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Modelagem Dinâmica de Evaporadores de Múltiplo Efeito de Fábrica de Celulose por Regressão Linear Múltipla
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No processo Kraft de obtenção de celulose, uma das operações unitárias do ciclo de recuperação é a de evaporação do licor preto. Neste trabalho, são desenvolvidos modelos empíricos, baseados em regressão linear múltipla, desse processo a partir de um conjunto de dados fornecido por uma empresa de celulose. A variável de saída do modelo foi a concentração de sólidos na saída do evaporador. No desenvolvimento dos modelos foi utilizado o software STATISTICA 9.1. Foram testados modelos sem e com entradas atrasadas. A estratégia de modelagem se deu em acrescentar novas variáveis (obtidas por combinações ou funções das variáveis originais) na regressão obtidas a partir das variáveis operacionais. A qualidade dos modelos era avaliada através dos coeficientes de determinação, média dos erros absolutos na validação e dos gráficos de validação. O melhor modelo obtido conseguiu explicar aproximadamente 76% da variabilidade dos dados de validação.
Pro Reitoria de Pesquisa, Pos Graduacao e Inovacao - UFF
Title: Modelagem Dinâmica de Evaporadores de Múltiplo Efeito de Fábrica de Celulose por Regressão Linear Múltipla
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No processo Kraft de obtenção de celulose, uma das operações unitárias do ciclo de recuperação é a de evaporação do licor preto.
Neste trabalho, são desenvolvidos modelos empíricos, baseados em regressão linear múltipla, desse processo a partir de um conjunto de dados fornecido por uma empresa de celulose.
A variável de saída do modelo foi a concentração de sólidos na saída do evaporador.
No desenvolvimento dos modelos foi utilizado o software STATISTICA 9.
1.
Foram testados modelos sem e com entradas atrasadas.
A estratégia de modelagem se deu em acrescentar novas variáveis (obtidas por combinações ou funções das variáveis originais) na regressão obtidas a partir das variáveis operacionais.
A qualidade dos modelos era avaliada através dos coeficientes de determinação, média dos erros absolutos na validação e dos gráficos de validação.
O melhor modelo obtido conseguiu explicar aproximadamente 76% da variabilidade dos dados de validação.
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