Tese: Otimização da Operação Diesel-Gás em Motores de Combustão Interna Utilizando Inteligência Artificial
Aluno(a) : Miguel Angel Leon MozoOrientador(a): Sergio Braga e Juan José Guzmán
Área de Concentração: Petróleo e Energia
Data: 29/04/2009
Link para tese/dissertação: http://www.maxwell.lambda.ele.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=14548@2
Resumo: O objetivo deste trabalho é predizer e otimizar o desempenho de motores funcionando no modo bicombustível, Diesel-Gás Natural, fazendo uso da inteligência artificial. Pretende-se determinar a taxa de substituição ótima do combustível original diesel pelo gás natural que minimize custos de operação (combustíveis) e emissões de poluentes, tais como: monóxido de carbono, CO, hidrocarbonetos, HC, e óxidos de nitrogênio, NOx, priorizando-se também a eficiência térmica. Os dados analisados foram obtidos de testes anteriormente realizados. O procedimento envolve treinamento, validação e teste (utilizando redes neurais). Com os dados analisados foram treinadas diferentes redes neurais 06 para a aprendizagem e predição, as quais vío prever mapas de novos valores baseando-se nos dados experimentais já apreendidos. Finalmente, e continuando com o processo de otimização (técnica de Algoritmos Genéticos), é determinada a melhor taxa de substituição de diesel-gás natural, com as menores taxas de emissões dentro dos mapas gerados. Os resultados indicam uma boa concordância entre os dados experimentais e os previstos pela rede neural. O processo de otimização utilizado determina os pontos de trabalho adequados para cada caso analisado.