Estimativa de parâmetros para a Equação Patel Teja por meio da otimização multiobjetivo com três objetivos

A estimativa de parâmetros empíricos para as equações de estado segue uma abordagem clássica, minimizando uma função que agrega os desvios relativos da pressão de saturação e do volume do líquido saturado dos fluidos de interesse em diferentes temperaturas. Essa metodologia, além de esconder o confl...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Viana, Noelle Cristina do Amaral
Tipo de recurso: tesis de maestría
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2024
País:Brasil
Institución:Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)
Repositorio:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:www.bdtd.uerj.br:1/21861
Acceso en línea:http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/21861
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Estimativa de parâmetros - Termodinâmica
Multi objetivo
Equação de estado Patel-Teja
Otimização matemática
Parameter estimation
Multi objective
Patel-Teja equation of state
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
Descripción
Sumario:A estimativa de parâmetros empíricos para as equações de estado segue uma abordagem clássica, minimizando uma função que agrega os desvios relativos da pressão de saturação e do volume do líquido saturado dos fluidos de interesse em diferentes temperaturas. Essa metodologia, além de esconder o conflito existente no ajuste das duas propriedades termodinâmicas, negligencia o desvio do volume do gás saturado e de funções correlatas, como a entalpia de vaporização. Neste trabalho os parâmetros empíricos da Equação Patel-Teja foram estimados com três funções objetivo que avaliam de forma independente o desvio da pressão de saturação, do volume do líquido saturado e da entalpia de vaporização de substâncias puras. As frentes de Pareto resultantes foram geradas por meio de uma técnica de refinamento com a imposição de restrições no contradomínio em conjunto com o método de otimização multiobjetivo MOPSO-Light. A metodologia aplicada permitiu a visualização, a definição e o aumento da densidade de pontos no interior das chamadas regiões de “joelho”. Os parâmetros ótimos escolhidos dentro destas regiões apresentaram uma melhor performance global na predição das propriedades termodinâmicas.