A construção de um analisador virtual é sustentada basicamente por três pilares: o modelo, as variáveis que integram o modelo e a estratégia de correção/atualização do modelo. Os modelos matemáticos são classificados quanto ao nível de conhecimento do processo contido nele, indo de modelos complexos baseados em relações fundamentais e leis físico-químicas, denominados white-box, até modelos obtidos através de técnicas de análise multivariável, como técnicas de regressão multiváriavel e redes neurais, referenciados como black box. O presente trabalho objetiva uma análise de dois dos pilares: os modelos, focando em modelos obtidos através das técnicas de redução de dimensionalidade do tipo PLS, e metodologias de seleção de variáveis para a construção dessa classe de modelos. Primeiramente é realizada uma revisão das principais variantes lineares e não lineares da metodologia PLS, compreendendo desde o seu desenvolvimento até a sua combinação com redes neurais. Posteriormente são apresentadas algumas das técnicas popularmente utilizadas para a seleção de variáveis em modelos do tipo black-box, técnicas de validação cruzada e técnicas de seleção de dados para calibração e validação de modelos. São propostas novas abordagens para os procedimentos de seleção de variáveis, originadas da combinação das técnicas de seleção de dados com duas metodologias de seleção de variáveis. Os resultados produzidos por essas novas abordagens são comparados com o método clássico através de casos lineares e não lineares. A viabilidade das técnicas analisadas e desenvolvidas é verificada através da aplicação das mesmas no desenvolvimento de um analisador virtual para uma coluna de destilação simulada através do simulador dinâmico Aspen Dynamics®. Por fim são apresentadas as etapas e desafios da implementação de um analisador virtual baseados em técnicas PLS em uma Torre Depropanizadora de uma central de matérias primas de um pólo petroquímico. / The construction of a virtual analyzer is sustained basically by three pillars: the model, the variables that integrate the model and the updating strategy of the model. The mathematical models are classified with relationship at the level of the process knowledge within it, going from complex models, based on fundamental relationships and physical-chemistries laws, called white-box, until models obtained through multivariable analysis techniques, as multiple linear regression and neural networks, also called as black box. The focus of the present work is the analysis of two of the pillars: the models, specially the ones obtained by dimension reduction techniques, like PLS, and methodologies used in the development of this class of models. Initially, a revision of the main linear and non linear variants of the PLS methodology is done, embracing since its development to its combination with neural networks. Later on, some popularly variables selection techniques for black-box models are explained, as well as some cross validation techniques and strategies for data selection for calibration and validation of models. New approaches for variables selection procedures are proposed, originated by the combination of data selection strategies and two variables selection techniques. The results produced by those new approaches are compared with the classic method through linear and non linear case studies. The viability of the analyzed and developed techniques is verified through the application of the same ones in the development of a virtual analyzer for a distillation column, simulated by the dynamic simulator Aspen Dynamics®. The steps and challenges faced in the implementation of a virtual analyzer based on PLS technical for a Depropanizer Unit are finally presented.

Submitted by VALDIR CARLOS DA SILVA null (valdir.carlos.silva@hotmail.com) on 2016-06-06T18:33:17Z No. of bitstreams: 1 MATEMÁTICA E ESTATÍSTICA APLICADAS A GESTÃO DA QUALIDADADE NOS CURSOS DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO NO BRASIL - UM CONTRAPONTO ENTRE AFORMAÇÃO E O MERCADO DE TRABALHO.pdf: 4865093 bytes, checksum: 77ba7cc87035074823eac2bfd55dc724 (MD5) / Rejected by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br), reason: Solicitamos que realize uma nova submissão seguindo a orientação abaixo: O arquivo submetido está sem a ficha catalográfica. A versão submetida por você é considerada a versão final da dissertação/tese, portanto não poderá ocorrer qualquer alteração em seu conteúdo após a aprovação. Corrija esta informação e realize uma nova submissão contendo o arquivo correto. Agradecemos a compreensão. on 2016-06-07T13:34:08Z (GMT) / Submitted by VALDIR CARLOS DA SILVA null (valdir.carlos.silva@hotmail.com) on 2016-06-08T15:36:50Z No. of bitstreams: 2 MATEMÁTICA E ESTATÍSTICA APLICADAS A GESTÃO DA QUALIDADADE NOS CURSOS DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO NO BRASIL - UM CONTRAPONTO ENTRE AFORMAÇÃO E O MERCADO DE TRABALHO.pdf: 4865093 bytes, checksum: 77ba7cc87035074823eac2bfd55dc724 (MD5) MATEMÁTICA E ESTATÍSTICA APLICADAS A GESTÃO DA QUALIDADADE NOS CURSOS DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO NO BRASIL - UM CONTRAPONTO ENTRE AFORMAÇÃO E O MERCADO DE TRABALHO.pdf: 8456466 bytes, checksum: 02f6859c9d8866c3615ab9b1fc5a78cc (MD5) / Rejected by Ana Paula Grisoto (grisotoana@reitoria.unesp.br), reason: Solicitamos que realize uma nova submissão seguindo a orientação abaixo: O arquivo submetido não contém a folha de aprovação. A versão submetida por você é considerada a versão final da dissertação/tese, portanto não poderá ocorrer qualquer alteração em seu conteúdo após a aprovação. Corrija esta informação e realize uma nova submissão contendo o arquivo correto. Agradecemos a compreensão. on 2016-06-08T19:10:01Z (GMT) / Submitted by VALDIR CARLOS DA SILVA null (valdir.carlos.silva@hotmail.com) on 2016-06-08T23:05:50Z No. of bitstreams: 3 MATEMÁTICA E ESTATÍSTICA APLICADAS A GESTÃO DA QUALIDADADE NOS CURSOS DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO NO BRASIL - UM CONTRAPONTO ENTRE AFORMAÇÃO E O MERCADO DE TRABALHO.pdf: 4865093 bytes, checksum: 77ba7cc87035074823eac2bfd55dc724 (MD5) MATEMÁTICA E ESTATÍSTICA APLICADAS A GESTÃO DA QUALIDADADE NOS CURSOS DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO NO BRASIL - UM CONTRAPONTO ENTRE AFORMAÇÃO E O MERCADO DE TRABALHO.pdf: 8456466 bytes, checksum: 02f6859c9d8866c3615ab9b1fc5a78cc (MD5) MATEMÁTICA E ESTATÍSTICA APLICADAS A GESTÃO DA QUALIDADADE NOS CURSOS DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO NO BRASIL - UM CONTRAPONTO ENTRE AFORMAÇÃO E O MERCADO DE TRABALHO.pdf: 8581215 bytes, checksum: b38c13e63b43963a3e0ef00b8624aa69 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Paula Grisoto (grisotoana@reitoria.unesp.br) on 2016-06-09T17:36:38Z (GMT) No. of bitstreams: 1 silva_vc_dr_rcla.pdf: 8581215 bytes, checksum: b38c13e63b43963a3e0ef00b8624aa69 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-09T17:36:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 silva_vc_dr_rcla.pdf: 8581215 bytes, checksum: b38c13e63b43963a3e0ef00b8624aa69 (MD5) Previous issue date: 2016-04-25 / Este trabalho se constitui pela relação de entendimento dos processos de qualidade no decorrer do tempo, e do ensino e aprendizagem na formação inicial do Engenheiro de Produção no Brasil. Por meio de uma pesquisa com ex-alunos, analisamos o seu grau de satisfação para verificar a relação de ensino e aprendizagem recebido na sua formação inicial, e também, foram pesquisados os gestores industriais, que avaliaram as habilidades e competências, mínimas, oriundas da formação do Engenheiro de Produção, de forma que estes novos profissionais pudessem desenvolver inicialmente suas atividades. “Uma questão norteadora seria a avaliação de quais os possíveis papeis das Instituições de Ensino Superior na atualidade? ”. Analisamos também alguns casos de certificação, validação, calibração e controle de processos para compreender quais as matemáticas utilizadas, o grau de especificidade e em quais períodos essas matemáticas estão inseridas no sistema educacional.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 BrunoSJC.pdf: 5400942 bytes, checksum: 9051c49f8c6b8da6ecbcd3e0e72fd609 (MD5) Previous issue date: 2009-12-22 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / This paper describes the design, implementation and enforcement of a system for industrial process control based on fuzzy logic and developed using Java, with support for industrial communication protocol through the OPC (Ole for Process Control). Besides the java framework, the software is completely independent from other platforms. It provides friendly and functional tools for modeling, construction and editing of complex fuzzy inference systems, and uses these logical systems in control of a wide variety of industrial processes. The main requirements of the developed system should be flexibility, robustness, reliability and ease of expansion / Este trabalho descreve o projeto, implementa??o e aplica??o de um sistema para controle de processos industriais, baseado na l?gica fuzzy e desenvolvido na linguagem java, com suporte a comunica??o industrial atrav?s do protocolo OPC (Ole for Process Control). Al?m do framework java, o software ? completamente independente de outras plataformas. Ele prov? ferramentas amig?veis e funcionais para modelagem, constru??o e edi??o de sistemas de infer?ncia fuzzy complexos, e utiliza tais sistemas l?gicos no controle de uma grande variedade de processos industriais. Os principais requisitos do sistema desenvolvido devem ser flexibilidade, robustez, confiabilidade e facilidade de expans?o

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-11-03T20:19:53Z No. of bitstreams: 1 GabrielBessaDeFreitasFueziOliva_DISSERT.pdf: 6203013 bytes, checksum: 7504f427f888a49303ef36d8aab5a72d (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-11-16T22:15:44Z (GMT) No. of bitstreams: 1 GabrielBessaDeFreitasFueziOliva_DISSERT.pdf: 6203013 bytes, checksum: 7504f427f888a49303ef36d8aab5a72d (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-16T22:15:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 GabrielBessaDeFreitasFueziOliva_DISSERT.pdf: 6203013 bytes, checksum: 7504f427f888a49303ef36d8aab5a72d (MD5) Previous issue date: 2017-07-05 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / O m?todo de eleva??o artificial por Bombeio Mec?nico (BM) ? o mais utilizado nos po?os de petr?leo no Brasil e no mundo. Este m?todo se destaca pela sua simplicidade, baixo custo em investimentos e manuten??es, flexibilidade quanto ? vaz?o de opera??o e possibilidade de operar com fluidos de diferentes composi??es e viscosidades. No entanto, as unidades de bombeio mec?nico (UB?s), assim como todo equipamento mec?nico, necessitam de manuten??es peri?dicas sejam elas corretivas ou preventivas. Dentre as atividades operacionais mais comuns realizadas nas unidades de bombeio destacam-se o balanceamento e o ajuste do curso da haste polida. A realiza??o dessas atividades requer a parada da produ??o do po?o e ? feita manualmente por uma equipe que ? deslocada at? o local onde se encontra a UB. Nesse contexto, a Petrobras em parceria com a UFRN e fornecedores desenvolveram uma unidade de bombeio mec?nico, denominada Unidade de Bombeio Inteligente (UBI), capaz de realizar o balanceamento e o ajuste do curso da haste polida sem a necessidade de uma equipe se deslocar at? a UB. Isto posto, beneficiando-se das vantagens da UBI, este trabalho se prop?e a desenvolver uma estrat?gia para controlar automaticamente a Unidade de Bombeio Inteligente. O desenvolvimento dessa estrat?gia tem por objetivo garantir que o equipamento tanto opere em condi??es adequadas e dentro de seus limites de seguran?a (previamente definidos pelo operador), quanto otimize a produ??o do po?o. Com o intuito de se obter a valida??o da estrat?gia de controle proposta para a UBI, foram realizados testes em laborat?rio utilizando po?os virtuais. Esses testes demonstraram que a estrat?gia desenvolvida conseguiu apresentar desempenho satisfat?rio, isto ?, controlar a UBI, mant?-la dentro dos limites pr?-estabelecidos pelo operador e otimizar a vaz?o de produ??o. / The Sucker-Rod Pump (SRP) system is the most used artificial lift method in oil wells in Brazil and in the world. This method stands out for its simplicity, low cost in investments and maintenance, can be operated in a large range of flowrates and possibility to operate with fluids of different compositions and viscosities. However, the Sucker-Rod Pumping Units, as well as all mechanical equipment, require periodic maintenance, whether corrective or preventive. Two important procedures commonly made at the SRP Units are the adjustment for counterbalancing the pumping unit and the adjustment of the polished rod stroke length. Performing these procedures require stopping the production of the well and are made manually by a team that is moved to the place where the pumping unit is located. In this context, Petrobras in partnership with UFRN and other companies developed a new type of pumping unit, called Smart Sucker-Rod Pump (SSRP), which is capable to counterbalancing the unit and adjust the polished rod stroke length without the need of a team to move to the field. Thus, benefiting from the advantages of the SSRP, this work proposes to develop a strategy to automatically control the Smart Sucker-Rod Pump. The development of this strategy aims to ensure that the equipment both operates under proper conditions and within its safety limits (previously set by the operator), as well as to optimize the well production. In order to validate the control strategy developed for the SSRP, laboratory simulations were performed using virtual wells. It was observed that the developed strategy reached the proposed goals for which it was developed, that is, keep the parameters of the SSRP within the limits set by the operator and optimize the production flowrate.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Control systems monitoring relates to ability to supervise the industrial plants operation, evaluating the controller performance by oscillation detection, disturbances, faults in sensors, valve stiction and diagnosing possible causes of problems that may degrade the productive capacity, managing alarms and providing possible strategies to act or even improve the eciency of operation. Control Process Monitoring (CPM) and Control Process Assessment (CPA) technologies are essential for maintaining the ecient during operation of industrial processes. This work presents a systematic method for monitoring of control systems in chemical industry, using a performance manager. This way it was investigated control systems using the performance index concept to quantify the degradation of controller's eciency, that is a tool to evaluate the behavior in industrial operation context. Performance index supplies the idea of as the control system is distant of best control idealized with same structure. Due the characteristics of reference behavior, that does not depend on the structure of control used, it can be evaluated controllers of several types and under several situations. This index was obtained by design of reference, using the factorization with interactor matrix generalized. Discover abnormalities in control systems is very important and complicated. In addition, was evaluated procedures subject to presence of oscillations, using an extension of the Karhunem-Loeve method and periodogramas. It was also evaluated, processes with valves stiction using the Yamashita method and faults in sensors and systems subjected to disturbances, using the principal components analysis (PCA) with T2 and Q statistics, with objective of detecting, isolating and diagnosing possible cause of control systems deterioration. / Monitorar sistemas de controle relaciona-se à capacidade de supervisionar de maneira ampla a operação de plantas industriais, avaliando o desempenho de controladores, detectando oscilações, perturbações, falhas em sensores, emperramento de válvulas de controle e diagnosticando as possíveis causas de problemas que possam degradar a capacidade produtiva, gerenciando alarmes e fornecendo possíveis estratégias de como atuar para manter, ou até mesmo, aprimorar a eficiência da operação. O monitoramento contínuo do desempenho de sistemas de controle (Control Process Monitoring - CPM) e a avaliação do desempenho de sistemas de controle (Control Process Assessment - CPA) são tecnologias essenciais para a manutenção da eficiência durante a operação de processos industriais. Neste contexto, este trabalho apresenta uma sistemática para o monitoramento de sistemas de controle na indústria química, através de um gerenciador de desempenho proposto. Desta forma foi investigado sistemas de controle utilizando o conceito de índice de desempenho para quantificar a degradação da eficiência do controlador, tratando-se de uma ferramenta para a sua avaliação durante a operação industrial. O índice de desempenho fornece a ideia do quanto o controle corrente do sistema esta distante do melhor controle idealizado com mesma estrutura. Devido as características do comportamento de referência, que independe da estrutura de controle utilizada, pode-se avaliar controladores de diversos tipos e sob varias situações. Este índice foi obtido através do projeto da referência, utilizando fatoração de modelos lineares através da matriz de interação generalizada. Descobrir anormalidades constitui-se uma tarefa muito importante e complicada. Desta forma, avaliou-se processos sujeitos à presença de oscilações, utilizando uma extensão do método de Karhunem-Loéve e periodogramas. Avaliou-se também, processos com emperramento de válvulas de controle através do método de Yamashita e falhas em sensores e sistemas submetidos à perturbações, utilizando a analise dos componentes principais (PCA) e as estatísticas T2 e Q, com o objetivo de detectar, isolar e diagnosticar a possível causa da degradação dos sistemas de controle analisados. / Doutor em Engenharia Química

Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais / Mestre em Engenharia Química / Os surfactantes produzidos por micro-organismos apresentam as mesmas características dos surfactantes sintéticos, sendo capazes de reduzir a tensão superficial em soluções aquosas e em misturas de hidrocarbonetos Neste trabalho estudou-se a produção de biossurfactante por fermentação de gorduras provenientes de flotadores de estação de tratamento de efluentes de abatedouros de aves e suínos, contendo 19,48 g/L de gordura e 0,2 g/L de nitrogênio. Avaliou-se a produção de raminolipídeo empregando duas linhagens de Pseudomonas aeruginosa (ATCC 9027 e 10145) em relação às variáveis de processo: concentração de efluente gorduroso, concentração de nitrogênio, pela adição de nitrato de amônio, e concentração de levedura cervejeira autolisada residual, aplicando um planejamento fatorial (PF) e um planejamento composto central (PCC). Os experimentos ocorreram em um reator batelada, modelo B. Braun International com volume útil de 1,5 L para fermentações em 48 horas com nível de aeração de 0,5 vvm, velocidade de agitação de 550 rpm e concentração inicial do micro-organismo de 1,0 ± 0,2 g/L de células. Os resultados do PF mostraram que a linhagem Pseudomonas aeruginosa ATCC 10145 apresentou-se como a mais eficiente para produzir biossurfactante em relação à ATCC 9027, pois nas mesmas condições das variáveis de processo, a linhagem ATCC 10145 conseguiu produzir 0,94 g/L a mais de raminose e reduzir em 0,8 dina/cm a tensão superficial do meio em relação ao resultado obtido pela ATCC 9027. Além disso, a linhagem ATCC 10145 apresentou índice de emulsificação de 100% e crescimento celular 1,17 g/L a mais que ATCC 9027, apresentando um produção do raminolipídeo parcialmente associada ao crescimento celular, com o melhor tempo de fermentação de 48 horas. Com a linhagem escolhida pelo PF, fez-se uma otimização dos resultados em um PCC. As variáveis utilizadas no PCC foram: concentração de efluente, concentração de nitrato de amônio e concentração de levedura cervejeira autolisada residual. Na otimização dos resultados, a melhor concentração de efluente para a produção do biossurfactante com Pseudomonas aeruginosa ATCC 10145 foi de 60 g/L, com concentração de levedura cervejeira autolisada residual de 15 g/L, sem a adição de nitrato de amônio como fonte de nitrogênio, alcançando 3,84g/L de raminose e 100% de índice de emulsificação.

As inferências têm diversas aplicações na indústria de processos químicos, sendo essenciais no sucesso de projetos de controle avançado. O desempenho do controle será sempre ligado ao desempenho da inferência, sendo importante a manutenção da sua qualidade ao longo do tempo. Neste trabalho, uma nova metodologia é sugerida para o desenvolvimento de inferências baseadas em dados seguindo uma abordagem segmentada com o objetivo de facilitar a sua manutenção. A nova proposta consiste em modelar a parte estacionária separada da parte dinâmica, diferentemente do que é feito na metodologia tradicional, onde o modelo dinâmico é gerado diretamente dos dados de processo. O modelo estacionário é obtido através de uma regressão PLS (Partial Least Squares), enquanto as dinâmicas são inseridas posteriormente utilizando-se um algoritmo de otimização. A técnica é aplicada a uma coluna de destilação e o resultado obtido é semelhante ao de inferências dinâmicas e estáticas desenvolvidas com métodos tradicionais. Outras etapas do desenvolvimento de inferências também são investigadas. Na seleção de variáveis, métodos estatísticos são comparados com a busca exaustiva e se conclui este último deve ser usado como padrão, visto que custo computacional não é mais um problema. Também são apresentadas boas práticas no pré-tratamento de dados, remoção do tempo morto do cromatógrafo modelado e detecção de estados estacionários. / Soft-sensors have several applications in the chemical processes industry and are essential for the success of advanced control projects. Its performance will always be linked to the performance of the soft-sensor, so it is important to maintain its quality over time. In this paper, a new methodology is suggested for the development of data-based soft-sensors following a segmented approach in order to facilitate its maintenance. The new proposal is to model the stationary part separated from the dynamic, unlike the traditional methodology where the dynamic model is generated directly from process data. The stationary model is obtained by a PLS (Partial Least Squares) regression, while the dynamics are inserted using an optimization algorithm. The technique is applied to a distillation column and its performance is similar to dynamic and static soft-sensors developed using traditional methods. Other steps in the development of soft-sensors are also investigated. In variable selection issue, statistical methods are compared with the testing of all possibilities; the latter should be used as default, since computational cost is no longer a problem. We also present best practices in data pre-processing, gas chromatograph dead-time removal and steady state detection.

Dentre os fatores limitantes dos sistemas de controle, o tempo morto está entre os mais críticos e de difícil detecção sem testes intrusivos. O conhecimento do seu valor é essencial para a identificação de modelos e na auditoria de desempenho de sistemas de controle. Em virtude disto, o presente trabalho propõe uma metodologia eficaz para estimá-lo utilizando apenas dados históricos de processo em malha fechada. A principal vantagem frente a técnicas disponíveis na literatura é a não necessidade de testes intrusivos. A metodologia é baseada em um tratamento de sinal para remoção dos efeitos do distúrbio não medido e dos erros de modelo. O tratamento de sinal consiste na minimização das oscilações do sinal erro em malha aberta suavizado como função do tempo morto. Diversas formulações de função objetivo e procedimentos de suavização foram estudados visando facilitar a estimação do parâmetro. A qualidade da metodologia é ilustrada através de simulações em uma série de cenários, os quais simulam processos lineares de diferentes características sob o efeito de distúrbios distintos. A metodologia também é testada frente a estudo de casos com dados reais de processo industrial em malhas de nível e temperatura. Os resultados são comparados com métodos da literatura e demonstram que o método proposto foi eficaz na estimação do tempo morto para a maioria dos casos. / Among the limiting factors of control systems, the pure time delay is one of the most critical and difficult to estimate without an intrusive perturbation. The knowledge of its value is essential for model identification and control loop performance assessment. This work proposes a methodology to determine dead time using ordinary closed loop operating data. The main advantage over available techniques is the non-necessity of intrusive plant tests. The proposed approach is based on a signal processing for removing the effects of the unmeasured disturbances and the model-plant mismatches. The signal processing consists of the minimization of the oscillations of the smoothing open loop error as a function of the pure time delay. Several objective function formulations and smoothing procedures were studied in order to facilitate parameter estimation. The quality of the methodology is illustrated by simulations in a series of scenarios, which simulate linear processes of different characteristics under the effect of different disturbances. The methodology is also tested in case studies with real industrial process data. Results are compared to literature approaches and show the method was effective to estimate the pure time delay for most cases.

Alguns conceitos de biorrefinarias estão baseados em processos termoquímicos, sendo a pirólise rápida um dos mais promissores desses processos. Os produtos da pirólise rápida são: o bio-óleo, gases combustíveis e carvão, sendo a distribuição típica de 50:30:20 em base mássica. O bio-óleo é o principal produto, e pode ser diretamente usado como combustível, ou pós-processados para a obtenção de químicos de maior valor agregado. O aquecimento com micro-ondas, amplamente empregado na química verde, começa a ser estudado como uma alternativa de aquecimento. Entretanto os rendimentos alcançados em bio-óleo são inferiores aos obtidos pela pirólise rápida convencional, devido essencialmente às suas baixas taxas de aquecimento. Para resolver esse problema esta tese está propondo a utilização de absorvedores de micro-ondas para auxiliar no processo de aquecimento, e também permitir a alimentação semi-contínua e contínua de biomassa ao processo. O uso de leito fluidizado e catalisadores pode ser integrado a esse conceito. As condições de pirólise-rápida são alcançadas devido ao aumento da taxa de aquecimento da biomassa, que passa a ser aquecida de forma híbrida pelo mecanismo de condução de calor através das partículas de absorvedores de micro-ondas aquecidos, e diretamente através do aquecimento dielétrico por micro-ondas. O aumento das taxas de aquecimento resulta em maiores velocidades de reação, possibilitando um aumento de rendimento em bio-óleo. Esse conceito foi testado experimentalmente em uma unidade em escala de bancada para o processamento de biomassas residuais e microalgas, usando carbeto de silício (SiC) como absorvedor de micro-ondas. Foram verificadas elevadas taxas de aquecimento, sendo a biomassa aquecida e os voláteis removidos do reator quase instantaneamente. Foram obtidos 65% e 64% em rendimentos de bio-óleo para a serragem de madeira e farelo de sabugo de milho, respectivamente. O mesmo sistema foi utilizado para testar a pirólise rápida catalítica. Microalgas foram processadas com e sem a presença de HZSM-5. Rendimentos de 57% e 59% em bio-óleo foram alcançados para Chlorella sp. e Nannochloropsis, respectivamente. Verificaram-se maiores rendimentos comparados com a literatura. Esses resultados indicam que o conceito de pirólise rápida com aquecimento por micro-ondas é tecnicamente viável, necessitando de estudos complementares para evidenciar a sua viabilidade econômica. / Some concepts of biorefineries are based on thermochemical processes and fast pyrolysis is one of the most promising of these processes. The fast pyrolysis products are biooil, fuel gas and char, with typical distribution of 50:30:20 in weight basis. The bio-oil is the main product, and it can be directly used as fuel, or post-processed in order to obtain higher value added chemicals. The microwave heating, widely used in green chemistry, begins to be studied as an alternative heating. However the yields achieved in bio-oil are lower than those obtained by the conventional fast pyrolysis, mainly due to its low heating rates. To solve this problem this thesis is proposing the use of microwave absorbers to improve the heating process, and that also allow semi-continuous and continuous feeding of biomass to the process. The use of fluidized bed and catalysts can be integrated into this concept. The fast pyrolysis conditions are achieved due to increased heating rate of biomass, which becomes heated in a hybrid way by heat conduction mechanism from heated microwave absorbers, and directly through the dielectric heating from microwaves. The increase in heating rates results in higher reaction rates, allowing higher yields of bio-oil. This concept has been experimentally tested in a bench scale unit for processing waste biomass and microalgae using silicon carbide (SiC) as a microwave absorber. High heating rates were observed, the heated biomass and the volatiles were removed from the reactor almost instantaneously. A maximum bio-oil yield of 65% and 64% was obtained for wood sawdust and corn stover, respectively. The same system was used to test the catalytic fast pyrolysis. Microalgae were processed with and without the presence of HZSM-5. Yields of 57% and 59% of bio-oil were achieved for Chlorella sp. and Nannochloropsis, respectively. Higher yields of bio-oil were observed compared to the literature. These results suggest that the concept of fast microwave-assisted pyrolysis is technically feasible, requiring further studies to demonstrate its economic viability.

Esta tese apresenta uma sistemática para seleção de variáveis de processo e determinação da condição ótima de operação em processos contínuos multivariados e em múltiplos estágios. O método proposto é composto por seis etapas. Um pré-tratamento nos dados é realizado após a identificação das variáveis de processo e do estabelecimento dos estágios de produção, onde são descartadas observações com valores espúrios e dados remanescentes são padronizados. Em seguida, cada estágio é modelado através de uma regressão Partial Least Squares (PLS) que associa a variável dependente daquele estágio às variáveis independentes de todos os estágios anteriores. A posterior seleção de variáveis independentes apoia-se nos coeficientes da regressão PLS; a cada interação, a variável com menor coeficiente de regressão é removida e um novo modelo PLS é gerado. O erro de predição é então avaliado e uma nova eliminação é promovida até que o número de variáveis remanescentes seja igual ao número de variáveis latentes (condição limite para geração de novos modelos PLS). O conjunto com menor erro determina as variáveis de processo mais relevantes para cada modelo. O conjunto de modelos PLS constituído pelas variáveis selecionadas é então integrado a uma programação quadrática para definição das condições de operação que minimizem o desvio entre os valores preditos e nominais das variáveis de resposta. A sistemática proposta foi validada através de dois exemplos numéricos. O primeiro utilizou dados de uma empresa do setor avícola, enquanto que o segundo apoiou-se em dados simulados. / This dissertation proposes a novel approach for process variable selection and determination of the optimal operating condition in multiple stages, multivariate continuous processes. The proposed framework relies on six steps. First, a pre-treatment of the data is carried out followed by the definition of production stages and removal of outliers. Next, each stage is modeled by a Partial Least Squares regression (PLS) which associates the dependent variable of each stage to all independent variables from previous stages. Independent variables are then iteratively selected based on PLS regression coefficients as follows: the variable with the lowest regression coefficient is removed and a new PLS model is generated. The prediction error is then evaluated and a new elimination is promoted until the number of remaining variables is equal to the number of latent variables (boundary condition for the generation of new PLS models). The subset of independent variables yielding the lowest predictive in each PLS model error is chosen. The set of PLS models consisting of the selected variables is then integrated to a quadratic programming aimed at defining the optimal operating conditions that minimize the deviation between the predicted and nominal values of response variables. The proposed approach was validated through two numerical examples. The first was applied to data from a poultry company, while the second used simulated data.