Soft Sensor Aplicado a Plantas de Processamento de Gás Natural
UPGN, GLP, Soft Sensor, Redes Neurais Artificiais
Em UPGNs (Unidades de Processamento do Gás Natural), um dos produtos de maior rentabilidade é o GLP (Gás Liquefeito de Petróleo) que é composto majoritariamente por propano (C3) e butano (C4). Além disso, o pentano (C5) e o etano (C2) também podem se fazer presente no GLP como contaminantes. A medição da fração molar dos componentes dos produtos da destilação é feita através de cromatógrafos a gás. Porém a cromatografia é um processo lento, impossibilitando que o monitoramento da qualidade do produto seja feito em tempo real. Neste trabalho, propõe-se um soft sensor, utilizando a redes neurais artificias, com o objetivo de inferir as frações molares de C3, C4, C5 e do C2. Dessa forma, seria possível estimar às frações molares desses componentes do GLP minuto a minuto, de maneira consideravelmente mais rápida que a tradicional, por cromatógrafos. Os resultados obtidos são promissores, mostrando que o sensor virtual pode inferir as frações molares de C3, C4, C5 e C2 e, assim, habilitar melhora no monitoramento da qualidade do GLP e, consequentemente, na lucratividade.