Soft Sensor Basado en Redes Neuronales Recurrentes: Aplicación al Monitoreo de la Producción de Caucho Nitrilo
DOI:
https://doi.org/10.70567/mc.v41i20.104Palavras-chave:
Sensor inferencial, proceso por lotes, caucho NBR, aprendizaje profundoResumo
En Argentina, el caucho nitrilo (NBR) se produce a partir de una polimerización en emulsión en un reactor batch. La medición de variables de calidad del polímero (por ejemplo, con analizadores en línea o en laboratorio) no asegura un monitoreo adecuado de la reacción. En este trabajo se desarrolla un soft-sensor (SS) para estimar en tiempo real algunas variables de calidad del producto. La complejidad reside en las dinámicas altamente no-lineales involucradas en el proceso. Por ello, el SS propuesto utiliza redes neuronales recurrentes. La evaluación de la herramienta de estimación se realiza a través de un simulador numérico del proceso NBR ajustado a la planta industrial. Las estimaciones obtenidas en distintos escenarios de operación del reactor son promisorias. El SS podría ser implementado en la planta industrial en forma sencilla.
Referências
Bishop, C. M., and Bishop, H., Deep learning: Foundations and concepts. Springer Nature, 2023. https://doi.org/10.1007/978-3-031-45468-4
Cho, K., Van Merriënboer B., Gulcehre C., Bahdanau D., Bougares F., Schwenk H., and Bengio Y., Learning Phrase Representations Using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation. arXiv:1406.1078[cs.CL], 2014. https://doi.org/10.3115/v1/D14-1179
Clementi, L. A., Suvire, R. B., Rossomando, F. G., and Vega, J. R., A Closed-Loop Control Strategy for Producing Nitrile Rubber of Uniform Chemical Composition in a Semibatch Reactor: A Simulation Study. Macromolecular Reaction Engineering, 12:1700054, 2018. https://doi.org/10.1002/mren.201700054
Goodfellow I., Bengio Y., and Courville A., Deep Learning. MIT press, 2016.
Perera, Y. S., Ratnaweera, D. A. A. C., Dasanayaka, C. H., and Abeykoon, C., The role of artificial intelligence-driven soft sensors in advanced sustainable process industries: A critical review. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 121:105988, 2023 https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.105988
Sangoi, E., SBR and NBR industrial processes energetically coupled: dynamic simulation, estimation of variables and new power contributions to the energy system of the industrial complex" Ph.D. dissertation, National Technological Univ., Santa Fe, Argentina, 2021.
Sanseverinatti, C. I., Perdomo, M. M., Clementi, L. A., and Vega, J. R., An Adaptive Soft Sensor for On-Line Monitoring the Mass Conversion in the Emulsion Copolymerization of the Continuous SBR Process. Macromolecular Reaction Engineering, 17:2300025, 2023. https://doi.org/10.1002/mren.202300025
Madhuranthakam, C. M. and Penlidis, A. Improved Operating Scenarios for the Production of Acrylonitrile-Butadiene Emulsions. Polym. Eng. & Sci., 53:9-20, 2013. https://doi.org/10.1002/pen.23231
Perdomo, M. M, Clementi, L. A and Vega, J. R., Estimation of quality variables in a continuous train of reactors using recurrent neural networks-based soft sensors. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 253:105204, 2024. https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2024.105204
Saldívar-Guerra, E., Infante-Martínez, R. and Islas-Manzur, J. M, Mathematical Modeling of the Production of Elastomers by Emulsion Polymerization in Trains of Continuous Reactors. Processes, 8:1508, 2020. https://doi.org/10.3390/pr8111508
Vega, J.R., Gugliotta, L.M., Bielsa, R.O., Brandolini, M.C. and Meira, G.R., Emulsión Copolymerization of Acrylonitrile and Butadiene. Mathematical Model of an Industrial Reactor. Ind. Eng. Chem. Res. 36:1238-1246, 1997. https://doi.org/10.1021/ie9605342
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