Predição de variáveis no processo de branqueamento da celulose por meio de redes neurais artificiais.

Abstract

A unidade de branqueamento é crucial tanto para o custo de produção da celulose quanto para a qualidade do produto final. Diversos fatores influenciam as variações nesse processo, dentre os quais destaca-se a dosagem de reagentes químicos. Essas dosagens são verificadas após o período de reação de cada etapa, que pode durar até duas horas em condições normais de produção. Atrasos na resposta aos ajustes na dosagem dos químicos podem levar a flutuações significativas, afetando diretamente a eficiência do processo de branqueamento, o custo da produção e a qualidade da celulose produzida. Neste estudo, pretende-se modelar redes neurais artificiais do tipo MultiLayer Perceptron para predizer o valor de duas variáveis-chaves: ALVURA e NÚMERO KAPPA, ao final de cada um dos quatro estágios do processo de branqueamento: 1- Estágio de dioxidação a quente (Dhot ), 2 - Estágio de extração de peróxido de hidrogênio (Ep), 3 - Estágio de dioxidação (D1) e 4 - Estágio de peroxidação (P). Os resultados demonstram que os modelos propostos foram capazes de gerar predições consistentes, com erro absoluto médio (MAE) e coeficiente de determinação (R2) satisfatórios em todas as etapas. Desta forma, as predições das variáveis em cada estágio possibilitam a otimização do processo, por meio de estratégias de controle de fluxo dos principais reagentes, diminuindo as flutuações e estabilizando o processo de branqueamento.