Modelagem de produção industrial de celulose kraft
Com Modelos Aditivos Generalizados e Redes Neurais
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No presente trabalho, dados observados em escala industrial, durante alguns anos, foram submetidos à modelagem empregando modelos aditivos generalizados (GAM) e redes neurais artificiais (RNA), como ferramentas para avaliar a influência de algumas variáveis, da madeira e do processo, sobre a produção do digestor e carga alcalina. Foram ajustadas 100 RNA para relacionar a produção do digestor e a carga alcalina, com as variáveis: densidade da madeira, idade, precipitação, teor seco dos cavacos, densidade aparente dos cavacos, densidade básica dos cavacos, viscosidade da polpa e kappa...
No presente trabalho, dados observados em escala industrial, durante alguns anos, foram submetidos à modelagem empregando modelos aditivos generalizados (GAM) e redes neurais artificiais (RNA), como ferramentas para avaliar a influência de algumas variáveis, da madeira e do processo, sobre a produção do digestor e carga alcalina. Foram ajustadas 100 RNA para relacionar a produção do digestor e a carga alcalina, com as variáveis: densidade da madeira, idade, precipitação, teor seco dos cavacos, densidade aparente dos cavacos, densidade básica dos cavacos, viscosidade da polpa e kappa. Nesta etapa do trabalho foi empregado o software Statistica (Statsoft, INC, 2007). Várias variáveis associadas com a matéria-prima e com o processo de polpação que foram estudadas apresentaram comportamento semelhante e/ou iguais o que a maioria dos estudos experimentais encontraram.
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