ABORDAGEM DE INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL APLICADA PARA MODELAGEM PREDITIVA DE EMISSÕES DE NOX E CO DE UMA TURBINA A GÁS DE UMA USINA TERMELÉTRICA DE CICLO COMBINADO
O tratamento adequado das
emissões gasosas provenientes de processos
industriais é fundamental para a preservação
do meio ambiente e de seus recursos
fornecidos à sociedade. Isso faz com que o
termo “responsabilidade socioambiental” seja
um tema relevante e que deve ser tratado com
seriedade em todas as áreas do conhecimento.
Na produção de energia elétrica, os insumos
nem sempre são renováveis e geram gases
poluentes lançados no meio ambiente. Esta
pesquisa apresenta a identificação de modelos
caixa-preta preditivos com estrutura de modelo
MISO (Multi-Inputs, Single-Output) de emissões
dos gases poluentes Óxidos de Nitrogênio (NOx)
e Monóxido de Carbono (CO) de uma turbina a
gás natural. A pesquisa utiliza uma metodologia
de associação de técnicas de Inteligência
Computacional com dados reais coletados
diretamente da turbina. Os resultados obtidos
demonstram que os modelos identificados são
capazes de abstrair o processo de combustão
com valores de MAPE abaixo de 10% e
proporcionam a estimativa antecipada das
parcelas de NOx e CO.
ABORDAGEM DE INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL APLICADA PARA MODELAGEM PREDITIVA DE EMISSÕES DE NOX E CO DE UMA TURBINA A GÁS DE UMA USINA TERMELÉTRICA DE CICLO COMBINADO
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DOI: atena
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Palavras-chave: Turbina a gás, NOx, CO, Identificação não-linear, Inteligência Computacional.
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Keywords: Gas turbine, NOx, CO, Nonlinear identification, Computational Intelligence.
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Abstract:
Proper treatment of gaseous
emissions from industrial processes is essential
for the preservation of the environment and its resources provided to society. This
makes the term “socio-environmental responsibility” a relevant topic and must be
treated with seriousness in all areas of knowledge. In the production of electric energy,
the inputs are not always renewable and generate polluting gases released into the
environment. This research presents the identification of predictive black-box models
with a MISO (Multi-Inputs, Single-Output) model of emissions of the pollutant gases
Nitrogen Oxides (NOx) and Carbon Monoxide (CO) from a natural gas turbine. The
research uses a methodology of association of Computational Intelligence techniques
with real data collected directly from the turbine. The results show that the identified
models are capable of abstracting the combustion process with MAPE values below
10% and provide the early estimation of the NOx and CO plots.
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Número de páginas: 15
- Eduardo Massashi Yamao
