Otimização de parâmetros para modelos baseados no conceito de contribuição de grupos aplicado ao cálculo de viscosidade de misturas não ideais

• Processo: 15/16781-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2016
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2018
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Ciência e Tecnologia de Alimentos - Engenharia de Alimentos
• Pesquisador responsável: Cintia Bernardo Gonçalves
• Beneficiário: Camila Nardi Pinto
• Instituição Sede: Faculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos (FZEA). Universidade de São Paulo (USP). Pirassununga , SP, Brasil
• Assunto(s): Propriedades físicas Algoritmos genéticos Redes neurais (computação)
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: algoritmo genético | Gc-Unimod | rede neural artificial | Unifac-Visco | Propriedades físicas

Resumo

A determinação da propriedade de transporte viscosidade de óleos essenciais, óleos vegetais e biodiesel é mandatória para as indústrias químicas, farmacêuticas, petrolíferas e alimentícia. Ao longo das últimas décadas muitos modelos matemáticos tem sido desenvolvidos para predizer a viscosidade de misturas, dentre eles podemos destacar os modelos UNIFAC-VISCO e GC-UNIMOD. Estes dois modelos, baseados na teoria da contribuição de grupos, dependem da determinação dos parâmetros de interação de grupos para ter sua aplicação viabilizada. Pesquisas desenvolvidas no LES (Laboratório de Engenharia de Separações - FZEA/USP) demonstram que os parâmetros de interação determinados até hoje, para os dois modelos, predizem de maneira insatisfatória a viscosidade de misturas não-ideais. Dois dos fatores para a baixa capacidade preditiva dos parâmetros de interação existentes são: baixo números de dados utilizado na otimização e número de componentes restritos. A fim de solucionar essa deficiência propõe-se a construção de um banco de dados abrangente, amplo e robusto, para nova otimização dos parâmetros de interação para os modelos UNIFAC-VISCO e GC-UNIMOD, utilizando algoritmo genético. De maneira complementar, propõe-se a utilização de uma rede neural artificial para determinação das viscosidades de misturas não-ideais baseado no conceito de composição molecular. O banco de dados será desenvolvido em linguagem SQL, utilizando como gerenciador de banco de dados o MySQL. O MATLAB será utilizado como linguagem de programação devido sua facilidade de manipulação de matrizes e por disponibilizar interface gráfica de usuário. A eficácia dos processos de otimização será avaliada por meio do desvio médio relativo entre os dados calculados e os dados experimentais. Os resultados desse projeto devem colaborar com o desenvolvimento de processos e construção de equipamentos nas indústrias que utilizam como matéria-prima óleos essenciais, óleos vegetais e biodiesel.

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

PINTO, CAMILA N.; FRUGOLI, GABRIEL Z.; FLORIDO, PRISCILA M.; ATZINGEN, GUSTAVO V.; RODRIGUES, CHRISTIANNE E. C.; GONCALVES, CINTIA B.. Viscosities and Densities of Fatty Alcohol Mixtures from 298.15 to 338.15 K: Estimation by Kay's Rule and Prediction by the UNIFAC-VISCO and GC-UNIMOD Group Contribution Methods. JOURNAL OF CHEMICAL AND ENGINEERING DATA, v. 64, n. 5, SI, p. 1937-1947, MAY 2019. (14/21252-0, 12/23203-1, 15/16781-7, 18/21558-3)

PINTO, CAMILA N.; FRUGOLI, GABRIEL Z.; FLORIDO, PRISCILA M.; ATZINGEN, GUSTAVO V.; RODRIGUES, CHRISTIANNE E. C.; GONCALVES, CINTIA B.. Viscosities and Densities of Fatty Alcohol Mixtures from 298.15 to 338.15 K: Estimation by Kay's Rule and Prediction by the UNIFAC-VISCO and GC-UNIMOD Group Contribution Methods. JOURNAL OF CHEMICAL AND ENGINEERING DATA, v. 64, n. 5, p. 11-pg., 2019-05-01. (12/23203-1, 18/21558-3, 15/16781-7, 14/21252-0)

FLORIDO, PRISCILA M.; LOBO, DEBORAH P. S.; PINTO, CAMILA N.; RODRIGUES, CHRISTIANNE E. C.; GONCALVES, CINTIA B.. Physical properties of systems of interest to the edible oil industry: Viscosities and densities of model systems formed by (triacylglycerol plus fatty acid plus solvent). JOURNAL OF CHEMICAL THERMODYNAMICS, v. 113, p. 198-212, OCT 2017. (12/23203-1, 15/16781-7, 14/21252-0, 14/09446-4, 15/23372-6, 14/09757-0)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

PINTO, Camila Nardi. Otimização de parâmetros para modelos baseados no conceito de contribuição de grupos aplicado ao cálculo de viscosidade de misturas não ideais. 2019. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Faculdade de Zootecnica e Engenharia de Alimentos (FZE/BT) Pirassununga.