Modelagem empírica de evaporador de fábrica de celulose por regressão linear múltipla sem entradas atrasadas

Modelagem empírica de evaporador de fábrica de celulose por regressão linear múltipla sem entradas atrasadas

Silveira, B. S.; Pinheiro, O. S.; Costa, A. O. S.; Costa Jr, E. F.

Artigo Completo:

O processo Kraft de obtenção de celulose possui como principal vantagem o sistema de recuperação de produtos químicos associados a ele. Nesse processo, durante o cozimento da madeira no digestor ocorre a formação de um subproduto denominado licor preto. Esse licor preto contém grande quantidade de água e não pode aplicado diretamente na caldeira de recuperação. Por esta razão, este licor é concentrado em um sistema de evaporadores de múltiplo efeito. Diante da importância do sistema de evaporadores de múltiplo efeito para o processo, é interessante que sejam desenvolvidos modelos desses equipamentos. Neste artigo são apresentados modelos de regressão linear múltipla usando o software STATISTICA 9.1. Isso foi feito utilizando um conjunto de dados provenientes do banco de dados de uma empresa de celulose. Apesar de o processo ser dinâmico, foram testados somente modelos estáticos. A estratégia de modelagem se deu em acrescentar novas variáveis na regressão a partir das variáveis operacionais. Os resultados obtidos foram melhores do que os reportados na literatura para redes neurais sem entradas atrasadas.

The Kraft process for obtaining cellulose has as its main advantage the chemical recovery system. In this process occurs the formation of a byproduct called black liquor during the wood cooking in the digester. This black liquor contains a large amount of water that cannot be directly applied in the recovery boiler. For this reason, this liquor is concentrated in a multiple effect evaporator system. Given the importance of the multiple effect evaporator system for the process, the development of such equipment models becomes of interest. In this article, multiple linear regression models are presented using the STATISTICA 9.1 software. This was done using a data set from the database of a cellulose company. Although the process is dynamic, only static models were tested. The modeling strategy was done by adding new variables in the (initial) regression from operating variables. The results obtained were better than those reported in the literature for neural networks without delayed inputs.

Palavras-chave:

DOI: 10.5151/phypro-vi-efa-019

Referências bibliográficas

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Como citar:

Silveira, B. S.; Pinheiro, O. S.; Costa, A. O. S.; Costa Jr, E. F.; "Modelagem empírica de evaporador de fábrica de celulose por regressão linear múltipla sem entradas atrasadas", p-77-80. In: Anais do VI Encontro Científico de Física Aplicada [=Blucher Physics Proceedings, v.2, n.1].. São Paulo: Blucher, 2015.
ISSN 23582359, DOI 10.5151/phypro-vi-efa-019