ESTIMATIVA DA CURVA DE RUPTURA DO PROCESSO DE ADSORÇÃO ATRAVÉS DO ALGORITMO DE REAMOSTRAGEM POR IMPORTÂNCIA
Para projetar e operar com sucesso o processo de adsorção em coluna de leito fixo deve-se conhecer o modelo matemático que descreve o fenômeno bem como a influência das variáveis e parâmetros do modelo. Porém, em diversos problemas de engenharia há dificuldades de obter medida direta de variáveis de estado. Uma alternativa para realizar inferências em relação ao que não se pode medir é a utilização de Técnicas Bayesianas. Neste trabalho, foi desenvolvido o código computacional utilizando a técnica bayesiana de filtro de partículas Sequential Importance Resampling para estimativa de variáveis de estado do modelo de força motriz linear que considera a resistência à transferência de massa no sólido adsorvente. As estimativas de medidas simuladas realizadas por filtro SIR foram avaliadas quanto às incertezas de modelo e de medidas simuladas, sendo possível prever medições ao longo da coluna de leito fixo para baixos valores de incertezas de medidas. Além disso, constatou-se a redução do erro RMS com o aumento de partículas utilizadas na estimativa.
ESTIMATIVA DA CURVA DE RUPTURA DO PROCESSO DE ADSORÇÃO ATRAVÉS DO ALGORITMO DE REAMOSTRAGEM POR IMPORTÂNCIA
-
DOI: 10.22533/at.ed.51520240319
-
Palavras-chave: Técnicas Bayesianas. Filtro de Partículas. Modelo de Adsorção.
-
Keywords: Bayesian techniques. Particle Filter. Adsorption Model.
-
Abstract:
In order to successfully design and operate the adsorption process in a fixed column it must know the methematical model that describes the phenomenon as well as the influence of the variables and the parameters. However, In many engineering problems there are difficulties in obtaining direct measurement of state variables. An alternative to make inferences about what cannot be measured is the use of Bayesian techniques. In this work, the computational code was developed using the Sequential Importance Resampling Bayesian Particle Filter technique to estimate state variables of the Linear Driving Force model that considers the resistance to mass transfer in the adsorbent solid. Simulated measurement estimates made by SIR filter were evaluated for model and simulated measurement uncertainties, being possible to predict measurements along the fixed bed column for low measurement uncertainty values. In addition, the reduction of the RMS error was observed with the increase of particles used in the estimation.
-
Número de páginas: 14
- Bruno Marques Viegas
- Diego Cardoso Estumano
- Emanuel Negrão Macêdo
- Nielson Fernando da Paixão Ribeiro
- Ianka Cristine Benicio Amador
