Artificial Neural Networks for Predicting the Generation of Acetaldehyde in PET Resin in the Process of Injection of Plastic Packages
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Data
2021
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Editor
Instituto de Tecnologia e Educação Galileo da Amazônia
Resumo
A produção industrial de pré-formas para garrafas PET requer controle rigoroso da temperatura de secagem da resina PET para minimizar a geração de acetaldeído (ACH), um composto que pode alterar o sabor das bebidas. Este estudo propõe o uso de Redes Neurais Artificiais (RNA) do tipo Backpropagation (Cascadeforwardnet) para apoiar a tomada de decisões no controle da temperatura ideal de secagem. A metodologia incluiu a coleta de dados do processo de injeção de pré-formas e a aplicação de técnicas de Inteligência Computacional para prever os níveis de ACH. Os resultados demonstram que a RNA pode otimizar a gestão dos parâmetros de produção, reduzindo o desperdício e melhorando a qualidade do produto final.
Abstract
The industrial production of preforms for PET bottles requires strict control of the PET resin drying temperature to minimize the generation of acetaldehyde (ACH), a compound that can alter the taste of beverages. This study proposes the use of Artificial Neural Networks (ANN) of the Backpropagation type (Cascadeforwardnet) to support decision-making in controlling the ideal drying temperature. The methodology included data collection from the preform injection process and the application of Computational Intelligence techniques to predict ACH levels. The results demonstrate that ANN can optimize the management of production parameters, reducing waste and improving the quality of the final product.
Descrição
Palavras-chave
Redes Neurais Artificiais, Inteligência Computacional, Resina PET, Acetaldeído, Controle de Temperatura
Citação
NASCIMENTO, Mauro Reis; ALENCAR, David Barbosa de; NASCIMENTO, Manoel Henrique Reis; MONTEIRO, Carlos Alberto. Artificial neural networks for predicting the generation of acetaldehyde in PET resin in the process of injection of plastic packages. International Journal for Innovation Education and Research, v. 9, n. 06, p. 97-119, jun. 2021. Disponível em: http://www.ijier.net/. Acesso em: [data de acesso].