Modelagem dinamica de bioprocessos por modelos hibricos

AUTOR(ES)

Vera Lucia Reis de Gouveia

DATA DE PUBLICAÇÃO

2000

RESUMO

Os bioprocessos estão ganhando cada vez mais espaço nos processos produtivos por sua versatilidade, alta taxa de produção em produtos específicos e alto valor agregado dos produtos gerados. A característica comum destes processos é que apresentam um comportamento complexo onde diversos mecanismos estão envolvidos para a obtenção de produtos específicos. Este projeto de pesquisa tem como principal objetivo o desenvolvimento de modelos híbridos para descrição do comportamento dinâmico de bioprocessos. Estes modelos híbridos são desenvolvidos acoplando-se Redes Neurais Artificiais (RNA) a modelos determinísticos sendo úteis, como representações matemáticas, para aplicações em controle e otimização em tempo real e principalmente como "soft-sensors". O bioprocesso tratado neste trabalho, como caso de estudo, é a produção de etanol via fermentativa utilizando-se o microrganismo Saccharomyces cerevisae. O processo é representado por um modelo determinístico, constituído por um sistema de equações diferenciais ordinárias, resolvido pelo método Runge-Kutta de 4! ordem. Este modelo foi devidamente validado e é utilizado como fonte de dados para estudos da dinâmica, e de desenvolvimento de modelos baseados em RNA e bt bridos. Para construção do modelo híbrido (modelo "Caixa Cinza") foi treinada uma RNA que prediz a velocidade específica de crescimento quando fornecidos os valores das concentrações de produto, células e substrato. Após o ajuste esta RNA foi acoplada ao modelo determinístico fornecendo os perfis dinâmicos das variáveis: 8, X e P (para os quatro reatores), rendimento e produtividade. Foi desenvolvido também um modelo tipo "Caixa Preta" do bioprocesso. Este modelo, baseado em RNA, fornece o perfil dinâmico de 8(4), X(4) e P(4) durante 20h de processo. Todos os modelos foram devidamente testados sendo comprovadas suas eficiências

ASSUNTO(S)

fermentação modelos matematicos alcool redes neurais (computação)

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