Modelagem e simulação de sistemas de compressão de gás natural por redes neurais artificiais

Abstract

Este artigo propõe um método de simulação de uma planta de compressão de gás natural de três estágios por meio de redes neurais artificiais. Utilizando dados de pressão, temperatura e vazão do gás na entrada da unidade de compressão, e rotação do compressor em operação a regime pleno, são propostos dois arranjos de redes neurais artificiais para predição de variáveis de processo (pressão, temperatura e vazão) em diversos pontos à jusante na planta. Um dos arranjos possui uma rede neural independente para cada variável estimada. O outro arranjo é constituído de uma única rede neural de diversas saídas, cada qual associada a uma variável de processo estimada. O desempenho de ambos os métodos é avaliado frente aos valores reais das variáveis, sendo estabelecido um paralelo entre os sistemas inteligentes. Neste artigo, são apresentados os parâmetros de simulação, as arquiteturas de rede, erros médios quadráticos e percentual de cada variável analisada, e gráficos de resposta à entrada do sistema.