Modelagem matemática de um processo contínuo de fermentação alcoólica multiestágio em escala industrial

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Gonçalves, Rafael Henrique [UNESP]
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Fermentação alcoólica; Modelagem matemática; Processo Contínuo; Leveduras; Alcoholic fermentation; Continuous process; Yeasts; Mathematical modeling
• Link de acesso: https://hdl.handle.net/11449/312609

Neste trabalho, realizou-se a modelagem matemática de um processo contínuo de fermentação alcoólica multiestágio em escala industrial baseada na inspeção dedados experimentais obtidos no sistema operado diariamente sob vazão volumétrica e concentração de substrato variáveis na corrente de alimentação. A partir da análise dos dados experimentais foi possível verificar que o percentual de células viáveis nobioprocesso foi elevado, fazendo com que uma abordagem não segregada fosse suficiente para descrever a população microbiana visto que a inativação e a morte de leveduras não foram significativas. Devido à indisponibilidade de dados experimentais sobre a concentração celular nos tanques de fermentação, uma forma alternativa de quantificar indiretamente esta variável foi aplicada. Uma vez que o etanol é um bem conhecido inibidor do metabolismo de leveduras, seu efeito inibitório foi consideradono desenvolvimento do modelo, bem como a inibição pela própria biomassa. A produção de etanol foi descrita pelo clássico modelo de Luedeking-Piret, considerando a formação deste produto totalmente associada ao crescimento celular. Além destes, outros aspectos e características importantes, bem como informações da literatura e hipóteses simplificadoras foram reunidas na concepção de um modelo matemático para o bioprocesso, as quais foram traduzidas em equações matemáticas que foramconvertidas em linguagem de programação para fazer simulações que permitiramcomparar as previsões do modelo com dados experimentais. Os parâmetros do modelo foram estimados por regressão não-linear, obtendo-se valores similares àqueles comumente reportados na literatura para este bioprocesso. O ajuste do modelo foi considerado bom tanto para os dados experimentais usados na etapa de estimação de parâmetros quanto àqueles usados na etapa de validação do modelo.