Aplicações de redes neurais artificiais no estudo de produção de biodiesel: estimação de propriedades e previsão de demanda

Abstract

O biodiesel é um biocombustível renovável, na qual é utilizado para substituir ou compor a mistura no diesel. A sua principal importância é reduzir o uso de petróleo e a emissão de CO2 no meio ambiente. A comercialização do biodiesel deve atender todas as normas de qualidade determinadas pela Agencia Nacional de Petróleo Gás natural e Biocombustíveis (ANP). Para que os combustíveis estejam dentro dos parâmetros de qualidade, devem serem feitos estudos das propriedades físico-químicas necessária para a comercialização, que muitas vezes são onerosos e demorados. Diante do contexto, este trabalho pretende, com o auxílio de Redes Neurais Artificiais (RNAs), abordar dois tipos de problemas distintos e independentes, ao quais estão relacionados ao biodiesel: o primeiro deles busca, com o auxílio de RNA uma Perceptron Multicamadas (PMC), estimar as propriedades de massa específica e viscosidade cinemática, levando-se em consideração para a entrada da rede a composição química de diferentes tipos de ésteres. Enquanto que no segundo problema, objetiva-se prever, por meio da RNA não-linear autorregressiva (NAR), a demanda mensal brasileira da produção de biodiesel no período entre março de 2022 a janeiro de 2028. Para tal, tomou-se como base de dados a série histórica dos volumes mensais, na qual é disponibilizada na literatura para a demanda do biodiesel. Em termos de metodologia, em ambas situações, os treinamentos das redes foram simulados mudando-se parâmetros como: o critério de parada erro quadrático médio (EQM), número de camadas ocultas e neurônios por camada. O processo de validação do modelo utilizado seguiu as etapas de treinamento e teste, cujos resultados, comparando o Erro Quadrático Médio do trabalho com os de outros autores da literatura, podem ser considerados satisfatórios tanto na predição das propriedades avaliadas, bem como na previsão da série histórica da demanda de biodiesel. Desse modo, o presente estudo destaca-se pela utilização de modelos de ferramentas computacionais, para contribuir com processos de caracterização das etapas desde as propriedades até a demanda.