Modelagem e simulação da fermentação alcoólica em batelada e contínua com múltiplos reatores em série
| Ano de defesa: | 2016 |
|---|---|
| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Espírito Santo
BR Mestrado em Engenharia Química UFES Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Não Informado pela instituição
|
| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | http://repositorio.ufes.br/handle/10/7826 |
Resumo: | Ethanol stands out, compared to fossil fuels, because of its economic and environmental benefits. In Brazil, the second largest world producer, practically all ethanol production is obtained from the fermentation of saccharose (present in sugarcane). Improvements in the fermentation process for ethanol production could make it more competitive. In this context, this study has for objective develop a model for batch fermentation process of literature and a real industrial process that operates in a continuous mode with multiple reactors in series, using kinetic models from literature. The model for each component of interest was developed through transient mass balance on the reactor. The system of ordinary differential equations, resulting from the dynamic model, was integrated by the Runge-Kutta method of 4th order in Matlab® software. The estimation of kinetics parameters was performed by nonlinear optimization of an objective function by Nelder and Mead Simplex method. Two optimization strategies were adopted for the batch process: in the first strategy the µmax parameter is kept fixed and in the second this parameter is estimated. Six different kinetic models were tested. The estimated parameters were sensitive to small changes in experimental data set, moreover, the estimation of the parameter µmax had a strong positive influence on some models. The models Ghose and Tyagi (1979), Jin et al. (1981) and Tosetto (2002) showed the best performance in predicting the behavior of the concentration of the components in the reactor. The parameters of five kinetic models were estimated in the continuous process. The models that consider inhibition by product were better than those without this type of inhibition. |
| id |
UFES_f6ed3c792c56565792f0b5070415a858 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repositorio.ufes.br:10/7826 |
| network_acronym_str |
UFES |
| network_name_str |
Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes) |
| repository_id_str |
|
| spelling |
Modelagem e simulação da fermentação alcoólica em batelada e contínua com múltiplos reatores em sérieFermentationParameter estimationNonlinear optimizationEstimação de parâmetrosOtimização não linearFermentaçãoÁlcoolEngenharia Química66.0Ethanol stands out, compared to fossil fuels, because of its economic and environmental benefits. In Brazil, the second largest world producer, practically all ethanol production is obtained from the fermentation of saccharose (present in sugarcane). Improvements in the fermentation process for ethanol production could make it more competitive. In this context, this study has for objective develop a model for batch fermentation process of literature and a real industrial process that operates in a continuous mode with multiple reactors in series, using kinetic models from literature. The model for each component of interest was developed through transient mass balance on the reactor. The system of ordinary differential equations, resulting from the dynamic model, was integrated by the Runge-Kutta method of 4th order in Matlab® software. The estimation of kinetics parameters was performed by nonlinear optimization of an objective function by Nelder and Mead Simplex method. Two optimization strategies were adopted for the batch process: in the first strategy the µmax parameter is kept fixed and in the second this parameter is estimated. Six different kinetic models were tested. The estimated parameters were sensitive to small changes in experimental data set, moreover, the estimation of the parameter µmax had a strong positive influence on some models. The models Ghose and Tyagi (1979), Jin et al. (1981) and Tosetto (2002) showed the best performance in predicting the behavior of the concentration of the components in the reactor. The parameters of five kinetic models were estimated in the continuous process. The models that consider inhibition by product were better than those without this type of inhibition.O etanol se destaca, em relação aos combustíveis fósseis, devido aos seus benefícios econômicos e ambientais. No Brasil, segundo maior produtor mundial, praticamente toda a produção de etanol é proveniente da fermentação da sacarose (presente na cana-de-açúcar). Melhorias no processo de fermentação para a produção do etanol poderiam torná-lo ainda mais competitivo. Neste contexto, o presente trabalho tem por objetivo desenvolver um modelo para um processo de fermentação em batelada da literatura e um processo industrial real, que opera de modo contínuo com múltiplos reatores em série, utilizando modelos cinéticos já apresentados na literatura. A equação para cada componente de interesse em cada reator foi desenvolvido por meio do balanço de massa em estado transiente. O sistema de equações diferenciais ordinárias, resultante do modelo dinâmico foi integrado pelo método de Runge-Kutta de 4ª ordem do software Matlab® . A estimação dos parâmetros cinéticos foi realizada por meio da otimização não linear de uma função objetivo pelo método Simplex Nelder e Mead. No processo em batelada duas estratégias de otimização foram adotadas: na primeira estratégia o parâmetro µmax é mantido fixo e na segunda o parâmetro é estimado. Seis diferentes modelos cinéticos foram testados. A estimativa dos parâmetros foi sensível a pequenas alterações no conjunto de dados experimentais, além disso, a estimação do parâmetro µmax teve uma forte influência positiva sobre alguns modelos. Os modelos Ghose e Tyagi (1979), Jin et al. (1981) e Tosetto (2002) foram os que apresentaram um melhor desempenho em predizer o comportamento da concentração dos componentes no reator. No processo contínuo foram estimados os parâmetros de cinco modelos cinéticos. Os modelos que consideram inibição por produto tiveram um desempenho superior aos que não consideram esse tipo de inibição.Universidade Federal do Espírito SantoBRMestrado em Engenharia QuímicaUFESPrograma de Pós-Graduação em Engenharia QuímicaCosta Junior, Esly Ferreira daCarvalho, Raquel Vieira deCosta, Andréa Oliveira Souza daZanardi, Mayara dos Santos2018-08-01T22:57:14Z2018-08-012018-08-01T22:57:14Z2016-02-26info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisTextapplication/pdfhttp://repositorio.ufes.br/handle/10/7826porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes)instname:Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)instacron:UFES2024-06-24T08:59:46Zoai:repositorio.ufes.br:10/7826Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufes.br/oai/requestriufes@ufes.bropendoar:21082024-06-24T08:59:46Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes) - Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)false |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Modelagem e simulação da fermentação alcoólica em batelada e contínua com múltiplos reatores em série |
| title |
Modelagem e simulação da fermentação alcoólica em batelada e contínua com múltiplos reatores em série |
| spellingShingle |
Modelagem e simulação da fermentação alcoólica em batelada e contínua com múltiplos reatores em série Zanardi, Mayara dos Santos Fermentation Parameter estimation Nonlinear optimization Estimação de parâmetros Otimização não linear Fermentação Álcool Engenharia Química 66.0 |
| title_short |
Modelagem e simulação da fermentação alcoólica em batelada e contínua com múltiplos reatores em série |
| title_full |
Modelagem e simulação da fermentação alcoólica em batelada e contínua com múltiplos reatores em série |
| title_fullStr |
Modelagem e simulação da fermentação alcoólica em batelada e contínua com múltiplos reatores em série |
| title_full_unstemmed |
Modelagem e simulação da fermentação alcoólica em batelada e contínua com múltiplos reatores em série |
| title_sort |
Modelagem e simulação da fermentação alcoólica em batelada e contínua com múltiplos reatores em série |
| author |
Zanardi, Mayara dos Santos |
| author_facet |
Zanardi, Mayara dos Santos |
| author_role |
author |
| dc.contributor.none.fl_str_mv |
Costa Junior, Esly Ferreira da Carvalho, Raquel Vieira de Costa, Andréa Oliveira Souza da |
| dc.contributor.author.fl_str_mv |
Zanardi, Mayara dos Santos |
| dc.subject.por.fl_str_mv |
Fermentation Parameter estimation Nonlinear optimization Estimação de parâmetros Otimização não linear Fermentação Álcool Engenharia Química 66.0 |
| topic |
Fermentation Parameter estimation Nonlinear optimization Estimação de parâmetros Otimização não linear Fermentação Álcool Engenharia Química 66.0 |
| description |
Ethanol stands out, compared to fossil fuels, because of its economic and environmental benefits. In Brazil, the second largest world producer, practically all ethanol production is obtained from the fermentation of saccharose (present in sugarcane). Improvements in the fermentation process for ethanol production could make it more competitive. In this context, this study has for objective develop a model for batch fermentation process of literature and a real industrial process that operates in a continuous mode with multiple reactors in series, using kinetic models from literature. The model for each component of interest was developed through transient mass balance on the reactor. The system of ordinary differential equations, resulting from the dynamic model, was integrated by the Runge-Kutta method of 4th order in Matlab® software. The estimation of kinetics parameters was performed by nonlinear optimization of an objective function by Nelder and Mead Simplex method. Two optimization strategies were adopted for the batch process: in the first strategy the µmax parameter is kept fixed and in the second this parameter is estimated. Six different kinetic models were tested. The estimated parameters were sensitive to small changes in experimental data set, moreover, the estimation of the parameter µmax had a strong positive influence on some models. The models Ghose and Tyagi (1979), Jin et al. (1981) and Tosetto (2002) showed the best performance in predicting the behavior of the concentration of the components in the reactor. The parameters of five kinetic models were estimated in the continuous process. The models that consider inhibition by product were better than those without this type of inhibition. |
| publishDate |
2016 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2016-02-26 2018-08-01T22:57:14Z 2018-08-01 2018-08-01T22:57:14Z |
| dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| format |
masterThesis |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://repositorio.ufes.br/handle/10/7826 |
| url |
http://repositorio.ufes.br/handle/10/7826 |
| dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
| language |
por |
| dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.none.fl_str_mv |
Text application/pdf |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal do Espírito Santo BR Mestrado em Engenharia Química UFES Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química |
| publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal do Espírito Santo BR Mestrado em Engenharia Química UFES Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes) instname:Universidade Federal do Espírito Santo (UFES) instacron:UFES |
| instname_str |
Universidade Federal do Espírito Santo (UFES) |
| instacron_str |
UFES |
| institution |
UFES |
| reponame_str |
Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes) |
| collection |
Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes) |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes) - Universidade Federal do Espírito Santo (UFES) |
| repository.mail.fl_str_mv |
riufes@ufes.br |
| _version_ |
1834479111821590528 |