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https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/2692
Tipo: | Tese |
Título: | Otimização no co-processamento de resíduos na indústria do cimento envolvendo custos, qualidade e impacto ambiental |
Autor(es): | CARPIO, Ricardo Carrasco |
Primeiro Orientador: | SILVA, Rogério José da |
metadata.dc.contributor.advisor-co1: | JORGE, Ariosto Bretanha |
Resumo: | Esta tese apresenta um modelo de otimização para o uso de resíduos industriais como combustíveis alternativos considerando restrições de qualidade, consumo específico de calor, emissões de poluentes, entre outras. O modelo leva em consideração os custos de matéria prima, de combustíveis e um outro fator importante que é o custo do consumo de energia elétrica requerida para moagem. Na modelagem foram utilizadas duas técnicas de otimização: (i) a determinística, através do método de Programação Seqüencial Quadrática (SQP) em combinação com o método de Monte Carlo e (ii) as heurísticas, através do Algoritmo Genético (AG) e Evolução Diferencial (ED) aplicando funções de penalização para validar os resultados obtidos. Dos algoritmos utilizados, os Algoritmos Genéticos não mostraram uma solução satisfatória, apresentando problemas de convergência devido à necessidade de satisfazer todas as restrições impostas. Já para a SQP e a ED, os resultados foram satisfatórios com uma pequena diferença entre os valores ótimos obtidos. O método de ED demandou um maior tempo computacional quando comparado com a SQP devido ao grande número de avaliações da função objetivo, característica inerente a ED. Os resultados obtidos através da modelagem mostraram-se satisfatórios, sendo possível calcular os níveis de substituição do combustível primário pelo combustível alternativo derivado dos resíduos industriais, levando se em conta os limites aceitáveis de emissões de poluentes, as normas de qualidade do cimento assim como outros parâmetros específicos da indústria de cimento. |
Abstract: | This PhD thesis presents an optimization model for the use of industrial waste as alternative fuels taking into account targets such as quality, specific heat consumption, and pollutant emissions constraints, among others. The model takes into account the raw material and fuel cost, and also the electric power consumption cost requested for grinding which is another important factor. In the modeling, two optimization techniques were used: (i) the deterministic approach, through the Quadratic Sequential Programming (SQP) method in a combination with Monte Carlo’s method and (ii) the heuristic approach, through the Genetic Algorithm (GA) and Differential Evolution (DE) techniques applying penalty functions in order to validate the obtained results. Among the employed algorithms, the GAs didn't show a satisfactory solution, presenting convergence problems due to the need of satisfying all the imposed restrictions. On the other hand, for the SQP and the DE algorithms, the results were satisfactory with a small difference between the obtained optimum values. The DE method demanded a larger computational time when compared with the SQP due to the great number of objective function evaluations, an inherent characteristic of the DE. The results obtained from the modelling were quite satisfactory, being possible to evaluate the levels of substitution of the primary fuel for the alternative fuel derived from the industrial wastes, taking into account the acceptable limits of pollutant emissions, the cement quality standards as well as others parameters specific which are for the cement industry. |
Palavras-chave: | Otimização Programação sequencial quadrática Algoritmo genético Evolução diferencial Custos Impacto ambiental Co-processamento de resíduos industriais Indústria de cimento |
CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECÂNICA |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editor: | Universidade Federal de Itajubá |
Sigla da Instituição: | UNIFEI |
metadata.dc.publisher.department: | IEM - Instituto de Engenharia Mecânica |
metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-Graduação: Doutorado - Engenharia Mecânica |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
URI: | https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/2692 |
Data do documento: | 16-Nov-2005 |
Aparece nas coleções: | Teses |
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