Revista de ingeniería química y tecnología de procesos
Acceso abierto

abstracto

Controlador de Redes Neuronales Artificiales para Columna de Destilación de Petróleo Crudo de Refinería Baiji

Duraid Fadhil Ahmed y Ali Hussein Khalaf

Se desarrolla y utiliza un controlador de redes neuronales para regular las temperaturas en una unidad de destilación de petróleo crudo. Se utilizan dos tipos de redes neuronales; Controladores de media móvil autorregresiva predictiva y no lineal (NARMA-L2) de redes neuronales. El controlador de redes neuronales que se implementa en el software de caja de herramientas de redes neuronales utiliza un modelo de red neuronal de una planta no lineal para predecir el rendimiento futuro de la planta. La red neuronal artificial en el simulador MATLAB se utiliza para modelar la unidad de destilación de petróleo crudo de Baiji en función de los datos generados por el simulador aspen-HYSYS. Se ha realizado una comparación entre dos métodos para probar la eficacia y el rendimiento de las respuestas. Los resultados muestran que se logra una buena mejora cuando se utiliza el controlador NARMA-L2 con un error cuadrático medio máximo de 103,1 mientras que el MSE de predicción neuronal es 182,7 respectivamente. También se muestra la prioridad del controlador NARMA-L2 de redes neuronales que proporciona un valor de compensación menor y la respuesta de temperatura alcanza el valor de estado estable en menos tiempo con un sobreimpulso más bajo en comparación con el controlador predictivo de redes neuronales.