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Tipo do documento: Dissertação
Título: Avaliação da Predição de Algoritmos de Treinamento Supervisionado de Redes Neurais Artificiais Aplicado a Qualidade de Biodiesel
Título(s) alternativo(s): Prediction Evaluation Training Algorithms Supervised Artificial Neural Networks Applied to quality Biodiesel
Autor: Sousa, Raquel Machado de 
Primeiro orientador: Labidi, Sofiane
Primeiro membro da banca: Abdelouahab, Zair
Resumo: Para assegurar uma combustão eficiente e qualidade nas emissões, bem como a segurança no transporte e manuseio do biodiesel, a Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (ANP) institui, por meio da Resolução nº 14 de 2012, parâmetros de qualidade e especificações para esse biocombustível, e para isso diversos métodos oficiais ou alternativos podem ser utilizados. Na literatura, é possível identificar uma crescente utilização de métodos lineares e não- lineares no reconhecimento e classificação de padrões aplicados ao monitoramento da qualidade de biodiesel. Nesse contexto, as Redes Neurais Artificiais (RNAs) vêm se mostrando bastante viáveis, como ferramenta não lineares, na predição de propriedades de biocombustíveis. O presente trabalho propõe avaliar a predição de propriedades de qualidade de biodiesel utilizando algoritmos de treinamento supervisionado de RNAs. De modo a contribuir com um estudo para se obter uma estrutura de rede com um algoritmo de treinamento que consiga bons resultados com melhor desempenho na predição. Por meio da predição das propriedades do biodiesel a partir da composição dos ésteres da matéria-prima, será possível avaliar a viabilidade da utilização de tal matéria-prima para a síntese de um biodiesel de qualidade. No presente trabalho obteve-se uma melhor arquitetura de RNA para predição de índice de iodo e viscosidade. Os resultados obtidos das simulações mostraram que as RNAs são uma tecnologia que pode ser utlizada para predizer essas propriedades, como outras relacionadas a composição de ésteres de ácidos graxos.
Abstract: To ensure efficient combustion and emissions quality, as well as safety in the transport and handling of biodiesel, the National Agency of Petroleum, Natural Gas and Biofuels (ANP) establishing, through Resolution No. 14 of 2012, quality standards and specifications for this biofuel, and for that many official or alternative methods may be used. In literature, it is possible to identify an increasing use of linear methods and non - linear in the recognition and classification standards applied to the monitoring of biodiesel quality. In this context, the Artificial Neural Networks (ANN) have shown to be quite viable, as a tool non - linear, in predicting biofuel properties. The present work proposes to assess the prediction of biodiesel quality properties using supervised training algorithms of ANNs. In order to contribute to a study to provide a network structure with a training algorithm that can perform better with good results in the prediction. Through the prediction of the properties of the biodiesel from the composition of the esters of the raw material, it is possible to assess the feasibility of using such raw materials for the synthesis of a quality biodiesel. In this work we obtained a better ANN architecture for iodine value prediction and viscosity. The results of the simulations showed that the ANNs are a technology that can be used to predict these properties, like other related composition of fatty acid esters.
Palavras-chave: biodiesel
índice de iodo
predição
redes neurais artificiais
viscosidade
artificial neural networks
biodiesel
iodine value
prediction
viscosity
Área(s) do CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA::ENGENHARIA MEDICA::BIOMATERIAIS E MATERIAIS BIOCOMPATIVEIS
Idioma: por
País: BR
Instituição: Universidade Federal do Maranhão
Sigla da instituição: UFMA
Departamento: Engenharia
Programa: PROGRAMA DE PÓS GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE
Citação: SOUSA, Raquel Machado de. Prediction Evaluation Training Algorithms Supervised Artificial Neural Networks Applied to quality Biodiesel. 2015. 82 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia) - Universidade Federal do Maranhão, São Luís, 2015.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://tede2:8080/tede/handle/tede/292
Data de defesa: 26-Fev-2015
Aparece nas coleções:DISSERTAÇÃO DE MESTRADO - PROGRAMA DE PÓS GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE

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