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Avaliação da produção de açúcar utilizando reconciliação de dados, estatística multivariada e modelagem fenomenológica da cristalização
dc.contributor.author | Castro, Bruno José Chiaramonte de | |
dc.date.accessioned | 2019-04-17T17:49:39Z | |
dc.date.available | 2019-04-17T17:49:39Z | |
dc.date.issued | 2019-02-25 | |
dc.identifier.citation | CASTRO, Bruno José Chiaramonte de. Avaliação da produção de açúcar utilizando reconciliação de dados, estatística multivariada e modelagem fenomenológica da cristalização. 2019. Dissertação (Mestrado em Engenharia Química) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2019. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/11254. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/11254 | |
dc.description.abstract | Sugarcane, grown in more than a hundred countries, is one of the major crops of the world. Brazil is the world’s largest producer. Sugarcane industries are constantly seeking to reduce the industrial process losses, to reduce the process variability, and to greater understand and control the phenomena involved in the sucrose crystallization. Thus, the first approach of this work aimed at quantifying the contribution of the sugar manufacturing sector to the total undetermined losses of a sugar and ethanol plant. To this end, a method based on data reconciliation for the process flow rates and concentrations was used. This method could be applied to any equipment or sector of the industry in order to rapidly identify sugar losses that are not currently quantified. The second approach of the work aimed at identifying the major sources of variation in the quantity and quality of the produced sugar, by applying two multivariate statistical techniques (PCA – Principal Component Analysis, and PLS – Partial Least Squares) to the data from the same industry. Lastly, the third objective of the work was to implement a model to the two-massecuite system for sucrose crystallization, based on the first principles of mass and energy conservations, and on the crystal population balance, including the phenomena of nucleation and growth rate dispersion. Microsoft Excel was used for the process data reconciliation, software Minitab for the multivariate statistical analyses, and EMSO simulator for the implementation of the phenomenological model of the crystallization process. From data reconciliation, 37.3% of undetermined losses were found to occur in the sugar manufacturing sector, between juice concentration and sugar bagging. The PCA highlighted the high correlation between the presence of alcoholic flocs in sugar and the concentrations of starch and dextran in it. Both PCA and PLS showed that the color of the sugar was highly correlated to its moisture content, indicating that the phenomena of inclusion and occlusion of molasses in the crystals contributed significantly to increased crystal color. In the simulation of the two-massecuite crystallization process, the crystal mean size reached 0.64 mm, with coefficient of variation equal to 30.58%. These results approximated the real data of the studied plant, in which the crystal mean size was 0.65 mm, with coefficient of variation equal to 25.36%. | eng |
dc.description.sponsorship | Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) | por |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights.uri | Acesso aberto | por |
dc.subject | Perdas indeterminadas | por |
dc.subject | Reconciliação de dados | por |
dc.subject | Indústria de açúcar | por |
dc.subject | Análise multivariada | por |
dc.subject | Cristalização da sacarose | por |
dc.subject | Modelagem fenomenológica | por |
dc.subject | Simulação | por |
dc.subject | Undetermined losses | eng |
dc.subject | Data reconciliation | eng |
dc.subject | Sugar industry | eng |
dc.subject | Multivariate analysis | eng |
dc.subject | Sucrose crystallization | eng |
dc.subject | Phenomenological modelling | eng |
dc.subject | Simulation | eng |
dc.title | Avaliação da produção de açúcar utilizando reconciliação de dados, estatística multivariada e modelagem fenomenológica da cristalização | por |
dc.type | Dissertação | por |
dc.contributor.advisor1 | Bernardo, André | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/5705402824877708 | por |
dc.description.resumo | A cana-de-açúcar, cultivada em mais de cem países, é uma das principais culturas do mundo. O Brasil figura como maior produtor mundial. As indústrias do setor buscam constantemente a redução de perdas do processo industrial, a redução da variabilidade do processo, e o maior entendimento e controle dos fenômenos envolvidos na cristalização da sacarose. Dessa forma, a primeira abordagem deste trabalho teve como objetivo determinar a participação do setor de fabricação de açúcar no total das perdas indeterminadas de uma unidade produtora de açúcar e etanol. Para isso, foi utilizado um método de reconciliação de dados de vazões e concentrações do processo. Tal método poderia ser aplicado a qualquer equipamento ou setor da usina para rápida identificação das perdas que, atualmente, não são quantificadas. A segunda abordagem do trabalho objetivou identificar as maiores fontes de variação da quantidade e da qualidade do açúcar produzido, por meio de duas técnicas de estatística multivariada (PCA – Principal Component Analysis, e PLS – Partial Least Squares) aplicadas aos dados da mesma usina. Por fim, o terceiro objetivo do trabalho foi implementar um modelo para o processo de cristalização da sacarose em duas massas, baseado nos princípios fundamentais de conservação de massa e energia, e no balanço populacional de cristais, incluindo os fenômenos de nucleação e dispersão da velocidade de crescimento. Foram utilizados o Microsoft Excel para a reconciliação dos dados de processo, o software Minitab para as análises estatísticas multivariadas, e o simulador EMSO para a implementação do modelo fenomenológico do processo de cristalização. Por meio da reconciliação de dados, identificou-se que 37,3% das perdas indeterminadas contabilizadas na indústria ocorreram no setor de fabricação de açúcar, entre as etapas de pré-evaporação do caldo e ensaque. A análise PCA destacou a alta correlação entre a presença de flocos alcoólicos no açúcar e sua concentração de amido e dextrana. Tanto o PCA quanto o PLS mostraram que a cor do açúcar esteve altamente correlacionada a sua umidade, indicando que os fenômenos de inclusão e oclusão do mel contribuíram de maneira significativa para o aumento de cor do cristal. Na simulação do processo de cristalização em duas massas, o tamanho médio dos cristais alcançou 0,64 mm, com coeficiente de variação igual a 30,58%. Tais resultados aproximaram-se dos valores reais da usina em estudo, na qual o tamanho médio dos cristais foi de 0,65 mm, com coeficiente de variação igual a 25,36%. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química - PPGEQ | por |
dc.subject.cnpq | ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::OPERACOES INDUSTRIAIS E EQUIPAMENTOS PARA ENGENHARIA QUIMICA | por |
dc.subject.cnpq | ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::PROCESSOS INDUSTRIAIS DE ENGENHARIA QUIMICA | por |
dc.subject.cnpq | ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::TECNOLOGIA QUIMICA | por |
dc.description.sponsorshipId | CNPq: 132045/2017-6 | por |
dc.description.sponsorshipId | CAPES: Código de Financiamento 001 | por |
dc.ufscar.embargo | Online | por |
dc.publisher.address | Câmpus São Carlos | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/9306599334757765 | por |