Modelagem matematica da extração do citocromo B5 via redes neurais

AUTOR(ES)

Gilvan Anderson Fischer

DATA DE PUBLICAÇÃO

2002

RESUMO

A modelagem da extração líquido-líquido pode ser feita através de abordagens fenomenológicas ou empíricas. Para a modelagem fenomenológica é necessária a compreensão dos fenômenos fisicos e químicos, e nem todos são conhecidos. Na abordagem empirica não é necessário o conhecimento dos fenômenos envolvidos. Uma das abordagens empíricas é o uso de redes neurais artificiais. Estes modelos têm a habilidade de aprender comportamentos complexos do sistema fisico. O aprendizado é um procedimento pelo qual a rede aproxima uma função mapeando um conjunto de dados de entrada-saída. As redes neurais podem ser usadas como caixas pretas , não é necessário nenhum conhecimento sobre o comportamento do processo. Neste trabalho foram desenvolvidos modelos para a extração do citocromo b5 em operação descontínua e em operação contínua. Em operação descontínua a entrada foi a massa molar do PEG, e as viscosidades das fases PEG e sal, a saída foi o coeficiente de partição, e em operação contínua a entrada usada foi o coeficiente de partição, freqüência de pulsação e vazão total das fases, sendo a saída a porcentagem de extração e a fração de retenção da fase dispersa. Os algoritmos usados para o treinamento das redes foram: Levemberg-Marquardt, Parada Antecipada e Regularização Bayesiana. A entrada e saída foram normalizadas entre 0,1 e 0,9 e as funções de ativação do tipo sigmoidal. Verificou-se que dentre os modelos desenvolvidos o que teve melhor ajuste foi a rede treinada com o algoritmo Regularização Bayesiana, mas o algoritmo parada antecipada também obteve bons ajustes. Os erros dos modelos ficaram dentro da faixa esperada. Assim, o principal objetivo deste trabalho, que era a modelagem da extração do citocromo b5, com erro dentro da faixa experimental, foi alcançada com sucesso

ASSUNTO(S)

inteligencia artificial simulação (computadores) extração (quimica) redes neurais (computação)

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