Fevereiro 2015 vol. 1 num. 2 - XX Congresso Brasileiro de Engenharia Química

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RECONCILIAÇÃO ROBUSTA DE DADOS UTILIZANDO O SIMULADOR EMSO

SARRUF, I. ; MENEZES, D. Q. F. ; SANTOS, L. S. ; PRATA, D. M. ;

Artigo:

A presença de erros grosseiros corrompe os resultados obtidos por meio de procedimentos de reconciliação de dados que consideram distribuição de probabilidades Normal. A abordagem clássica para lidar com esse problema consiste na detecção e eliminação ou compensação desses erros, o que pode ser feito iterativamente por estratégias seqüenciais ou simultâneas. A literatura científica tem mostrado que distribuições derivadas da estatística robusta são potenciais candidatas para realizar este procedimento, resultando em estimadores robustos que reduzem ou eliminam os efeitos negativos dos erros grosseiros sobre as estimativas, sem a necessidade de eliminá-los e simultaneamente a reconciliação, evitando estratégias iterativas e computacionalmente intensivas. Este trabalho introduz os estimadores robustos de Bell, Ramsay e Insha e realiza uma para análise comparativa entre estes e os estimadores robustos presentes no simulador EMSO e os apresentados por Kong et al. (2000) e Zhou et al. (2006) em um problema fortemente não linear, em estado estacionário. Os estimadores de Bell, Welsch e Lorenziana obtiveram os melhores resultados.

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Palavras-chave:

DOI: 10.5151/chemeng-cobeq2014-0028-27452-169592

Referências bibliográficas
  • [1] ALBUQUERQUE, J. S.; BIEGLER, L. T. Data reconciliation and gross-error detection for dynamic systems. AIChE J., v. 42, p. 2841−2856, 1996.
  • [2] ARORA, N.; BIEGLER, L. T. Redescending estimators for data reconciliation and parameter estimation. Comput. Chem. Engng., v 25, p. 1585−1599.
  • [3] BELL, R. M. An adaptive choice of the scale parameter for M-estimators. Technical rept. Stanford University, 1980.
  • [4] JIN, S., LI, X.; HUANG, Z.; LIU, M. A new target function for robust data reconciliation. Ind. Eng. Chem. Res., v.51, p. 10220−10224, 2012.
  • [5] JOHNSON, L. P. M.; KRAMER, M. A. Maximum likelihood data rectification: Steady-state systems. AIChE J., v. 41, p. 2415−2416, 199
  • [6] KONG, M. F.; CHEN, B. Zh.; LI, B. Simultaneous method of gross error detection and data reconciliation based on robust estimator. Journal of Tsinghua Univiersity, v. 40, p. 46−50, 2000.
  • [7] ÖZYURT, D.B.; PIKE, R.W. Theory and practice of simultaneous data Reconciliation and gross error detection for chemical process. Comput. Chem. Engng., v.28, p. 381−402, 2004.
  • [8] PAI, C.C.D.; FISHER, G.D. Application of Broyden’s method to reconciliation of nonlinearly constrained data. AIChE J., v. 34, p. 873−976, 198
  • [9] PRATA, D. M.; PINTO, J. C.; LIMA, E. L. Comparative analysis of robust estimators on nonlinear dynamic data reconciliation. Comput. Aided Chem. Eng., v. 25, p. 501−506, 2008.
  • [10] PRATA, D. M.; SCHWAAB, M.; LIMA, E. L.; PINTO, J. C. Simultaneous robust data reconciliation and gross error detection through particle swarm optimization for an industrial polypropylene reactor. Chem. Eng. Sci., v. 65, p. 4943−4954, 20
  • [11] RAMSAY, J. O. A comparative study of several robust estimates of slope, intercept, and scale in linear regression. J. Am. Statist. Assoc., v. 72, p. 608-615, 1977.
  • [12] SOARES, R. P.; SECCHI, A. R. EMSO: Environment for Modelling, Simulation and Optimisation. Comput. Aided Chem. Eng., v. 14, p. 947−952, 2003.
  • [13] TJOA, I. B.; BIEGLER, L. T. Simultaneous strategy for data reconciliation and gross error detection of nonlinear systems. Comput. Chem. Engng., v 15, p. 679-690, 1991.
  • [14] ULLAH, I.; QADIR, M. F.; ASAD, A. Insha’s redescending M-estimator for robust regression: A comparative study. Pak. J. Stat. Oper. Res., v.2, p. 135-144, 2006.
  • [15] ZHOU, L. K.; SU, H. Y.; CHU, J. A new method to solve robust data reconciliation in nonlinear process. Chin. J. Chem. Eng., v. 14, p. 357−363, 2006.
Como citar:

SARRUF, I.; MENEZES, D. Q. F.; SANTOS, L. S.; PRATA, D. M.; "RECONCILIAÇÃO ROBUSTA DE DADOS UTILIZANDO O SIMULADOR EMSO", p. 11127-11134 . In: Anais do XX Congresso Brasileiro de Engenharia Química - COBEQ 2014 [= Blucher Chemical Engineering Proceedings, v.1, n.2]. São Paulo: Blucher, 2015.
ISSN 2359-1757, DOI 10.5151/chemeng-cobeq2014-0028-27452-169592

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