Monitoramento de um reator tubular com escoamento pistonado utilizando um sistema híbrido Imuno-Wavelet

Abstract

Com o passar do tempo a computação e a programação atingiram níveis cada vez mais elevados de sofisticação e de aplicação, permitindo grandes avanços na modelagem matemática de sistemas. O uso de simulações, modelagem e computação inteligente são algumas das diversas técnicas que a indústria 4.0 vem utilizando para gerar produtos e serviços cada vez melhores e de qualidade mais alta. Na indústria química a modelagem e simulação são de enorme importância, pois o uso delas não interfere diretamente no sistema operante, desta forma diversos equipamentos e operações do processo podem ser simulados com uso de softwares próprios para isso ou por meio de modelagem numérica. Enquanto isso uso crescente da computação inteligente vem tornando os processos industriais cada vez mais seguros e eficientes. Uma das abordagens a se utilizar da computação inteligente na indústria e em diversas áreas é o monitoramento de integridade estrutural (SHM) com uso de algoritmos para detecção de falhas. Uma ferramenta muito utilizada para isso são os Sistemas Imunológicos Artificiais (SIA), que são um conjunto de técnicas que aplicam princípios e metáforas do sistema imunológico biológico em ferramentas computacionais e criação de algoritmos. Neste trabalho será feito um modelo numérico de um reator PFR para análise do comportamento frente a mudança de parâmetros de entrada, para em seguida ser desenvolvido um sistema de monitoramento de falhas Imuno-Wavelet, composto por uma ferramenta do SIA: o algoritmo de seleção negativa (NSA) proposto por Forrest et al. (1994); em conjunto com uma transformada de wavelet para detectar mudanças de comportamento no reator.

Over time, computing and programming reached increasingly higher levels of sophistication and application, allowing great advances in the mathematical modeling of systems. The use of simulations, modeling and intelligent computing are some of the various techniques that industry 4.0 is using to generate increasingly better and higher quality products and services. In the chemical industry, modeling and simulation are of enormous importance, as their use does not directly interfere with the operating system. Therefore, various equipment and process operations can be simulated using specific software or through numerical modeling. Meanwhile, the increasing use of intelligent computing is making industrial processes increasingly safer and more efficient. One of the approaches to using intelligent computing in industry and in various areas is structural health monitoring (SHM) using algorithms for fault detection. A widely used tool for this is Artificial Immune Systems (AIS), which are a set of techniques that apply principles and metaphors of the biological immune system to computational tools and the creation of algorithms. In this work, a numerical model of a PFR reactor will be created to analyze the behavior when changing input parameters, and then an Immuno-Wavelet failure monitoring system will be developed, composed of an SIA tool: the negative selection algorithm. (NSA) proposed by Forrest et al. (1994); in conjunction with a wavelet transform to detect changes in behavior in the reactor.