elevada. Atualmente, os modelos matemáticos que representam a dinâmica deste método sob a forma de balanços mássicos e energéticos são constituídos de equações diferenciais comuns acopladas, não-lineares e a coeficientes variáveis. Essa dissertação tem como objetivo desenvolver um gerador de sinais em uma cuba eletrolítica que servirá como fonte de dados para a aprendizagem de uma rede neural artificial, partindo de um modelo linear de ordem dez, com dezoito parâmetros, em função de dac e dma, que descreve o comportamento do processo de redução do alumínio. A modelagem e simulação computacional desse modelo permitiram a visualização e estudo de cada variável e parâmetro envolvido. Determinamos os parâmetros ótimos do modelo e efetuamos uma análise de sensibilidade dos parâmetros, o que nos indica a dependência entre eles e o impacto de cada parâmetro no modelo. Através de uma relação típica entre a resistência (R) e a concentração de alumina (C) foi possível desenvolver um modelo empírico e efetuando um ajuste nos parâmetros, verificamos que o modelo é adequado para representar R e C. O software desenvolvido poderá ser usado como alimentação de uma rede neural artificial que vai retornar os parâmetros para cada situação de operação, nos permitindo determinar novos valores de concentração de alumina, temperatura do banho e massa da crosta sem se fazer necessário a medição.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Centro de Ciências e Tecnologia - CCT	pt_BR
dc.publisher.program	PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA QUÍMICA	pt_BR
dc.publisher.initials	UFCG	pt_BR
dc.subject.cnpq	Engenharia Química	pt_BR
dc.title	Desenvolvimento de um gerador de sinais de uma cuba de redução de alumínio como fonte de dados para aprendizagem de uma rede neural artificial.	pt_BR
dc.date.issued	2009-10-19
dc.description.abstract	The electrolysis of aluminum is an electrochemical method that consists of producing metal through the mediation of an electric current and alumina dissolved in a cryolite bath at high temperature. Currently, the mathematical models that represent the dynamics of this method under the form of mass balance and energy balance are constituted of common connected differential equations, nonlinear and the changeable coefficients. This paper aims to develop a generator of signals in an electrolytic tank that will serve as source of data for the learning of artificial neural network, through a linear model of order ten, with eighteen parameters, in function of dac and dma, that describes the behaviour of the process of reduction of aluminum. The modeling and simulation of this model allowed the visualization and study of each variable and parameter involved. We determine the optimal parameters of the model and effect an analysis of sensitivity of the parameters, that indicates the dependence between these parameters and the impact of each parameter in the model. Through a typical relation between the resistance (R) and the alumina concentration (C) it was possible to develop an empirical model and an adjustment of the parameters was done. We verified that the model is adjusted to represent R and C. Developed software can be used to feed the artificial neural network that will return the parameters for each operation situation, allowing to determine new values of concentration of alumina, temperature of the bath and mass of the crust with no measurement needed.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/5368
dc.date.accessioned	2019-08-02T16:59:02Z
dc.date.available	2019-08-02
dc.date.available	2019-08-02T16:59:02Z
dc.type	Dissertação	pt_BR
dc.subject	Eletrólise	pt_BR
dc.subject	Redução do Alumínio	pt_BR
dc.subject	Redes Neurais Artificiais	pt_BR
dc.subject	Cuba Eletrolítica	pt_BR
dc.subject	Electrolyses	pt_BR
dc.subject	Aluminum Reduction	pt_BR
dc.subject	Artificial Neural Network	pt_BR
dc.subject	Electrolytic Tub	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.creator	EMERENCIANO, Mariângela da Silva Araújo.
dc.publisher	Universidade Federal de Campina Grande	pt_BR
dc.language	por	pt_BR
dc.title.alternative	Development of an aluminum reduction vessel signal generator as a data source for learning an artificial neural network.	pt_BR
dc.description.sponsorship	CNPq	pt_BR
dc.identifier.citation	EMERENCIANO, M. da S. A. Desenvolvimento de um gerador de sinais de uma cuba de redução de alumínio como fonte de dados para aprendizagem de uma rede neural artificial. 2009. 62 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Química) – Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química, Centro de Ciências e Tecnologia, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2009. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/5368	pt_BR