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ESTIMATIVA VIA REDES NEURONAIS DO PODER CALORÍFICO SUPERIOR DE BIOMASSAS USANDO DADOS DE ANÁLISE IMEDIATA

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Resíduos sólidos biológicos são, atualmente, uma das matérias primas de maior interesse como fonte de energia renovável. Existem três tipos principais de biomassas a partir das quais se derivam as matérias primas para se obter bioenergia: lipídios, açúcares/amidos e celulose/lignocelulose. A estimativa do poder calorífico superior é fundamental na análise e desenvolvimento de sistemas bioenergéticos. Existem correlações empíricas encontradas na literatura para o poder calorífico superior a partir de dados de análise elemental, mais exigentes em termos de instrumentação, e imediata, mais simples e de fácil obtenção experimental. O objetivo deste trabalho foi usar redes neuronais (Matlab 2013) para estimar o poder calorífico superior de biomassas a partir de dados encontrados na literatura obtidos por análise imediata. Verificou-se, com dados gerados para este fim, que redes de 7 à 10 neurônios correlacionaram bem os dados de treinamento e estimaram igualmente bem os dados de verificação