Submitted by Automação e Estatística (sst@bczm.ufrn.br) on 2018-08-01T12:12:07Z No. of bitstreams: 1 LarissaFariasAlmeida_DISSERT.pdf: 902979 bytes, checksum: 68da1bfed5d9696f32aa3a3f332edd0e (MD5) / Approved for entry into archive by clediane guedes (clediane@bczm.ufrn.br) on 2018-08-02T12:22:36Z (GMT) No. of bitstreams: 1 LarissaFariasAlmeida_DISSERT.pdf: 902979 bytes, checksum: 68da1bfed5d9696f32aa3a3f332edd0e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-02T12:22:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LarissaFariasAlmeida_DISSERT.pdf: 902979 bytes, checksum: 68da1bfed5d9696f32aa3a3f332edd0e (MD5) Previous issue date: 2014-06-06 / A concepção de novos produtos, ou a melhoria dos já existentes, bem como a concepção e desenvolvimento de processos de fabricação mais eficientes e confiáveis, são atividades cruciais na maioria das organizações industriais. Gestores industriais que organizam a inovação e estabelecem metas, projeções e mecanismos de avaliação de eficiência e produtividade, buscam coordenar o avanço tecnológico no sentido de retirar seu aspecto de indeterminação e imprevisibilidade. Neste sentido, há muitas ferramentas estatísticas que auxiliam nesse processo, dentre elas o Planejamento e Análise de Experimentos (Design of Experiments - DoE), que auxilia na determinação dos principais fatores que afetam diretamente no desenvolvimento do produto ou no processo produtivo. O objetivo desta dissertação é aplicar técnicas de planejamento e análise de experimentos, a fim de promover a inovação de produtos ou processos em uma fábrica do setor alimentício. Para atingir a finalidade proposta nesta pesquisa, fez-se inicialmente uma revisão de literatura abordando a inovação tecnológica e o planejamento e análise de experimentos. Os procedimentos metodológicos aplicados se desenvolveram a partir de uma pesquisa aplicada com base nas discussões teóricas realizadas e quanto à forma de abordagem do problema, a pesquisa foi classificada como quantitativa. Em relação aos objetivos propostos, foi apresentada uma aplicação com as técnicas de planejamento Fatorial Fracionado 2k-p em um processo de obtenção de coco ralado. Baseando-se nessas informações, a proposta metodológica seguiu as seguintes etapas: a) Mapeamento do processo, a fim de identificar oportunidades de melhoria; c) Planejamento e execução dos experimentos; por fim, e) Interpretação e apresentação dos resultados. Com essa pesquisa experimental identificou-se o fator mais importante do processo: Tipo de matéria prima. A inovação gerada foi do tipo inovação de processo, tendo como ferramenta para auxílio, o planejamento e a análise de experimentos, com foco principal na melhoria da eficiência e da produtividade, reduzindo perdas desnecessárias no processo. / The design of new products or improvement of existing ones, as well as the design and development of processes for more efficient and reliable manufacturing are crucial activities in most industrial organizations. Industrial innovation managers who organize and set goals, projections, and evaluation of efficiency and productivity, seek to coordinate the technological advancement to withdraw its aspect of indeterminacy and unpredictability. In this sense, there are many statistical tools that assist in this process, among them the planning and analysis of experiments (Design of Experiments - DoE), which assists in determining the key factors that directly affect the development of the product or the production process. The objective of this dissertation is to apply techniques for the design and analysis of experiments to promote innovation of products and processes in a factory in the food sector. To achieve the purpose of this proposal, initially it was done a literature review addressing technological innovation and design and analysis of experiments. The methodological approach characterizes as applied quantitative research. In relation to the proposed objectives, an application of a 2k-p fractional factorial design in a shredded coconut process was presented. Based on this information, the proposed method involved the following steps: a) process mapping to identify opportunities for improvement; b) Planning and execution of experiments; and, c) Interpretation and presentation of results. Using this experimental study we identified the most important factor of the process: type of raw material. It was generated a process innovation, having as na aid tool the design and analysis of experiments, with a primary focus on improving efficiency and productivity, reducing unnecessary losses in the process.

O objetivo deste projeto foi estudar a produção de retamicina em biorreatores de bancada por Streptomyces olindensis ICB20 em cultivos contínuos, visando avaliar a influência da freqüência de agitação (N=300, 500 ou 700rpm), da concentração de oxigênio dissolvido (OD=20, 50 ou 80%) e da velocidade específica de crescimento (µ=0,05, 0,15 ou 0,25 h-¹), segundo um planejamento fatorial completo (três fatores, N, OD e µ, em dois níveis) com seis repetições no ponto central. Os ensaios no ponto central serviram para avaliar a significância da curvatura nos modelos estatísticos e a variabilidade do processo. Buscou-se correlacionar a concentração de retamicina com estes fatores, com o diâmetro dos halos de inibição, determinados em testes de atividade biológica e com a morfologia do microrganismo, classificada em hifas, clumps ou pellets. Melhores resultados para a concentração de retamicina foram obtidos para N = 300 rpm e µ = 0,05 h-¹. A análise estatística mostrou que a concentração de oxigênio dissolvido não exerce influência sobre o processo na faixa estudada. Modelos estatísticos foram calculados, por regressão linear múltipla, para correlacionar a concentração celular, de retamicina, os fatores de conversão, a produção e as produtividades com os fatores N, OD e µ em unidades codificadas. A curvatura foi significativa (\'alfa\' = 10%) para a concentração de retamicina. Um modelo fenomenológico relacionando a concentração de retamicina à freqüência de agitação (N) e à velocidade específica de crescimento (µ) em estado estacionário foi determinado: Ret = (1005/N)*exp(-12,79*µ) R² = 0,97. Este modelo foi validado com ensaios além dos previstos no planejamento fatorial e também com os resultados obtidos por Pamboukian (2003). A correlação entre a concentração da retamicina e o diâmetro do halo de inibição (\'fi\'), determinada em testes de atividade biológica, foi: Ret = 0,2889 * \'fi\' - 1,4437 R² = 0,93 ( em mm). Com relação à morfologia, apenas a porcentagem de hifas, em relação a área total, sofreu influência de N, µ e das interações N*µ e N*OD* µ. Um modelo estatístico em unidades não codificadas foi calculado e combinado ao modelo fenomenológico. Este novo modelo considera a adição da porcentagem de clumps à de pellets, formando uma classe denominada de aglomerado (AGL): Ret = [(34 + 100*µ)/(83 - %AGL - 116* µ)] * (exp(-12,79*µ)) R² = 0,95. Foi possível correlacionar a produtividade específica de retamicina à área média dos aglomerados (AM): Pret / Xc = 0,015 * [((AM - 3,75)/AM) + exp(-0,3 * (AM - 3,75)2)] R² = 0,8. Foram testados diferentes corantes para identificar partes viáveis da célula. Apenas o corante BacLight® apresentou bons resultados, porém não foi possível concluir estes estudos por atraso no processo de importação dos filtros de fluorescência. / The aim of this project was to study the production of retamycin in bench-top bioreactors by Streptomyces olindensis ICB20 in continuous cultures in order to evaluate the influence of the agitation rate (N=300, 500 or 700 rpm), the dissolved oxygen concentration (20%, 50% or 80%) and the specific growth rate (µ=0.05, 0.15 or 0.25 h-¹). A full factorial experimental design (three factors, two levels) was used to perform these experiments, including six runs at the central point, to analyse the significance of the curvature of the statistical models and variability of the process. Models to calculate retamycin concentration in function of these factors, growth inhibition diameter, determined by disc diffusion tests and the morphology of the microrganism, grown as filaments, clumps or pellets were investigated. Best results were achieved for retamycin concentration when N = 300 rpm and µ = 0.05 h-¹. Statistical analysis showed no influence of the dissolved oxygen concentration in the range studied. Statistical models were calculated by multiple linear regression for the responses of interest (biomass, reatmycin and glucose concentration, conversion yields and productivities) in function of N, OD and µ in coded units. Curvature was significant (\'alfa\' = 10%) for retamycin concentration. A phenomenological model for retamycin concentration in function of the agitation rate (N) and specific growth rate (µ) in steady state was determined: Ret = (1005/N)*exp(-12.79*µ) R² = 0.97. This model was checked by calculation with data of all runs included in this project and also of some continuous experiments reported by Pamboukian (2003), when 0.05 µ 0.25 h-¹. A correlation between retamycin concentration as a function of the diameter of the growth inhibitory area (\'fi\') was determined (biological activity tests): Ret = 0.2889 * \'fi\' - 1.4437 R² = 0.93, ( in mm). It was not possible to establish a correlation between either clumps or pellets percentage and the factors of the experimental design. Filaments percentage was related to N, µ and the interactions N*µ and N*OD* µ. A statistical model in uncoded units was calculated and combined with the phenomenological model. In this case the percentage of clumps was added to the percentage of pellets; this morphological class was identified as AGL: Ret = [(34 + 100*µ)/(83 - %AGL - 116* µ)] * (exp(-12.79*µ)) R² = 0.95. Another model relating the specific retamycin productivity to the average area of AGL was proposed: Pret / Xc = 0,015 * [((AM - 3.75)/AM) + exp(-0,3 * (AM - 3.75)2)] R² = 0.8. Different dyes were tested to identify non-viable cells. Good results were achieved using BacLight® . Unfortunatelly it was not possible to conclude these experiments due to some delay occurred in the process to import specific fluorescense filters.

Este trabalho tem como objetivo otimizar as etapas da rota de purificação da glicerina bruta proveniente da produção de biodiesel, sendo elas, hidrólise ácida e retirada de sais através dos processos utilizando o efeito salting-out e troca iônica até obter uma solução aquosa de glicerol e etanol. Foi feito um planejamento fatorial 22 com dois pontos centrais tendo como variáveis de processo temperatura e tempo de reação, e como respostas o valor de pH da solução e a massa de glicerina separada, para cada ácido testado (ácido sulfúrico e ácido clorídrico). Para a glicerina hidrolisada com ácido sulfúrico o valor de pH não sofreu influência das variáveis do modelo. Para a massa de glicerina separada, houve efeito significativo positivo da temperatura e negativo do tempo. Para a hidrólise com ácido clorídrico, na análise do valor de pH há uma leve suspeita da influência negativa para o tempo, sem influência da temperatura. Para a massa há uma suspeita da influência negativa da temperatura, sem influência do tempo. Assim, as condições estabelecidas são de temperatura de 70 °C e tempo de reação de 180 minutos para a hidrólise com ácido sulfúrico e 50 °C e 180 minutos pra a hidrólise com ácido clorídrico. Na segunda etapa, que é a retirada de sais por salting-out, foi feito um planejamento de mistura com inclusão de variáveis de processo. Foram planejados 45 experimentos em um planejamento de mistura em função da composição dos alcoóis - etanol (x1), isopropanol (x2), n-butanol (x3) e das variáveis de processo pH e temperatura, obtendo os seguintes modelos: Massa_ retida = 1,44x1 + 0,99x2 + 0,77x3 + 0,13x1pH + 1,90x2x3. Analisando a equação, tratando-se dos álcoois puros pode-se observar que o etanol é mais eficiente na retenção de massa, pois apresenta o maior coeficiênte (1,44). A melhor interação é entre isopropanol e butanol. Quanto as variáveis de processo, o valor de pH teve uma leve influência quando se tratava da solução de etanol. Na análise da condutividade da glicerina filtrada foi obtido o seguinte modelo: Condutividade = 159,14x1 + 255,74x2 + 588,64x3 - 668,14x1x3 + 44,90x1pH - 42,57x1T - 596,79x2x3. Analisando a equação para soluções de alcoóis puros pode-se verificar que o menor coeficiente é para solução de etanol (159,14). Para misturas, etanol e n-butanol apresentam o menor coeficiente que isopropanol e n-butanol. Para soluções de etanol o pH e a temperatura mostram uma leve influência. Para o efeito salting-out definiu-se que seria mais vantajosa a utilização do etanol, pois facilita as etapas posteriores pela facilidade de evaporação e recuperação e baixo custo. Com essas análises ficaram definidas as melhores condições da glicerina em pH 5 e temperatura de 25 ºC, na presença de etanol. A troca iônica foi efetuada obtendo resultados satisfatórios em que a glicerina após passar pela troca iônica estava com condutividade inferior a 10 S/cm. / This work aims to optimize the stages of raw glycerin purification route from biodiesel production, which are, acid hydrolysis and salts extraction through salting out and ion exchange process until to achieve aqueous solution of glycerol and ethanol. A 22 factorial planning with two central points was carried out. Temperature and time reaction were the process variables and pH of solution and glycerin separated mass the answers for each acid tested (sulfuric acid and hydrochloric acid). The pH was not influenced by process variables for glycerin hydrolyzed with sulfuric acid. For separated glycerin mass the effect was positive for temperature and negative for time. For hydrolysis with hydrochloric acid, the pH analyses shows that there might be negative influence of time, and no influence of temperature. For separated glycerin mass there might be negative influence of temperature, and no influence of time. According to the experiments, when the glycerin was hydrolyzed with sulfuric acid the better reaction conditions occur at 70 °C and time reaction equal to 180 minutes. In the hydrolization with hydrochloric acid the conditions were 50 °C and time reaction 180 minutes. In the second stage, salt removal by salting-out effect, a mixture planning with process variables inclusion was conducted. 45 experiments in function of alcohol composition - ethanol (x1), isoprophanol (x2), n-buthanol (x3) and process variables pH and temperature were planned, obtaining the following model: Retained_mass = 1,44x1 + 0,99x2 + 0,77x3 + 0,13x1pH + 1,90x2x3. Analyzing the equation, treating only pure alcohols, it is possible to observe that ethanol is the most efficient in retaining mass due to its biggest coefficient (1,44). The best interaction occurs between butanol and isopropanol. When ethanol solution was used the pH influence can not be neglected. The analysis of the conductivity results the model bellow: Conductivity = 159,14x1 + 255,74x2 + 588,64x3 - 668,14x1x3 + 44,90x1pH - 42,57x1T - 596,79x2x3. Observing the equation, for pure alcohols solutions, ethanol has the smallest coefficient (159,14). For mixtures, ethanol and buthanol have smaller coefficient than isoprophanol and buthanol. For ethanol solutions, pH and temperature have little influence. For the salting-out process it was defined that would be more gainful with ethanol utilization, because it favours the next steps by faciliting evaporation and recover and its low cost. After these analyses satisfactory results for raw glycerin purification were obtained at pH 5 and 25°C, using pure ethanol. The glycerin purification by ion exchange process was carried out obtaining good results. The glycerin conductivity was less than 10 S/cm.

O objetivo deste projeto foi estudar a produção de retamicina em biorreatores de bancada por Streptomyces olindensis ICB20 em cultivos contínuos, visando avaliar a influência da freqüência de agitação (N=300, 500 ou 700rpm), da concentração de oxigênio dissolvido (OD=20, 50 ou 80%) e da velocidade específica de crescimento (µ=0,05, 0,15 ou 0,25 h-¹), segundo um planejamento fatorial completo (três fatores, N, OD e µ, em dois níveis) com seis repetições no ponto central. Os ensaios no ponto central serviram para avaliar a significância da curvatura nos modelos estatísticos e a variabilidade do processo. Buscou-se correlacionar a concentração de retamicina com estes fatores, com o diâmetro dos halos de inibição, determinados em testes de atividade biológica e com a morfologia do microrganismo, classificada em hifas, clumps ou pellets. Melhores resultados para a concentração de retamicina foram obtidos para N = 300 rpm e µ = 0,05 h-¹. A análise estatística mostrou que a concentração de oxigênio dissolvido não exerce influência sobre o processo na faixa estudada. Modelos estatísticos foram calculados, por regressão linear múltipla, para correlacionar a concentração celular, de retamicina, os fatores de conversão, a produção e as produtividades com os fatores N, OD e µ em unidades codificadas. A curvatura foi significativa (\'alfa\' = 10%) para a concentração de retamicina. Um modelo fenomenológico relacionando a concentração de retamicina à freqüência de agitação (N) e à velocidade específica de crescimento (µ) em estado estacionário foi determinado: Ret = (1005/N)*exp(-12,79*µ) R² = 0,97. Este modelo foi validado com ensaios além dos previstos no planejamento fatorial e também com os resultados obtidos por Pamboukian (2003). A correlação entre a concentração da retamicina e o diâmetro do halo de inibição (\'fi\'), determinada em testes de atividade biológica, foi: Ret = 0,2889 * \'fi\' - 1,4437 R² = 0,93 ( em mm). Com relação à morfologia, apenas a porcentagem de hifas, em relação a área total, sofreu influência de N, µ e das interações N*µ e N*OD* µ. Um modelo estatístico em unidades não codificadas foi calculado e combinado ao modelo fenomenológico. Este novo modelo considera a adição da porcentagem de clumps à de pellets, formando uma classe denominada de aglomerado (AGL): Ret = [(34 + 100*µ)/(83 - %AGL - 116* µ)] * (exp(-12,79*µ)) R² = 0,95. Foi possível correlacionar a produtividade específica de retamicina à área média dos aglomerados (AM): Pret / Xc = 0,015 * [((AM - 3,75)/AM) + exp(-0,3 * (AM - 3,75)2)] R² = 0,8. Foram testados diferentes corantes para identificar partes viáveis da célula. Apenas o corante BacLight® apresentou bons resultados, porém não foi possível concluir estes estudos por atraso no processo de importação dos filtros de fluorescência. / The aim of this project was to study the production of retamycin in bench-top bioreactors by Streptomyces olindensis ICB20 in continuous cultures in order to evaluate the influence of the agitation rate (N=300, 500 or 700 rpm), the dissolved oxygen concentration (20%, 50% or 80%) and the specific growth rate (µ=0.05, 0.15 or 0.25 h-¹). A full factorial experimental design (three factors, two levels) was used to perform these experiments, including six runs at the central point, to analyse the significance of the curvature of the statistical models and variability of the process. Models to calculate retamycin concentration in function of these factors, growth inhibition diameter, determined by disc diffusion tests and the morphology of the microrganism, grown as filaments, clumps or pellets were investigated. Best results were achieved for retamycin concentration when N = 300 rpm and µ = 0.05 h-¹. Statistical analysis showed no influence of the dissolved oxygen concentration in the range studied. Statistical models were calculated by multiple linear regression for the responses of interest (biomass, reatmycin and glucose concentration, conversion yields and productivities) in function of N, OD and µ in coded units. Curvature was significant (\'alfa\' = 10%) for retamycin concentration. A phenomenological model for retamycin concentration in function of the agitation rate (N) and specific growth rate (µ) in steady state was determined: Ret = (1005/N)*exp(-12.79*µ) R² = 0.97. This model was checked by calculation with data of all runs included in this project and also of some continuous experiments reported by Pamboukian (2003), when 0.05 µ 0.25 h-¹. A correlation between retamycin concentration as a function of the diameter of the growth inhibitory area (\'fi\') was determined (biological activity tests): Ret = 0.2889 * \'fi\' - 1.4437 R² = 0.93, ( in mm). It was not possible to establish a correlation between either clumps or pellets percentage and the factors of the experimental design. Filaments percentage was related to N, µ and the interactions N*µ and N*OD* µ. A statistical model in uncoded units was calculated and combined with the phenomenological model. In this case the percentage of clumps was added to the percentage of pellets; this morphological class was identified as AGL: Ret = [(34 + 100*µ)/(83 - %AGL - 116* µ)] * (exp(-12.79*µ)) R² = 0.95. Another model relating the specific retamycin productivity to the average area of AGL was proposed: Pret / Xc = 0,015 * [((AM - 3.75)/AM) + exp(-0,3 * (AM - 3.75)2)] R² = 0.8. Different dyes were tested to identify non-viable cells. Good results were achieved using BacLight® . Unfortunatelly it was not possible to conclude these experiments due to some delay occurred in the process to import specific fluorescense filters.

Este trabalho tem como objetivo otimizar as etapas da rota de purificação da glicerina bruta proveniente da produção de biodiesel, sendo elas, hidrólise ácida e retirada de sais através dos processos utilizando o efeito salting-out e troca iônica até obter uma solução aquosa de glicerol e etanol. Foi feito um planejamento fatorial 22 com dois pontos centrais tendo como variáveis de processo temperatura e tempo de reação, e como respostas o valor de pH da solução e a massa de glicerina separada, para cada ácido testado (ácido sulfúrico e ácido clorídrico). Para a glicerina hidrolisada com ácido sulfúrico o valor de pH não sofreu influência das variáveis do modelo. Para a massa de glicerina separada, houve efeito significativo positivo da temperatura e negativo do tempo. Para a hidrólise com ácido clorídrico, na análise do valor de pH há uma leve suspeita da influência negativa para o tempo, sem influência da temperatura. Para a massa há uma suspeita da influência negativa da temperatura, sem influência do tempo. Assim, as condições estabelecidas são de temperatura de 70 °C e tempo de reação de 180 minutos para a hidrólise com ácido sulfúrico e 50 °C e 180 minutos pra a hidrólise com ácido clorídrico. Na segunda etapa, que é a retirada de sais por salting-out, foi feito um planejamento de mistura com inclusão de variáveis de processo. Foram planejados 45 experimentos em um planejamento de mistura em função da composição dos alcoóis - etanol (x1), isopropanol (x2), n-butanol (x3) e das variáveis de processo pH e temperatura, obtendo os seguintes modelos: Massa_ retida = 1,44x1 + 0,99x2 + 0,77x3 + 0,13x1pH + 1,90x2x3. Analisando a equação, tratando-se dos álcoois puros pode-se observar que o etanol é mais eficiente na retenção de massa, pois apresenta o maior coeficiênte (1,44). A melhor interação é entre isopropanol e butanol. Quanto as variáveis de processo, o valor de pH teve uma leve influência quando se tratava da solução de etanol. Na análise da condutividade da glicerina filtrada foi obtido o seguinte modelo: Condutividade = 159,14x1 + 255,74x2 + 588,64x3 - 668,14x1x3 + 44,90x1pH - 42,57x1T - 596,79x2x3. Analisando a equação para soluções de alcoóis puros pode-se verificar que o menor coeficiente é para solução de etanol (159,14). Para misturas, etanol e n-butanol apresentam o menor coeficiente que isopropanol e n-butanol. Para soluções de etanol o pH e a temperatura mostram uma leve influência. Para o efeito salting-out definiu-se que seria mais vantajosa a utilização do etanol, pois facilita as etapas posteriores pela facilidade de evaporação e recuperação e baixo custo. Com essas análises ficaram definidas as melhores condições da glicerina em pH 5 e temperatura de 25 ºC, na presença de etanol. A troca iônica foi efetuada obtendo resultados satisfatórios em que a glicerina após passar pela troca iônica estava com condutividade inferior a 10 S/cm. / This work aims to optimize the stages of raw glycerin purification route from biodiesel production, which are, acid hydrolysis and salts extraction through salting out and ion exchange process until to achieve aqueous solution of glycerol and ethanol. A 22 factorial planning with two central points was carried out. Temperature and time reaction were the process variables and pH of solution and glycerin separated mass the answers for each acid tested (sulfuric acid and hydrochloric acid). The pH was not influenced by process variables for glycerin hydrolyzed with sulfuric acid. For separated glycerin mass the effect was positive for temperature and negative for time. For hydrolysis with hydrochloric acid, the pH analyses shows that there might be negative influence of time, and no influence of temperature. For separated glycerin mass there might be negative influence of temperature, and no influence of time. According to the experiments, when the glycerin was hydrolyzed with sulfuric acid the better reaction conditions occur at 70 °C and time reaction equal to 180 minutes. In the hydrolization with hydrochloric acid the conditions were 50 °C and time reaction 180 minutes. In the second stage, salt removal by salting-out effect, a mixture planning with process variables inclusion was conducted. 45 experiments in function of alcohol composition - ethanol (x1), isoprophanol (x2), n-buthanol (x3) and process variables pH and temperature were planned, obtaining the following model: Retained_mass = 1,44x1 + 0,99x2 + 0,77x3 + 0,13x1pH + 1,90x2x3. Analyzing the equation, treating only pure alcohols, it is possible to observe that ethanol is the most efficient in retaining mass due to its biggest coefficient (1,44). The best interaction occurs between butanol and isopropanol. When ethanol solution was used the pH influence can not be neglected. The analysis of the conductivity results the model bellow: Conductivity = 159,14x1 + 255,74x2 + 588,64x3 - 668,14x1x3 + 44,90x1pH - 42,57x1T - 596,79x2x3. Observing the equation, for pure alcohols solutions, ethanol has the smallest coefficient (159,14). For mixtures, ethanol and buthanol have smaller coefficient than isoprophanol and buthanol. For ethanol solutions, pH and temperature have little influence. For the salting-out process it was defined that would be more gainful with ethanol utilization, because it favours the next steps by faciliting evaporation and recover and its low cost. After these analyses satisfactory results for raw glycerin purification were obtained at pH 5 and 25°C, using pure ethanol. The glycerin purification by ion exchange process was carried out obtaining good results. The glycerin conductivity was less than 10 S/cm.

O objetivo deste trabalho foi formular e otimizar uma mistura de quatro substâncias atóxicas como inibidores de corrosão para o aço carbono ABNT 1005 em meio de água de resfriamento industrial. As substâncias estudadas foram o molibdato de sódio, o tungstato de sódio, a ftalocianina de cobre e um tensoativo polimérico a base de silano de peso molecular 17.000 g.mol-1. As técnicas usadas neste estudo foram medidas de potencial de corrosão, espectroscopia de impedância eletroquímica e curva de polarização anódicas e catódicas. O tratamento dos resultados de espectroscopia de impedância eletroquímica foi feito por meio da modelagem com circuitos elétricos equivalentes, que permitiu quantificar parâmetros como resistência a transferência e carga (Rtc) e capacitância dupla camada elétrica, (Cdl). Para caracterizar a superfície do metal foram obtidas imagens por microscopia eletrônica de varredura, onde foi comprovada a alteração da superfície pela presença das substâncias estudadas. Pelas curvas de polarização foi verificado que todas as substâncias estudadas se comportam como inibidores de corrosão anódicos no meio estudado, isto é, diminuem a velocidade de dissolução do metal na presença de maiores concentrações. O uso de um projeto fatorial completo, do tipo 24 foi decisivo para identificar os principais efeitos e interações entre as substâncias; sendo que os mais importantes foram devidos à presença de molibdato e tungstato de sódio, ou seja, a presença destas duas substâncias aumentou a resistência à transferência de carga do aço carbono no meio estudado. Em seguida, a análise estatística do projeto fatorial composto permitiu estimar a concentração ótima para a mistura de molibdato e tungstato de sódio; como o ponto de máximo da função superfície de resposta obtida. A concentração ótima estimada de molibdato e de tungstato de sódio foi de 3,6 x10-3M e 3,5x10-3M respectivamente. Finalmente, foi feita a avaliação ao longo de um período de tempo de 88 horas que permitiu identificar que o melhor comportamento da Rtc e da Cdl foi entre 48 e 72 horas de imersão. / The aim of this investigation is to obtain the optimum formulation of four nontoxics substances tested as corrosion inhibitors for ABNT 1005 carbon steel in watercooling systems. The studied substances were: sodium molybdate, sodium tungstate, copper phthalocyanine and a modified copolymer of polyoxialkylene and polidimethysiloxane. Electrochemical techniques as corrosion potential, impedance spectroscopy (EIS) and potenciodynamic anodic and cathodic polarization curves were used. Electrochemical impedance spectroscopy results were fitted through equivalent electric circuit modeling that allowed quantifying parameters like: the charge transfer resistance (Rtc) and double layer capacitance (Cdl) among others. In order to characterize the metal surface, scanning electronic microscopy images were obtained. These images allowed to evidence the surface alteration resulted from the addition of the studied inhibitors. Using polarization curves were verified that all substances studied behave as anodic corrosion inhibitors, this is, metal dissolution rate decrease when higher inhibitors concentrations were added. By applying a 24 design of experiments (DOE) were possible to identify the main effects and interactions between the substances (entry variables) on the charge transfer resistance (response variable). The main effects and interactions were obtained due to the presence of sodium molybdate and sodium tungstate; the Rtc got higher values as result of the presence of sodium molybdate and sodium tungstate. As a next step, using a design of experiments with central point was allowed to estimate the optimum concentration of sodium molybdate and sodium tungstate as result of the maximum of response surface obtained from statistic analysis in a wider range of concentrations. The optimum concentration estimated was 3,6x10-3M and 3,5x10-3M from sodium molybdate and sodium tungstate respectively. Finally it was done an immersion time evaluation until 88 hours using the optimum inhibitors concentration; the best performance of de Rtc and Cdl were between 48 and 72 hours of immersion.

As análises de grupos de experimentos, de grande importância em melhoramento genético, são indispensáveis quando se pretende investigar o comportamento de alguns tratamentos em diversos locais de interesse do pesquisador. Nestes casos, parte-se das analises de variância individuais em cada local, para o agrupamento de todos os ensaios em uma única analise. Verifica-se então a veracidade da significância da interação tratamentos versus locais - TL, sendo esta não-significativa, pode-se obter conclusões generalizados a respeito do comportamento dos tratamentos. No entanto, o grande interesse esta nos casos de interação significativa, em que dois caminhos de destaque surgem para que se conclua a analise, o primeiro, permite que se considerem os resultados e conclusões das analises individuais, com o resíduo específico de cada local, enquanto o segundo aconselha que se desdobrem os graus de liberdade relativos a tratamentos + interação significativa, visando a interpretação dos tratamentos em estudo dentro de cada um dos locais, utilizando o resíduo médio como testador. Partindo do fato de que componentes de variância são variâncias associadas aos efeitos aleatórios de um modelo matemático, que permitem quantificar a variabilidade de tais efeitos, tem-se por objetivo neste trabalho, em grupos de experimentos reais com interação TL significativa, comparar os componentes de variância obtidos nas analises individuais utilizando os quadrados médios residuais - QMRes de cada ensaio versus os obtidos pós-desdobramento da interação em questão utilizando o quadrado médio do resíduo médio - QMRM. Tal confronto será fundamentado nas estimativas de variâncias das estimativas destes componentes. Finalmente, em grupos de ensaios reais e simulados, o objetivo será voltado para a comparação de rols classificatórios de tratamentos nas analises individuais versus os rols classificatórios de tratamentos obtidos pós-desdobramento da interação em questão. A montagem destes rols será possível a partir do uso do teste de Tukey, ao nível de 5% de significância, para os cálculos das diferenças mínimas significativas - dms ora com resíduos de analises individuais, ora de conjunta. Todos os cálculos deste trabalho serão realizados no software estatístico R. / The experimental groups analysis, of great importance in genetic improvement, are essential when intends to investigate the treatments behaviour in many places from researcher interest. In these cases, starts by the individual variance analysis in each place, to the grouping of all experiments in a single analysis. Examine the truth of the signicant treatments vs. places interaction - TL, being this no-signicant, is possible to obtain generalized conclusions about the treatments behaviour. However, the interest is in the cases when signi cant interaction is found, because two eminence ways appear for the analysis conclusions, the rst one allow that the individual analysis results and conclusions be considered, with the specic residue from each place, while the second one advise, that the degrees of freedom relative to treatments + signicant interaction be unfound, looking at the interpretation of the treatments in study inside each place, using the mean residue how testator. Starting with the fact that variance components are variances associated to the aleatory eects of a mathematical model, that allow the quantifying of such eects, this work objective, in real experimental groups, with signicant interaction TL, is to compare the variance components obtained in individual analysis using the residual mean square - QMRes from each experiment against the obtained after unfolding the interaction in question using the mean residual mean square - QMRM. This confrontation will be based in variance estimations of these components estimations. Finally, in real and simulate experimental groups, the objective will be directed to the comparison of treatments classicatory rankings in individual analysis vs. the treatments classi catory rankings obtained after unfolding of the interaction in question. The construction of these rankings will be possible using the Tukey test, with 5% of signicance, for the calculation of the signicants minimum dierences - dms, a time with individual analysis residual, othertime, conjunct. All the calculations from this work will be realized in the R statistical software.

As análises de grupos de experimentos, de grande importância em melhoramento genético, são indispensáveis quando se pretende investigar o comportamento de alguns tratamentos em diversos locais de interesse do pesquisador. Nestes casos, parte-se das analises de variância individuais em cada local, para o agrupamento de todos os ensaios em uma única analise. Verifica-se então a veracidade da significância da interação tratamentos versus locais - TL, sendo esta não-significativa, pode-se obter conclusões generalizados a respeito do comportamento dos tratamentos. No entanto, o grande interesse esta nos casos de interação significativa, em que dois caminhos de destaque surgem para que se conclua a analise, o primeiro, permite que se considerem os resultados e conclusões das analises individuais, com o resíduo específico de cada local, enquanto o segundo aconselha que se desdobrem os graus de liberdade relativos a tratamentos + interação significativa, visando a interpretação dos tratamentos em estudo dentro de cada um dos locais, utilizando o resíduo médio como testador. Partindo do fato de que componentes de variância são variâncias associadas aos efeitos aleatórios de um modelo matemático, que permitem quantificar a variabilidade de tais efeitos, tem-se por objetivo neste trabalho, em grupos de experimentos reais com interação TL significativa, comparar os componentes de variância obtidos nas analises individuais utilizando os quadrados médios residuais - QMRes de cada ensaio versus os obtidos pós-desdobramento da interação em questão utilizando o quadrado médio do resíduo médio - QMRM. Tal confronto será fundamentado nas estimativas de variâncias das estimativas destes componentes. Finalmente, em grupos de ensaios reais e simulados, o objetivo será voltado para a comparação de rols classificatórios de tratamentos nas analises individuais versus os rols classificatórios de tratamentos obtidos pós-desdobramento da interação em questão. A montagem destes rols será possível a partir do uso do teste de Tukey, ao nível de 5% de significância, para os cálculos das diferenças mínimas significativas - dms ora com resíduos de analises individuais, ora de conjunta. Todos os cálculos deste trabalho serão realizados no software estatístico R. / The experimental groups analysis, of great importance in genetic improvement, are essential when intends to investigate the treatments behaviour in many places from researcher interest. In these cases, starts by the individual variance analysis in each place, to the grouping of all experiments in a single analysis. Examine the truth of the signicant treatments vs. places interaction - TL, being this no-signicant, is possible to obtain generalized conclusions about the treatments behaviour. However, the interest is in the cases when signi cant interaction is found, because two eminence ways appear for the analysis conclusions, the rst one allow that the individual analysis results and conclusions be considered, with the specic residue from each place, while the second one advise, that the degrees of freedom relative to treatments + signicant interaction be unfound, looking at the interpretation of the treatments in study inside each place, using the mean residue how testator. Starting with the fact that variance components are variances associated to the aleatory eects of a mathematical model, that allow the quantifying of such eects, this work objective, in real experimental groups, with signicant interaction TL, is to compare the variance components obtained in individual analysis using the residual mean square - QMRes from each experiment against the obtained after unfolding the interaction in question using the mean residual mean square - QMRM. This confrontation will be based in variance estimations of these components estimations. Finally, in real and simulate experimental groups, the objective will be directed to the comparison of treatments classicatory rankings in individual analysis vs. the treatments classi catory rankings obtained after unfolding of the interaction in question. The construction of these rankings will be possible using the Tukey test, with 5% of signicance, for the calculation of the signicants minimum dierences - dms, a time with individual analysis residual, othertime, conjunct. All the calculations from this work will be realized in the R statistical software.

O objetivo deste trabalho foi formular e otimizar uma mistura de quatro substâncias atóxicas como inibidores de corrosão para o aço carbono ABNT 1005 em meio de água de resfriamento industrial. As substâncias estudadas foram o molibdato de sódio, o tungstato de sódio, a ftalocianina de cobre e um tensoativo polimérico a base de silano de peso molecular 17.000 g.mol-1. As técnicas usadas neste estudo foram medidas de potencial de corrosão, espectroscopia de impedância eletroquímica e curva de polarização anódicas e catódicas. O tratamento dos resultados de espectroscopia de impedância eletroquímica foi feito por meio da modelagem com circuitos elétricos equivalentes, que permitiu quantificar parâmetros como resistência a transferência e carga (Rtc) e capacitância dupla camada elétrica, (Cdl). Para caracterizar a superfície do metal foram obtidas imagens por microscopia eletrônica de varredura, onde foi comprovada a alteração da superfície pela presença das substâncias estudadas. Pelas curvas de polarização foi verificado que todas as substâncias estudadas se comportam como inibidores de corrosão anódicos no meio estudado, isto é, diminuem a velocidade de dissolução do metal na presença de maiores concentrações. O uso de um projeto fatorial completo, do tipo 24 foi decisivo para identificar os principais efeitos e interações entre as substâncias; sendo que os mais importantes foram devidos à presença de molibdato e tungstato de sódio, ou seja, a presença destas duas substâncias aumentou a resistência à transferência de carga do aço carbono no meio estudado. Em seguida, a análise estatística do projeto fatorial composto permitiu estimar a concentração ótima para a mistura de molibdato e tungstato de sódio; como o ponto de máximo da função superfície de resposta obtida. A concentração ótima estimada de molibdato e de tungstato de sódio foi de 3,6 x10-3M e 3,5x10-3M respectivamente. Finalmente, foi feita a avaliação ao longo de um período de tempo de 88 horas que permitiu identificar que o melhor comportamento da Rtc e da Cdl foi entre 48 e 72 horas de imersão. / The aim of this investigation is to obtain the optimum formulation of four nontoxics substances tested as corrosion inhibitors for ABNT 1005 carbon steel in watercooling systems. The studied substances were: sodium molybdate, sodium tungstate, copper phthalocyanine and a modified copolymer of polyoxialkylene and polidimethysiloxane. Electrochemical techniques as corrosion potential, impedance spectroscopy (EIS) and potenciodynamic anodic and cathodic polarization curves were used. Electrochemical impedance spectroscopy results were fitted through equivalent electric circuit modeling that allowed quantifying parameters like: the charge transfer resistance (Rtc) and double layer capacitance (Cdl) among others. In order to characterize the metal surface, scanning electronic microscopy images were obtained. These images allowed to evidence the surface alteration resulted from the addition of the studied inhibitors. Using polarization curves were verified that all substances studied behave as anodic corrosion inhibitors, this is, metal dissolution rate decrease when higher inhibitors concentrations were added. By applying a 24 design of experiments (DOE) were possible to identify the main effects and interactions between the substances (entry variables) on the charge transfer resistance (response variable). The main effects and interactions were obtained due to the presence of sodium molybdate and sodium tungstate; the Rtc got higher values as result of the presence of sodium molybdate and sodium tungstate. As a next step, using a design of experiments with central point was allowed to estimate the optimum concentration of sodium molybdate and sodium tungstate as result of the maximum of response surface obtained from statistic analysis in a wider range of concentrations. The optimum concentration estimated was 3,6x10-3M and 3,5x10-3M from sodium molybdate and sodium tungstate respectively. Finally it was done an immersion time evaluation until 88 hours using the optimum inhibitors concentration; the best performance of de Rtc and Cdl were between 48 and 72 hours of immersion.