Reatores tubulares de polimerização podem apresentar um perfil de velocidade bastante distorcido. Partindo desta observação, um modelo estocástico baseado no modelo de dispersão axial foi proposto para a representação matemática da fluidodinâmica de um reator tubular para produção de poliestireno. A equação diferencial foi obtida inserindo a aleatoriedade no parâmetro de dispersão, resultando na adição de um termo estocástico ao modelo capaz de simular as oscilações observadas experimentalmente. A equação diferencial estocástica foi discretizada e resolvida pelo método Euler-Maruyama de forma satisfatória. Uma função estimadora foi desenvolvida para a obtenção do parâmetro do termo estocástico e o parâmetro do termo determinístico foi calculado pelo método dos mínimos quadrados. Uma análise de convergência foi conduzida para determinar o número de elementos da discretização e o modelo foi validado através da comparação de trajetórias e de intervalos de confiança computacionais com dados experimentais. O resultado obtido foi satisfatório, o que auxilia na compreensão do comportamento fluidodinâmico complexo do reator estudado. / The velocity profile of polymerization tubular reactors may be very distorted. Based on this observation, a stochastic model based on the axial dispersion model was proposed for the mathematical representation of the fluid dynamics of a tubular reactor for polystyrene production. The differential equation was built by inserting randomness in the dipersion coefficient, which added a stochastic term to the model. This term was capable of simulating the experimentally observed fluctuations. The stochastic differential equation was discretized and solved by the Euler-Maruyama method adequately. An estimator function has been developed to calculate the parameter of the stochastic term, while the parameter of the deterministic term was estimated by a least squares method. A convergence analysis was carried out in order to determine the number of elements needed for the time discretization. The model was validated through comparisons of sample paths and computational confidence intervals with experimental data. The result was considered satisfactory, allowing a better understanding of the complex fluid dynamic behaviour of the analised reactor. Key-words: modelling, simulation, stochastic differential equation, polymerization tubular reactor, time residence distribution.

Orientador: Liliane Maria Ferrareso Lona / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-08T09:34:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Contant_Sheila_D.pdf: 2364843 bytes, checksum: 3e362baeba9fe60ca91b2f54bbcac57e (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: Neste trabalho, foram estudados diferentes processos de polimerização: (1) homopolimerização do estireno e copolimerização do estireno com metacrilato de metila em emulsão via radical livre convencional e (2) homopolimerização do estireno em massa via radical livre no processo controlado/vivo mediado por nitróxido. A modelagem dos processos foi realizada por meio de duas abordagens diferentes: inicialmente, modelos determinísticos foram desenvolvidos para cada caso e, utilizando resultados gerados por esses modelos, redes neurais foram treinadas para a modelagem inversa dos processos. Na modelagem determinística, foram desenvolvidos programas computacionais para as polimerizações em emulsão e simulações foram realizadas para diferentes condições operacionais. Para a polimerização controlada em massa, foi utilizado um programa computacional da literatura ao qual foram introduzidas modificações. Em todos os casos, foram levantados extensos bancos de dados de parâmetros cinéticos para todos os componentes envolvidos. Para o trabalho com as redes neurais, foi utilizado um programa computacional previamente desenvolvido ao qual foram introduzidas modificações. Redes neurais foram utilizadas para modelagem inversa dos processos, sendo treinadas para a predição de condições operacionais capazes de levar à produção de polímeros com propriedades específicas. As duas metodologias utilizadas para a modelagem matemática foram capazes de extrair importantes e diferentes informações dos processos de polimerização estudados, mostrandose portanto ferramentas bastante interessantes e eficientes para aplicação na área de engenharia de polimerização / Abstract: In this work different polymerization processes were studied: (1) styrene homopolymerization and styrene/methyl methacrylate copolymerization in emulsion in the conventional freeradical process, and (2) styrene homopolymerization in bulk in the nitroxidemediated controlled/living freeradical process. Modelling was developed using two different approaches: initially deterministic models were developed in each case, and using results from these models neural networks were trained to the inverse modelling of the processes. In the deterministic modelling, computational programas were developed to the emulsion polymerizations, and simulations were performed for different operating conditions. A modified computational program from the literature was used in the controlled polymerization in bulk. In all cases, large databases of kinetic parameters to all the compounds present were searched. A modified computational program previously developed was used in the work with neural networks. Neural networks were used to the inverse modelling of the processes, and were trained to predict operating conditions that could lead to production of polymers with specific properties. The two methodologies used in the mathematical modelling were able to extract important and different information from the polymerization processes studied, showing its potential to an efficient aplication in the polymerization area / Doutorado / Desenvolvimento de Processos Químicos / Doutor em Engenharia Química

Reatores tubulares de polimerização podem apresentar um perfil de velocidade bastante distorcido. Partindo desta observação, um modelo estocástico baseado no modelo de dispersão axial foi proposto para a representação matemática da fluidodinâmica de um reator tubular para produção de poliestireno. A equação diferencial foi obtida inserindo a aleatoriedade no parâmetro de dispersão, resultando na adição de um termo estocástico ao modelo capaz de simular as oscilações observadas experimentalmente. A equação diferencial estocástica foi discretizada e resolvida pelo método Euler-Maruyama de forma satisfatória. Uma função estimadora foi desenvolvida para a obtenção do parâmetro do termo estocástico e o parâmetro do termo determinístico foi calculado pelo método dos mínimos quadrados. Uma análise de convergência foi conduzida para determinar o número de elementos da discretização e o modelo foi validado através da comparação de trajetórias e de intervalos de confiança computacionais com dados experimentais. O resultado obtido foi satisfatório, o que auxilia na compreensão do comportamento fluidodinâmico complexo do reator estudado. / The velocity profile of polymerization tubular reactors may be very distorted. Based on this observation, a stochastic model based on the axial dispersion model was proposed for the mathematical representation of the fluid dynamics of a tubular reactor for polystyrene production. The differential equation was built by inserting randomness in the dipersion coefficient, which added a stochastic term to the model. This term was capable of simulating the experimentally observed fluctuations. The stochastic differential equation was discretized and solved by the Euler-Maruyama method adequately. An estimator function has been developed to calculate the parameter of the stochastic term, while the parameter of the deterministic term was estimated by a least squares method. A convergence analysis was carried out in order to determine the number of elements needed for the time discretization. The model was validated through comparisons of sample paths and computational confidence intervals with experimental data. The result was considered satisfactory, allowing a better understanding of the complex fluid dynamic behaviour of the analised reactor. Key-words: modelling, simulation, stochastic differential equation, polymerization tubular reactor, time residence distribution.