Difusores podem ser empregados para extração de sacarose da cana de açúcar e da beterraba, para a extração de tanino da casca de acácia negra e para extração de óleos vegetais de plantas oleaginosas. Apesar de operarem de forma simples do ponto de vista mecânico e químico, problemas que ocorrem na sua operação comprometem a eficiência de extração. A modelagem, simulação e otimização de difusores de biomassa mostra-se essencial para melhor compreender tais problemas e propor estratégias otimizadas de projeto e operação. Nesse contexto, a tese aqui proposta tem como objetivo principal modelar e simular a operação de um difusor de biomassa de 10 estágios (Biomassa entra pelo estágio 1 e sai do difusor pelo estágio 10. A água de embebição faz o trajeto em contracorrente, i.e. entra pelo estágio 10 e sai pelo estágio 1) para, posteriormente, otimizá-lo mono e multi-objetivamente considerando a possibilidade de conexão entre todos os estágios de extração. No caso da otimização mono-objetivo, no qual uma vazão de embebição de líquido fixa é considerada, o principal objetivo da otimização consiste em maximizar a concentração de soluto no líquido que deixa o difusor a partir de mudanças aleatórias nos coeficientes de conectividade do difusor. Já para a otimização multi-objetivo, a vazão de embebição de líquido que entra no difusor é considerada variável. Sendo assim, a otimização do sistema requer a maximização de dois objetivos simultaneamente (a maximização da concentração de soluto no líquido e minimização da concentração final de soluto na biomassa) a partir de mudanças aleatórias nos coeficientes de conectividade do difusor. Além disso, visto que a minimização de problemas operacionais está relacionada com a monitoração da altura de nível de líquido no leito de fibra, diferentes sinais para detecção de presença de líquido no leito de fibras em um estágio de extração experimental foram testados. Dos resultados de simulação e otimização obtidos, podemos concluir que novas conexões entre os estágios do difusor podem otimizar o processo de extração o que contraria o senso comum segundo o qual as conexões devem ser sequenciais. No caso da otimização mono-objetivo, 82 a 89% do fluido é direcionado para o estágio seguinte ao longo dos estágios de extração (exceto para o estágio 6, no qual esse valor é de 100%). A recirculação do fluido para o mesmo estágio é mais acentuada nos estágios finais (estágios 1 a 4), apresentando o difusor otimizado 14 a 18% de recirculação do fluido para o mesmo estágio nesses estágios enquanto para os demais estágios a recirculação varia entre 0 e 11%. Já para os estágios iniciais (estágios 5, 7, 8 e 9), a recirculação do fluido para o estágio anterior apresenta maior destaque, variando de 6 a 16% enquanto para os demais estágios é de apenas 0 a 2%. O estágio 6, por sua vez, é o único que se conecta exclusivamente com o estágio seguinte. Para a otimização multi-objetivo, resultados similares foram encontrados, sendo que a probabilidade de que 85 a 100% do fluido seja circulada para o estágio seguinte está entre 93 e 99%. Em relação a recirculação para o mesmo estágio, a probabilidade de que de 0 a 15% do fluido seja recirculado varia de 58 a 79% para os estágios 1 a 4, de 49 a 55% para os estágios medianos 5, 6 e 7 e de 60 a 90% para os três últimos estágios (estágios 8, 9 e 10). Para a conexão com o estágio imediatamente anterior, a probabilidade de que de 0 a 15% do fluido seja direcionado para o estágio anterior é maior nos estágios 1, 2, 8 e 9, variando entre 31 e 38%. Para a detecção da presença de líquido no leito de fibras em um estágio de extração, dois tipos de sinais diferentes, condutividade elétrica e radiação infravermelha, foram testados. Os testes foram realizados, em um estágio de extração experimental, primeiramente apenas com água e, em seguida, com bagaço de cana. Os medidores de condutividade mostraram-se estáveis e com repetitividade quando testados com água. Já nos testes realizados com bagaço de cana, o sinal de condutividade mostrou-se insuficiente para a detecção de líquido. Para os medidores de infravermelho testados com água, os mesmos apresentaram alguns sintomas de instabilidade e variabilidade. Quando testados com cana, os medidores de infravermelho também apresentam instabilidade e variâncias distintas que dependem da posição do medidor no difusor e, consequentemente, da compactação do leito de fibra. Infere-se então que um aumento da variância do sinal pode ser um indicativo de um aumento da compactação do leito e, consequentemente, de diminuição da sua permeabilidade. / Diffusers can be used to extract sucrose from sugarcane and sugarbeet, to extract tannin from black acacia bark and to extract oil from oleaginous plants. Although they operate simply from a mechanical and chemical point of view, problems that occur in their operation can compromise the extraction efficiency. The modeling, simulation and optimization of biomass diffusers is essential to better understand such problems and propose optimized strategies for their project and operation. In this context, the main objective of the proposed thesis is to model and simulate the operation of a ten- stage biomass diffuser to later optimize it mono and multi-objectively considering the possibility of connection among all extraction stages. In the case of the mono-objective optimization, in which a fixed liquid imbibition flow rate is considered, the main objective of the optimization is to maximize the concentration of solute in the liquid that leaves the diffuser from random changes in the connectivity coefficients of the diffuser. For the multi-objective optimization, the liquid imbibition flow rate entering the diffuser is considered variable. Therefore, the optimization of the system requires the maximization of two objectives simultaneously (the maximization of the solute concentration in the liquid and minimization of the final solute concentration in the biomass) from random changes in the diffuser connectivity coefficients. In addition, since the minimization of operational problems is related to the monitoring of liquid level height in the fiber bed, different types of signals for level measurement were tested on an experimental extraction stage. From the simulation and optimization results, we can conclude that new connections among the stages of the diffuser can optimize the extraction process which runs counter to common sense that connections must be sequential. In the case of the mono-objective optimization, 82 to 89% of the fluid is directed to the next stage along the extraction stages (except for stage 6, in which this value is 100%). The recirculation of the fluid to the same stage is more pronounced in the final stages (stages 1 to 4), with the optimized diffuser having 14 to 18% of fluid recirculation for the same stage in these stages while for the remaining stages the recirculation varies between 0 and 11%. For the initial stages (stages 5, 7, 8 and 9), fluid recirculation to the previous stage is more prominent, varying from 6 to 16% while for the remaining stages it is only 0 to 2%. Stage 6, in turn, is the only one that connects only to the next stage. For the multi-objective optimization, similar results were found, with the probability of 85 to 100% of the fluid being circulated to the next stage being between 93 and 99%. Regarding recirculation to the same stage, the probability of 0 to 15% of the fluid being recirculated varies from 58 to 79% for stages 1 to 4, from 49 to 55% for the medium stages 5, 6 and 7 and from 60 to 90% for the last three stages (stages 8, 9 and 10). For the connection to the immediately preceding stage, the probability that 0 to 15% of the fluid being directed to the previous stage is greater in stages 1, 2, 8 and 9, ranging from 31 to 38%. For liquid level measurement, two different types of signals, electrical conductivity and infrared radiation were tested. The tests were first carried out only with water and then with sugarcane bagasse. Conductivity meters were stable and repeatable when tested with water. In the tests performed with sugarcane bagasse, the conductivity signal was insufficient for level measurement. For water-tested infrared meters, they have shown some instability symptoms and variability. When tested with cane, the infrared meters exhibit instability and distinct variances that depend on the position of the meter in the diffuser and, consequently, bed compactation. It can be then inferred that an increase in the signal variance can be also an indicative of increased bed compactation and, consequently, decreased bed permeability.