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[en] MODELING AND OPTIMIZATION STRATEGIES IN SUGARCANE BAGASSE DELIGNIFICATION PROCESS / [pt] ESTRATÉGIAS DE MODELAGEM E OTIMIZAÇÃO APLICADAS AO PROCESSO DE DESLIGNIZAÇÃO DO BAGAÇO DA CANA-DE-AÇÚCARISABELLE CUNHA VALIM 07 January 2019 (has links)
[pt] O bagaço da cana-de-açúcar é uma biomassa vegetal que possui muito potencial
de uso devido aos seus três elementos estruturais: celulose, hemicelulose
e lignina. Para servir como matéria prima na produção de insumos, o bagaço
da cana-de-açúcar precisa passar por um processo de pré-tratamento. Nesse
estudo, duas metodologias para o processo de pré-tratamento do bagaço da
cana-de-açúcar foram utilizadas: a deslignização via peróxido de hidrogênio
(H2O2) e via dióxido de carbono supercrítico (ScCO2). Para o estudo utilizando
H2O2, foram desenvolvidos modelos a partir de planejamento experimental,
Algoritmos Genéticos (GA, do inglês Genetic Algorithms), Redes
Neurais Artificiais (RNA) e Neuro-Fuzzy (ANFIS). As variáveis independentes
foram temperatura (25 – 60 graus Celsius), concentração de H2O2 (2 – 15 por cento
m/v) e pH (10 – 13), tendo como resposta os teores de lignina residual e
oxidada no processo, através de análises de FT-IR e análise pelo método
de Klason. Para o estudo utilizando ScCO2 foram construídos modelos a
partir de RNA e ANFIS. As variáveis estudadas no processo foram: temperatura
(35 – 100 graus Celsius), pressão (75- 300 bar) e teor de etanol na solução de
co-solvente (0 – 100 graus Celsius). De modo geral, para os dois processos, os modelos
desenvolvidos consideram as variáveis independentes como sendo neurônios
na camada de entrada e as variáveis dependentes como sendo neurônios na
camada de saída. Todos os modelos neurais e ANFIS desenvolvidos neste
trabalho foram avaliados pelo coeficiente de correlação e índices de
erro (SSE, MSE e RMSE), além do número de parâmetros. Os resultados
mostraram que, dentre estas estratégias estudadas, os modelos neurais se
mostraram mais satisfatórios para predição das respostas do pré-tratamento
com H2O2, já que se encaixa nos índices de performance estipulados. O
mesmo ocorreu no modelo neural para predição do teor de lignina residual
no pré-tratamento com ScCO2. Para cada modelo polinomial e neural desenvolvido,
foi realizada a investigação das superfícies de respostas e das
curvas de contorno. Com esse recurso, foi possível a identificação dos melhores
pontos operacionais para os processos, visando a minimização dos
teores de lignina residual e oxidada na biomassa. / [en] Sugarcane bagasse is a plant biomass that has a great potential for use due
to its three structural elements: cellulose, hemicellulose and lignin. To serve
as raw material in the production of other products, sugarcane bagasse needs
to undergo a pre-treatment process. In this study, two methodologies for the
sugarcane bagasse pretreatment process were used: delignification via hydrogen
peroxide (H2O2) and via supercritical carbon dioxide (ScCO2). The
models for study the process with H2O2 were developed from experimental
planning, Genetic Algorithms (GA), Artificial Neural Networks (ANN) and
Neuro-Fuzzy (ANFIS). The independent variables were: temperature (25-
60 degrees Celsius), H2O2 concentration (2 - 15 percent m/v) and pH (10-13). The residual
and oxidized lignin contents in the process were evaluated from FT-IR and
Klason method analysis. The models for study the process with ScCO2 were
developed from RNA and ANFIS. The variables studied in the process were:
temperature (35-100 degrees Celsius), pressure (75-300 bar) and ethanol content in the
aqueous solution of co-solvent (0-100 percent). In general, for the two processes,
the developed models consider the independent variables to be neurons in
the input layer and the dependent variables to be neurons in the output
layer. All the neural and ANFIS models developed in this study were evaluated
by the correlation coefficient and error indexes (SSE, MSE and
RMSE), as well as the number of parameters. From the stipulated indices
of performance, among the results obtained by the different strategies, the
neural models were the most satisfactory for the prediction of pretreatment
responses with H2O2. The same occurred in the neural model for prediction
of the residual lignin content in the pre-treatment with ScCO2. Response
surfaces and the contour curves were investigated for each polynomial and
neural model developed. With this resource, it was possible to identify the
best operational points for the processes, pointing at minimizing the residual
and oxidized lignin contents in the biomass.
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[pt] MODELAGEM USANDO INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA ESTUDAR O PRÉ-TRATAMENTO DE BIOMASSA LIGNOCELULÓSICA / [en] MODELLING USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TO STUDY THE PRETREATMENT OF LIGNOCELLULOSIC BIOMASSJULIANA LIMA GUERHARD FIDALGO 09 June 2020 (has links)
[pt] Os polissacarídeos constituintes da biomassa lignocelulósica podem ser beneficiados através de processos industriais. Entretanto, para manipulá-los é necessário que a biomassa seja submetida ao processo de pré-tratamento. Esta é uma das etapas mais caras e relevantes para a disposição e aplicação das frações lignocelulósicas. O presente estudo consiste em uma investigação detalhada do processo de pré-tratamento da biomassa lignocelulósica com H2O2, a qual foi realizada através de tecnologias inteligentes que viabilizaram a otimização deste processo. Ferramentas de inteligência artificial revelam-se vantajosas na solução dos gargalos associados aos avanços tecnológicos. Possibilitam a modelagem matemática de um processo com máxima eficiência, otimizando sua produtividade, transformando dados experimentais em
informações úteis e demonstrando as infinitas possibilidades das relações das variáveis envolvidas. As variáveis independentes estudadas foram a temperatura (25 – 45 graus Celsius) e a concentração de peróxido de hidrogênio (1.5 – 7.5 porcento m/v). Técnicas analíticas qualitativas (Raman e FTIR) e quantitativa (Método de Klason) foram aplicadas para produzir um banco de dados referente a extração da lignina com H2O2, o qual foi utilizado no desenvolvimento de modelos neurais aplicando Redes Neurais Artificiais (ANN, do inglês Artificial Neural Networks) e Sistema de Inferência Adaptativa Neuro-Difusa (ANFIS, do inglês Adaptive neuro fuzzy inference system). E modelos polinomiais, os quais tiveram seus parâmetros estimados por Algoritmos Genéticos (GA, do inglês Genetic Algorithms). Os modelos desenvolvidos conseguiram predizer: o Teor de Lignina Extraída (porcento) por Espectroscopia Raman, o Teor de Lignina Oxidada (porcento) por FTIR, o Teor de Lignina Residual (porcento) pelo Método de Klason, e por último, dois modelos para a comparação da resposta analítica qualitativa com a resposta analítica quantitativa. Os modelos polinomiais, que tiveram seus parâmetros estimados por GA foram avaliados estatisticamente através da ANOVA e pelo coeficiente de correlação (R2). E os modelos neurais desenvolvidos foram avaliados pelo coeficiente de correlação (R2), número de parâmetros e índices de erro (SSE, MSE e RMSE). Para cada modelo polinomial e neural proposto, quando coerente, superfícies de
resposta e curvas de contorno foram plotadas permitindo a identificação da região operacional mais indicada para a realização do pré-tratamento com H2O2. Dentre as estratégias inteligentes propostas, os modelos desenvolvidos com ANN mostraram-se mais eficientes para as predições relacionadas à extração da lignina. / [en] Industrial processes benefit the polysaccharides constituting the lignocellulosic biomass. However to manipulate them it is necessary that the biomass is submitted to the pre-treatment process. This is one of the most expensive and relevant steps for the arrangement and application of lignocellulosic fractions. The present study consists of a detailed investigation of the pretreatment process of lignocellulosic biomass with H2O2, applying intelligent technologies that enabled the optimization of this process. Artificial intelligence tools prove to be advantageous in solving the bottlenecks associated with technological advances. They enable the mathematical modeling of a process with maximum efficiency, optimizing its productivity, transforming experimental data into useful information and demonstrating the infinite possibilities of the relationships of the variables involved. The independent variables studied were the temperature (25-45 Celsius degrees) and the concentration of hydrogen peroxide (1.5 - 7.5 percent m / v). Qualitative analytical techniques (Raman and FTIR) and quantitative (Klason method) were applied to
produce a database for the extraction of lignin with H2O2, which was used in the development of neural models applying Artificial Neural Networks (ANN) and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). And polynomial models, which had their parameters estimated by Genetic Algorithms (GA). The models
developed were able to predict: the Extracted Lignin Content (percent) by Raman Spectroscopy, the Oxidized Lignin Content (percent) by FTIR, the Residual Lignin Content (percent) by the Klason Method, and lastly, two models for the comparison of the qualitative analytical response with the quantitative analytical response. The polynomial models, which had their parameters estimated by GA, were statistically
evaluated using ANOVA and correlation coefficient (R2) evaluated the polynomial models developed by GA statistically. And the neural models developed were evaluated by the coefficient of correlation (R2), number of parameters and error indexes (SSE, MSE and RMSE). For each proposed polynomial and neural model,
when coherent, response surfaces and contour curves were plotted allowing the identification of the most suitable operational region for the pretreatment with H2O2. Among the proposed intelligent strategies, the models developed with ANN proved to be more efficient for the predictions related to lignin extraction.
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