Estimação de parâmetros para uma equação cúbica de estado generalizada via otimização multiobjetivo

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Tipo do documento:	Tese
Título:	Estimação de parâmetros para uma equação cúbica de estado generalizada via otimização multiobjetivo
Título(s) alternativo(s):	Parameter estimation for a generalized cubic equation of state through multiobjective optimization
Autor:	Silva, Géssica Ramos da
Primeiro orientador:	Oliveira, Luiz Nélio Henderson Guedes de
Primeiro membro da banca:	Faria, Daiana Fernandes de
Segundo membro da banca:	Souza, Grazione de
Terceiro membro da banca:	Pires, Adolfo Puime
Quarto membro da banca:	Oliveira, Sanderson Lincohn Gonzaga de
Resumo:	Para muitas aplicações da engenharia, especialmente na simulação de problemas de equilíbrio de fases, propriedades termodinâmicas podem ser estimadas de maneira acurada em situações em que não há dados experimentais disponíveis através de uma equação de estado. A capacidade preditiva de uma equação de estado é diretamente relacionada à utilização de métodos adequados e eficientes na estimação dos parâmetros do modelo. Desde o surgimento do modelo de van der Waals, várias equações de estado vêm sendo propostas para representar o comportamento PVT de compostos puros e misturas, como é o caso da GEOS3C, que é uma nova forma de equação cúbica de estado generalizada que utiliza uma função de temperatura dependente de três parâmetros ajustáveis. Recentemente, a otimização multiobjetivo começou a ser aplicada em diversos problemas da Engenharia Química. Esse método tem como principal vantagem fornecer um conjunto de soluções que mostram o conflito existente na tentativa de minimizar simultaneamente as propriedades de interesse em um problema de otimização. Nesse contexto, uma versão modificada do algoritmo do PSO multiobjetivo, que baseia-se no Princípio da Dominância de Pareto, é empregado na estimação dos parâmetros da função de temperatura da equação de estado GEOS3C que levam aos menores desvios na predição da pressão de vapor e do volume de líquido saturado quando ajustados a dados experimentais sintéticos ou reais. Substâncias de diferentes famílias químicas são utilizadas para avaliar a metodologia proposta neste trabalho e comparações com dados experimentais disponíveis na literatura são realizadas, usando os parâmetros obtidos via otimização multiobjetivo para o cálculo de propriedades termodinâmicas de interesse na indústria e no meio acadêmico. Os resultados mostram que os novos valores obtidos para os parâmetros ajustáveis da equação de estado GEOS3C levam a uma melhoria na predição das propriedades testadas ou produzem resultados equivalentes aos dos artigos originais. Além disso, nas regiões viáveis das frentes de Pareto consideradas, é possível observar uma correlação entre os parâmetros da função de temperatura da equação de estado GEOS3C. Finalmente, mostra-se que com a otimização multiobjetivo é possível incorporar facilmente outras propriedades termodinâmicas no problema de otimização, resultando em modelos que possibilitam uma melhoria na predição das propriedades avaliadas com uma pequena deterioração na qualidade das que são costumeiramente empregadas nessas aplicações.
Abstract:	For many engineering applications, especially in the simulation of phase equilib rium problems, thermodynamic properties can be estimated accurately in situations where there is no available experimental data through an equation of state. The predictive capac ity of an equation of state is directly related to the use of adequate and efficient methods to estimate the model parameters. Since the emergence of the van der Waals model, several equations of state have been proposed to represent the PVT behavior of pure compounds and mixtures, as is the case of GEOS3C, which is a new form of generalized cubic equation of state that uses a temperature function dependent on three adjustable parameters. Recently, multiobjective optimization has started to be applied to several problems in Chemical Engineering. This method has the main advantage of providing a set of solutions that show the existing conflict in the attempt to simultaneously minimize the properties of interest in an optimization problem. In this context, a modified version of the multiobjective PSO algorithm, which is based on the Pareto Dominance Principle, is used to estimate the parameters of the temperature function of the GEOS3C equation of state that lead to the smallest deviations in the prediction of the vapor pressure and the saturated liquid volume when adjusted to synthetic or real experimental data. Substances from different chemical families are used to evaluate the methodology proposed in this work and comparisons with experimental data available in the literature are performed, using the parameters obtained via multiobjective optimization to calculate thermody namic properties of interest in industry and academia. The results show that the new values obtained for the adjustable parameters of the GEOS3C equation of state lead to an improvement in the prediction of the tested properties or produce equivalent results to those of the original articles. Furthermore, in the considered viable regions of the Pareto fronts, it is possible to observe a correlation among the parameters of the temperature function of the GEOS3C equation of state. Finally, it is shown that with multiobjective optimization it is possible to easily incorporate other thermodynamic properties in the optimization problem, resulting in models that allow an improvement in the prediction of the evaluated properties with a small deterioration in the quality of those that are usually used in these applications.
Palavras-chave:	Equations of state Parameters estimation Multiobjective optimization Thermodynamic properties Equações de estado Estimação de parâmetros Otimização multiobjetivo Propriedades termodinâmicas
Área(s) do CNPq:	CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma:	por
País:	Brasil
Instituição:	Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Sigla da instituição:	UERJ
Departamento:	Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto Politécnico
Programa:	Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional
Citação:	SILVA, Géssica Ramos da. Estimação de parâmetros para uma equação cúbica de estado generalizada via otimização multiobjetivo. 2022. 132 f. Tese (Doutorado em Modelagem Computacional) - Instituto Politécnico, Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Nova Friburgo, 2022.
Tipo de acesso:	Acesso Aberto
URI:	http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/18741
Data de defesa:	24-Out-2022
Aparece nas coleções:	Doutorado em Modelagem Computacional

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