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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/40935| Título: | Controle de um reator tubular encamisado por meio de curvas de operação geradas online por computação paralela |
| Título(s) alternativo(s): | Control of a jacketed tubular reactor by using operation curves generated online with parallel computing |
| Autor(es): | Goulart, Roberto Valvassori |
| Orientador(es): | Matos, Everton Moraes |
| Palavras-chave: | Reatores químicos Programação paralela (Computação) Métodos de simulação Chemical reactors Parallel programming (Computer science) Simulation methods |
| Data do documento: | 27-Fev-2026 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Ponta Grossa |
| Citação: | GOULART, Roberto Valvassori. Controle de um reator tubular encamisado por meio de curvas de operação geradas online por computação paralela. 2026. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Química) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2026. |
| Resumo: | Atualmente existe uma demanda crescente por processamento de dados mais rápido e eficiente, demanda que também afeta as simulações computacionais. Para atender a essa necessidade uma alternativa é o uso de computação paralela no desenvolvimento de programas. Das diferentes ferramentas que permitem a aplicação de computação paralela, uma das mais conhecidas é a plataforma CUDA, que permite utilizar placas de vídeo da empresa NVIDIA para processamento de dados. Para testar o efeito da computação em paralelo na performance de uma simulação computacional, foi desenvolvida uma simulação em Python de um reator tubular encamisado e este foi escrito e executado em forma serial e paralela, utilizando CUDA, e na nuvem, utilizando da plataforma Google Colab. Os resultados obtidos evidenciam uma grande vantagem no uso de placas de vídeo para processamento em paralelo em casos onde exista um grande volume de dados a serem processados, em casos em que seja possível paralelizar o programa. Em casos onde um programa é muito extenso, sem possibilidade de paralelização, os processadores normais ainda apresentam tempos melhores. |
| Abstract: | Currently, there is a growing demand for faster and more efficient data processing, a demand that also affects computational simulations. To meet this need, an alternative is the use of parallel computing in program development. Among the different tools that allow the application of parallel computing, one of the best known is the CUDA platform, which allows the use of NVIDIA graphics cards for data processing. To test the effect of parallel computing on the performance of a computational simulation, a Python simulation of a jacketed tubular reactor was developed, and this was written and executed in both serial and parallel forms, using CUDA and in the cloud using the Google Colab platform. The results obtained show a great advantage in using graphics cards for parallel processing in cases where there is a large volume of data to be processed, and in cases where it is possible to parallelize the program. In cases where a program is very extensive, without the possibility of parallelization, normal processors still show better times |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/40935 |
| Aparece nas coleções: | PG - Engenharia Química |
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