Solução de problemas diretos e inversos para separação cromatográfica em equipamentos de Leito Móvel Simulado

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Oliveira, Claudir
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade do Estado do Rio de Janeiro; Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto Politécnico; BR; UERJ; Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional
• Palavras-chave em Português: Chromatography; Simulated Moving Bed; Inverse problems; Parameter estimation; Analise cromatográfica; Leito móvel simulado; Problemas inversos; Estimativa de parâmetros; Separação (Tecnologia) - Modelos matematicos; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADA
• Link de acesso: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/13700

Neste trabalho de tese foi desenvolvida a modelagem de um sistema de Leito Móvel Simulado usado para a separação de substâncias do 1,1 -bi-2-naftol e visa a estimativa de parâmetros através de problemas inversos empregando a abordagem da Máxima Verossimilhança, a estimativa por Máximo a Posteriori e Inferência Bayesiana, em um processo de separação dos enantiômeros bi-naftol. Utilizou-se o modelo de Transporte Dispersivo na modelagem matemática das colunas que compõem o Leito Móvel Simulado. A solução do problema direto se mostrou em concordância com os dados experimentais disponíveis na literatura e os resultados fornecidos na solução do problema inverso estão também em boa concordância com os valores de referências disponíveis. O Algoritmo de Colisão de Partículas e uma versão populacional, variante deste algoritmo, foram usados na minimização da função objetivo nos procedimentos de Máxima Verossimilhança e do Máximo a Posteriori. Neste trabalho a abordagem da Inferência Bayesiana apresenta-se como metodologia alternativa promissora para a estimativa de parâmetros em problemas de transferência de massa, pois fornece mais confiabilidade na determinação dos parâmetros do modelo devido à representatividade estatística das amostras. Os parâmetros obtidos por meio da abordagem Bayesiana mostrou-se vantajosas comparadas aos resultados encontrados com os algoritmos estocásticos. Para a análise da eficácia dos resultados, obtidos na solução do problema inverso, são realizadas a análise de sensibilidade dos parâmetros presentes na modelagem cromatográfica, seguido do projeto de experimento e a determinação do intervalo de confiança das estimativas. Para a equação do modelo de Transporte Dispersivo, a estratégia usada neste trabalho para a solução do sistema de equações diferenciais ordinárias foi essencial para se obter baixo custo computacional. O presente trabalho contribui cientificamente ao obter estimativas confiáveis dos parâmetros aplicando estratégias diferentes na solução dos problemas direto e inverso no sistema de Leito Móvel Simulado devido a sua a importância nas diversas áreas das engenharias. O uso dos modelos matemáticos e métodos de determinação de parâmetros, que descrevam adequadamente os fenômenos envolvidos, são de fundamental importância para conseguir grandes avanços em processos de transporte de massa.