Consideramos um modelo de regressão linear simples, em que tanto a variável resposta como a independente estão sujeitas a censura intervalar. Como motivação utilizamos um estudo em que o objetivo é avaliar a possibilidade de previsão dos resultados de um exame audiológico comportamental a partir dos resultados de um exame audiológico eletrofisiológico. Calculamos intervalos de previsão para a variável resposta, analisamos o comportamento dos estimadores de máxima verossimilhança obtidos sob o modelo proposto e comparamos seu desempenho com aquele de estimadores obtidos de um modelo de regressão linear simples usual, no qual a censura dos dados é desconsiderada. / We consider a simple linear regression model in which both variables are interval censored. To motivate the problem we use data from an audiometric study designed to evaluate the possibility of prediction of behavioral thresholds from physiological thresholds. We develop prediction intervals for the response variable, obtain the maximum likelihood estimators of the proposed model and compare their performance with that of estimators obtained under ordinary linear regression models.

Resíduos de medicamento veterinário podem estar presentes em produtos comestíveis de origem animal, tais como carne, leite, ovos e mel. Para assegurar que a concentração de tais resíduos não excede um limite considerado seguro (Limite Máximo de Resíduo - LMR) deve ser estabelecido o período de carência, que é o tempo que deve ser respeitado para que um animal possa ser enviado para o abate após ter recebido um dado medicamento veterinário. A estimação do período de carência usualmente é feita pelo ajuste de um modelo de regressão linear simples, seguido pelo cálculo de um limite de tolerância. Para isso, os pressupostos de homocedasticidade e de normalidade dos erros do modelo devem ser atendidos. No entanto, violações desses pressupostos são frequentes nos estudos de depleção residual. No presente trabalho foram utilizados dois bancos de dados da quantificação de resíduo de medicamento veterinário em tecidos de bovinos e o período de carência foi estimado para fígado, gordura, músculo e rins. Os modelos de regressão foram ajustados para a média dos resultados de cada animal, para a média dos resultados de cada extração analítica e para os resultados obtidos para cada réplica, sendo que para esta última situação foi ajustado um modelo de regressão linear com efeitos mistos. O modelo linear ajustado para as médias obtidas para cada extração analítica apresentou maior precisão nas estimativas dos parâmetros do modelo e também menor período de carência. No entanto, para esse modelo também foram detectados mais pontos potencialmente influentes comparado aos demais modelos ajustados. Não foi possível calcular o limite de tolerância e, consequentemente, predizer o período de carência quando utilizado o modelo com efeitos mistos. Conclui-se que a o ajuste de outros modelos estatísticos mais robustos e flexíveis deve ser considerado para a estimação do período de carência de medicamento veterinário. / Veterinary drugs residues can be found in foodstuffs of animal origin such as meat, milk, eggs and honey. In order to ensure that the concentration of these residues does not exceed a safe limit (Maximum Residue Limit - MRL) it is necessary to establish a withdrawal period, which is the waiting time necessary for an animal to be sent for slaughtering after having received a veterinary drug. The estimation of the withdrawal period is normally obtained by the fitting of a simple linear regression model, followed by the calculation of a tolerance limit. For this, the assumptions of homoscedasticity and the normality of the errors must be met. However, violations of these assumptions are frequent in the residual depletion studies. In the present study two database of the quantification of veterinary drug residue in bovine tissues were used and the withdrawal period was estimated for liver, fat, muscle and kidneys. The regression models were fitted to the mean value of the results obtained for each animal, to the mean value of the results obtained for each analytical extraction and to the results obtained for the repeated sample measurements, and a linear mixed model was fitted for this later situation. The linear model fitted to the mean value of the results obtained for each analytical extraction showed greater precision in the parameters estimates of the model as well as shorter withdrawal period. However, for this model, more potentially influential points were detected compared to other models fitted. It was not possible to calculate the tolerance limit, and, consequently, to predict the withdrawal period using the mixed effects model. In conclusion, the fitting of the other more robust and flexible statistical models should be considered for the estimation of the withdrawal period of veterinary drug.

O tamanho do fígado é um critério importante para o diagnóstico diferencial de cães com suspeita de doenças hepáticas, porém, há uma carência na literatura veterinária no que se refere à avaliação de seu volume, principalmente pelo ultrassom, que é considerado um excelente recurso para avaliação desse órgão. Para se obter uma maneira prática e de simples execução de se mensurar o volume hepático através da ultrassonografia, foram realizadas medidas externas (altura, largura e perímetro do tórax) e medidas ultrassonográficas lineares do fígado de 82 cadáveres de cães, de idades e raças variadas, por dois observadores. Essas medidas foram correlacionadas com o volume hepático determinado por deslocamento de água, através de regressões lineares. As equações obtidas por regressão linear foram: Volume hepático (ml) = 639 + 10 &rho; + 75 medA - 55h - 23peri + 1,4h &#42 peri (r2 ajustado = 0,81; p &lt; 0,01), Volume hepático (ml) = 822 + 14 &rho; + 59 medE - 59h - 28peri + 1,7h &#42; peri (r2 ajustado= 0,83; p < 0,01), e Volume hepático (ml) = 30 + 0,3 &#42; x (r2 = 0,88; p < 0,01), onde peri = perímetro do tórax (cm); &rho;= peso corporal (kg); medA = medida ultrassonográfica.A (cm), mensurada do início do parênquima hepático até o diafragma, tangenciando o colo da vesícula biliar; medE= medida ultrassonográfica.E (cm), mensurada na linha média, da borda caudal do fígado até o diafragma; h = altura do tórax (cm) e; x = h &#42; largura do tórax &#42; medA. A associação entre medidas ultrassonográficas hepáticas com o peso corpóreo, assim como com a altura e o perímetro torácicos permitiu boa correlação com o volume hepático. As medidas ultrassonográficas estabelecidas mostraram-se reprodutíveis por um mesmo observador ou observadores diferentes / The liver size is an important criterion for differential diagnosis of dogs with suspected liver disease, however, there is a lack in the veterinary literature regarding estimation of liver volume, especially by ultrasound, which is considered an excellent resource for evaluation of that organ. In order to obtain a practical and simple method of measuring liver volume by ultrasonography, external measures (height, width and girth of the chest) and linear ultrasound measures of the liver of 82 dog corpses of various ages and breeds were done by two observers. By linear regression these measures were correlated with liver volume, determined by water displacement. The equations obtained were: Hepatic volume (ml) = 639 + 10 &rho; + 75 medA - 55h - 23peri + 1.4h &#42; peri (adjusted r2 = 0.81; p < 0.01), Hepatic volume (ml) = 822 + 14 &rho; + 59 medE - 59h - 28peri + 1.7h &#42; peri (adjusted r2 = 0.83; p < 0.01), and Hepatic volume (ml) = 30 + 0,3 &#42; x (adjusted r2 = 0,88; p < 0,01), where peri = perimeter of the chest (cm); = body weight (kg); medA = ultrassonographic measurement A (cm), from the beginning of the hepatic parenchyma to the diaphragm tangent to the neck of the gallbladder; MedE= ultrassonographic measurement.E (cm), from the caudal border of the liver to the diaphragm, measured on the midline; h = height of the chest (cm) and; x = h &#42; width of the chest &#42; medA. The association of liver ultrasound measures with the weight, height and thoracic perimeter provided good ground for a correlation with the liver volume. The ultrasound measures proved to be reproducible inter as well as intra observer

Submitted by TÂNIA MARIA DE CARVALHO null (taniacarvalho2010@gmail.com) on 2017-02-02T19:26:12Z No. of bitstreams: 1 TESE_arquiv.pdf: 4743361 bytes, checksum: 0c094f892ee8b02e1690df7e4438651f (MD5) / Approved for entry into archive by LUIZA DE MENEZES ROMANETTO (luizamenezes@reitoria.unesp.br) on 2017-02-06T16:42:11Z (GMT) No. of bitstreams: 1 carvalho_tm_dr_bot.pdf: 4743361 bytes, checksum: 0c094f892ee8b02e1690df7e4438651f (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-06T16:42:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 carvalho_tm_dr_bot.pdf: 4743361 bytes, checksum: 0c094f892ee8b02e1690df7e4438651f (MD5) Previous issue date: 2016-12-19 / O mapa de solos é uma ferramenta essencial para o planejamento de uso da terra e estudos que envolvem aspectos ambientais relativos a esse importante recurso natural. Técnicas quantitativas e ferramentas de geoprocessamento têm sido aliadas à interpretação dos processos pedogenéticos para possibilitar a elaboração de mapas mais precisos, obtidos por processo mais rápido e menos oneroso. Dentre os modelos aplicados, os denominados modelos híbridos empregam variáveis auxiliares preditoras e autocorrelação espacial, para viabilizar a predição de atributos de solo em locais não amostrados. A iniciativa para mapeamento digital do solo em escala mundial – GlobalSoilMap.net atua no sentido de disponibilizar representações globais de atributos de solo, elaboradas por meio da aplicação de modelo híbrido em dados legados de solos, realizando a prática do Mapeamento Digital de Solos (MDS). Com base nesse princípio, esse trabalho baseou-se na hipótese de que a aplicação da técnica híbrida regressão-krigagem, utilizando dados legados de levantamento de solo e covariáveis de relevo e sensoriamento remoto proveem mapa de atributos de solo representativos de uma área da Cuesta de Botucatu. O modelo foi aplicado localmente, a duas profundidades, para representação contínua do Índice de Avermelhamento (IAV), saturação de bases (V%), teor de areia, teor de argila, CTC e pH dos solos da Fazenda Experimental Edgárdia, para a qual são disponíveis dados de levantamento de solo. As covariáveis preditoras derivadas de um MDE e de imagem orbital foram uniformizadas a uma resolução espacial de 10 m, e os métodos foram selecionados de acordo com a verificação de correlação linear significativa entre atributos e covariáveis e autocorrelação espacial dos atributos ou dos resíduos de regressões lineares múltiplas (RLM). Os dados foram separados em subconjuntos de treinamento e validação. Os coeficientes de correlação entre atributos de solo e covariáveis foram significativos e variaram de -0,40 a 0,51. Os preditores mais correlacionados aos atributos foram Índice Topográfico de Umidade (ITU), Declividade (Decl), Aspecto (Aspc), Elevação (Elev) e índice de vegetação NDVI, sendo os quatro últimos os principais na estimação das frações texturais. Os valores de R² ajustado das RLM, entre 0,10 e 0,36, foram considerados baixos. De modo geral, os mapas de predição expuseram padrões característicos da variação espacial observada nos mapas das covariáveis preditoras, usadas na calibração dos modelos. Foi observado um incremento na acurácia entre as duas etapas do processo de RK, indicando que o mapa final é superior em relação à RLM. No entanto, os modelos apresentaram, de modo geral, um baixo desempenho quando avaliados por meio de validação externa, mesmo com a estratificação em duas áreas mais uniformes em termos de relevo. Os resultados indicaram a limitação do uso de amostragem para fins de levantamento em modelos de predição. Houve ainda dificuldade de aplicação dos modelos em função do contexto litológico complexo e da dinâmica local de formação de solos, que não puderam ser detectadas pelas covariáveis selecionadas. Apesar das limitações, os mapas de predição apresentaram coerência com o conhecimento relativo aos atributos, nas condições locais. / The soil map is an essential tool for land use planning and studies related to environmental aspects of this important natural resource. Quantitative techniques and geoprocessing tools are currently combined with the interpretation of pedogenic processes to enable the development of more accurate maps obtained by faster and less costly process. Among the models applied to it, the hybrid models employ predictive auxiliary variables and spatial autocorrelation, to enable the prediction of soil attributes in unsampled locations. The digital soil mapping worldwide project – GlobalSoilMap.net acts in order to provide global representations of soil attributes developed through the application of hybrid model in legacy soil data, performing the practice of Digital Soil Mapping (MDS). This work was based on the assumption that the application of the hybrid technique of regression-kriging (RK), using legacy data of soil survey and covariates of relief and remote sensing provide representative map of soil attributes of an area in Cuesta of Botucatu. The goal was to apply locally, in two depths, prediction models and continuous representation of Soil Redness Index (IAV), base saturation index (V%), sand content and clay content, cation-exchange capacity (CTC) and pH of the soils in Edgardia Experimental Farm, for which are available soil survey data. The predictor covariates were derived from an Digital Elevation Model (MDE) and an orbital image. They were all standardized at spatial resolution of 10 m, the methods were selected by checking significant linear correlation between attributes and covariates and spatial autocorrelation of attributes or residues of multiple linear regressions (RLM). The data were separated into training and validation subsets. The correlation coefficients (r) between soil attributes and covariates were significant and ranged from -0.40 to 0.51. The predictors more correlated to attributes were topographic wetness index (ITU), slope (Decl), aspect (Aspc), elevation (Elev) and vegetation index (NDVI), and the last four are key definers of granulometric fractions. The values of adjusted R² of RLM were between 0.10 and 0.36, which is considered low. In general, the prediction maps exhibited characteristic patterns of spatial variation observed in the covariates maps, used in the calibration of the models. An increase in accuracy was observed between the two steps of the modeling process by RK, indicating that the final map is better than the RLM. However, the models showed generally low performance, and did not provide good results when evaluated by external validation and even if the area was stratified in two smaller plots, with more homogeneous relief. The results indicated the restricted use of soil survey sampling in prediction models, and the difficulty of applying MDS in areas with complex lithology, especially where the correlation between local dynamics of soil genesis and selected covariates are not strong. Despite the limitations, the prediction maps were consistent with knowledge about soil properties in local conditions.

This dissertation consists of three articles, proposing extensions of finite mixtures in regression models. Here we consider a flexible class of both univariate and multivariate distributions, which allow adequate modeling of asymmetric data that have multimodality, heavy tails and outlying observations. This class has special cases such as skew-normal, skew-t, skew-slash and skew normal contaminated distributions, as well as symmetric cases. Initially, a model is proposed based on the assumption that the errors follow a finite mixture of scale mixture of skew-normal (FM-SMSN) distribution rather than the conventional normal distribution. Next, we have a censored regression model where we consider that the error follows a finite mixture of scale mixture of normal (SMN) distribution. Next, we propose a censored regression model where we consider that the error follows a finite mixture of scale mixture of normal (SMN) distribution. Finally, we consider a finite mixture of multivariate regression where the error has a multivariate SMSN distribution. For all proposed models, two R packages were developed, which are reported in the appendix. / Esta tese composta por três artigos, visa propor extensões das misturas finitas nos modelos de regressão. Aqui vamos considerar uma classe flexível de distribuições tanto univariada como multivariada, que permitem modelar adequadamente dados assimmétricos, que presentam multimodalidade, caldas pesadas e observações atípicas. Esta classe possui casos especiais tais como as distribuições skew-normal, skew-t, skew slash, skew normal contaminada, assim como os casos simétricos. Inicialmente, é proposto um modelo baseado na suposição de que os erros seguem uma mistura finita da distribuição mistura de escala skew-normal (SMSN) ao invés da convencional distribuição normal. Em seguida, temos um modelo de regressão censurado onde consideramos que o erro segue uma mistura finita da distribuição da mistura de escala normal (SMN). E por último, é considerada um mistura finita de regressão multivariada onde o erro tem uma distribuição SMSN multivariada. Para todos os modelos propostos foram desenvolvidos dois pacotes do software R, que estão exemplificados no apêndice.

Na atual indústria de manufatura, destacam-se as empresas que sejam capazes de atender a demanda de produção de forma rápida e com produtos de qualidade. Durante a fabricação existem diversas fontes de erro que interferem na exatidão do processo de usinagem. Deste modo, torna-se importante o conhecimento destes erros para que técnicas de correção possam ser implementadas ao controle numérico da MF (máquina-ferramenta) e assim, melhorar a exatidão do processo. Neste contexto, o objetivo principal do trabalho é desenvolver uma metodologia para corrigir os erros de posicionamento do eixo X levando em consideração a variação de temperatura medida experimentalmente em pontos específicos da MF. Primeiramente foi realizado um levantamento dos erros de posicionamento experimentais ao longo do eixo X da MF em três diferentes condições de trabalho e simultaneamente havia um sistema para medir a variação de temperatura. Os dados foram tratados e em seguida sintetizados utilizando a metodologia das matrizes homogêneas de transformação, onde foi possível armazenar todos os erros de posicionamento referentes à trajetória da mesa da MF ao longo do eixo X. Os elementos da matriz resultante são utilizados como dados de entrada para análise de regressão linear múltipla que através dos métodos dos mínimos quadrados, correlaciona as variáveis de temperatura e erros de posicionamento. Como resultado, as equações lineares obtidas no método de análise de regressão geram valores previstos para os erros de posicionamento que são utilizados para correção destes erros. Estas equações exigem baixo custo computacional e portanto, podem ser futuramente implementadas no controle numérico da MF para corrigir os erros de posicionamento devido às deformações térmicas. Os resultados finais mostraram que erros de 60 µm foram reduzidos à 10 µm. Constatou-se a importância da sintetização dos erros de posicionamento nas matrizes homogêneas de transformação para aplica-los ao método de regressão. / In today\'s manufacturing industry, companies stand out if they\'re able to meet a high production demand efficiently and with quality products. During manufacturing there are several sources of error that can affect the accuracy of the machining process. Thus, it becomes important to better understand these errors to allow correction techniques to be implemented into the numerical control of the machine tool (MT) and thus improve process accuracy. In this context, the main goal of this work is to develop a method for correcting positioning errors along the X axis taking into consideration the variation in temperature, measured experimentally in specific points of the MT. First we conducted a survey of experimental positioning errors along the X axis of the MT in three different working conditions and simultaneously collecting temperature variation data. Data were treated and then synthesized using the methodology of homogeneous transformation matrices, where it was possible to store all positioning errors related to the trajectory of the board of the MT along the X axis. The elements of the matrix resulting from the homogeneous transformation are used as input data for the multiple linear regression analysis by the methods of least squares, which correlates the temperature variables with the positioning errors. As a result, linear equations obtained from the regression analysis method generates predicted values for the positioning errors which are used to correct this errors. These equations require low computer processing and therefore can be further implemented into the numerical control of the MT to correct positioning errors due to thermal deformation. The final results showed that 60 µm errors were reduced to 10 µm. It was noted the importance of synthesizing the positioning errors in homogeneous transformation matrices to apply them to the regression method.

Resíduos de medicamento veterinário podem estar presentes em produtos comestíveis de origem animal, tais como carne, leite, ovos e mel. Para assegurar que a concentração de tais resíduos não excede um limite considerado seguro (Limite Máximo de Resíduo - LMR) deve ser estabelecido o período de carência, que é o tempo que deve ser respeitado para que um animal possa ser enviado para o abate após ter recebido um dado medicamento veterinário. A estimação do período de carência usualmente é feita pelo ajuste de um modelo de regressão linear simples, seguido pelo cálculo de um limite de tolerância. Para isso, os pressupostos de homocedasticidade e de normalidade dos erros do modelo devem ser atendidos. No entanto, violações desses pressupostos são frequentes nos estudos de depleção residual. No presente trabalho foram utilizados dois bancos de dados da quantificação de resíduo de medicamento veterinário em tecidos de bovinos e o período de carência foi estimado para fígado, gordura, músculo e rins. Os modelos de regressão foram ajustados para a média dos resultados de cada animal, para a média dos resultados de cada extração analítica e para os resultados obtidos para cada réplica, sendo que para esta última situação foi ajustado um modelo de regressão linear com efeitos mistos. O modelo linear ajustado para as médias obtidas para cada extração analítica apresentou maior precisão nas estimativas dos parâmetros do modelo e também menor período de carência. No entanto, para esse modelo também foram detectados mais pontos potencialmente influentes comparado aos demais modelos ajustados. Não foi possível calcular o limite de tolerância e, consequentemente, predizer o período de carência quando utilizado o modelo com efeitos mistos. Conclui-se que a o ajuste de outros modelos estatísticos mais robustos e flexíveis deve ser considerado para a estimação do período de carência de medicamento veterinário. / Veterinary drugs residues can be found in foodstuffs of animal origin such as meat, milk, eggs and honey. In order to ensure that the concentration of these residues does not exceed a safe limit (Maximum Residue Limit - MRL) it is necessary to establish a withdrawal period, which is the waiting time necessary for an animal to be sent for slaughtering after having received a veterinary drug. The estimation of the withdrawal period is normally obtained by the fitting of a simple linear regression model, followed by the calculation of a tolerance limit. For this, the assumptions of homoscedasticity and the normality of the errors must be met. However, violations of these assumptions are frequent in the residual depletion studies. In the present study two database of the quantification of veterinary drug residue in bovine tissues were used and the withdrawal period was estimated for liver, fat, muscle and kidneys. The regression models were fitted to the mean value of the results obtained for each animal, to the mean value of the results obtained for each analytical extraction and to the results obtained for the repeated sample measurements, and a linear mixed model was fitted for this later situation. The linear model fitted to the mean value of the results obtained for each analytical extraction showed greater precision in the parameters estimates of the model as well as shorter withdrawal period. However, for this model, more potentially influential points were detected compared to other models fitted. It was not possible to calculate the tolerance limit, and, consequently, to predict the withdrawal period using the mixed effects model. In conclusion, the fitting of the other more robust and flexible statistical models should be considered for the estimation of the withdrawal period of veterinary drug.

Orientador: Saulo Philipe Sebastião Guerra / Coorientador: Marcelo de Almeida Silva / Banca: Carmen Silvia Fernandes Boaro / Banca: Otavio Camargo Campoe / Resumo: Com o aumento da demanda por fontes de energia renováveis, a biomassa vegetal tem ganhado cada vez mais visibilidade no cenário mundial como fonte de energia limpa e renovável. A fonte de biomassa mais utilizada no Brasil é o eucalipto, entretanto, o bambu, com seu rápido crescimento, apresenta-se como uma potencial opção à utilização do eucalipto. Estudos evidenciam seu potencial energético, vezes similares ou até maiores que os encontrados para o eucalipto, entretanto ainda há pouca informação na literatura. Dessa forma, o objetivo desse estudo foi de obter modelos para a estimativa da área foliar (AF) do Bambusa vulgaris, índice ecofisiológico fundamental para estudos de produtividade; e realizar sua análise de crescimento, para entender seu desenvolvimento, ambos durante o segundo ano após o plantio, em um sistema florestal de curta rotação (SFCR).Em cada avaliação era realizado inventário florestal para seleção de uma touceira representativa com a população naquele momento. Feito isso, uma touceira de B. vulgaris era cortada e caracterizados um colmo jovem, intermediário e velho. Da massa vegetal verde foi obtida a massa seca total. Paralelamente, um quarto de folhas de cada colmo caracterizado foi separado para o estudo da área foliar. Foram obtidos altura (A), diâmetro a altura do peito (D) dos colmos, comprimento (C) e largura (L) da folha e número de colmos da touceira (N), baseado nisso foram gerados modelos lineares múltiplosindividuais e para as avaliações agrupad... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The biomass has gained more and more visibility in the world as clean energy in the last few years, and, therefore the renewable energy sources demands. Eucalyptus trees is the more used source in Brazil for bioenergy, however, bamboo shows a big potential in biomass production turn into an option to eucalyptus or any other forest source. Some studies evidence bamboo energetic potential, sometimes similar or even bigger than eucalyptus. In the other hand is still rare to find any kind of study about this specie, specially about their ecophysiology. The aim of this study was to obtain models to estimate Bambusa vulgaris leaf area (LA), an important index to productivity studies, as well as, conduce a growth analysis to understand their development, both during the second year after planting, in a short rotation coppice (SRC) with bioenergetic aim. On each evaluation, it was done a forest inventory to select a representative clump of B. vulgaris to that moment. The selected one was cut and the stems were characterized as young, intermediate and old. From the fresh matter was obtained the total dry matter. At the same time, a quarter of leaves from each characterized stem were separate to leaf area study. It was evaluated in the stems the height (H), diameter at breath high (D) of stem, length (L) and width (W) of leaves and number of clump‟s stems (N), based on it was generate the linear multiples models to each evaluation and grouped ones as well. All generated models, individ... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Tese de mestr.. Métodos Computacionais em Ciências e Engenharia. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2000

Submitted by Maria Medeiros (maria.dilva1@ufcg.edu.br) on 2018-10-16T12:44:41Z No. of bitstreams: 1 THALITA CRISTINE RIBEIRO LUCAS FERNANDES - DISSERTAÇÃO (PPGEQ) 2017.pdf: 3155230 bytes, checksum: 29997db242a362fb2a65ffda6fcf8ba0 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-10-16T12:44:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 THALITA CRISTINE RIBEIRO LUCAS FERNANDES - DISSERTAÇÃO (PPGEQ) 2017.pdf: 3155230 bytes, checksum: 29997db242a362fb2a65ffda6fcf8ba0 (MD5) Previous issue date: 2017-09-27 / CNPq / A hidrodesnitrogenação catalítica é um processo utilizado para remover impurezas de nitrogênio em produtos derivados de petróleo e ocorre mediante o tratamento da carga com hidrogênio a temperatura e pressão elevadas em um reator do tipo tricled-bed. Para otimizar as operações nestes reatores, é necessário que se tenha informações sobre a cinética das várias reações de hidrodesnitrogenação. Entretanto, as equações das taxas das reações não estão disponíveis na literatura. Assim, o objetivo deste trabalho consiste em obter as equações das taxas das reações e os parâmetros cinéticos para a rede reacional dos compostos nitrogenados utilizando o modelo rigoroso de hidrodesnitrogenação do Aspen Hysys como base numérica para as simulações. Experimentos numéricos foram realizados em um reator diferencial no software Aspen Hysys para obter dados de concentração de reagentes e produtos a diferentes alimentações. Diferentes métodos foram utilizados, um método de regressão linear multivariável para obtenção dos coeficientes de regressão, um método de metamodelagem interpoladora estocástica, o Kriging e a otimização do metamodelo Kriging utilizando o método dos mínimos quadrados. Para testar as metodologias propostas, todas as etapas foram aplicadas para um sistema de duas reações simples, uma reversível e outra irreversível, em um reator PFR. Os resultados referentes ao método de regressão linear mostraram que a metodologia pode ser utilizada para estimar parâmetros cinéticos desde que se conheça a equação da taxa correspondente. A comparação entre os dois métodos do tipo Kriging propostos (convencional e otimizado) foi feita a partir de técnicas de análise estatísticas, como o coeficiente de determinação R² e análise de variância (ANOVA). O kriging otimizado mostrou uma melhor aderência aos dados quando comparado com o kriging convencional. / Catalytic hydrodenitrogenation is one process used to remove nitrogen impurities from refinery streams, and it occurs by reacting a given charge with hydrogen at high temperature and pressure in a trickled-bed reactor. In order to optimize the operation of such reactors one needs information about the kinetics of the various hydrodenitrogenation reactions. However, reaction rate expressions are not available in the open literature. Therefore, this work aims at obtaining the reaction rate expressions and parameters for the reaction network of nitrogen compounds using the rigorous hydrodenitrogenation model in Aspen Hysys as the numerical basis for simulations. A differential reactor to simulate the process for different feed streams generated data to estimate of concentration of reagent and products at different feed loads. Three different methods were used, a multivariable linear regression model to obtain the regression coefficients, a stochastic interpolator metamodeling, Kriging and an optimized Kriging with least square method. In a first step, two simple reactions rates were used to test the methodologies in a reactor PFR in Hysys, a reversible and an irreversible. The results showed that linear regression might be use to estimate parameters satisfactory only if you know the reaction rate expression. By using statistical analysis as determination coefficient R² and analyze of variance, ANOVA, it was possible to compare both Krigings (conventional and optimized). Optimized Kriging showed a better adherence to the data when compared to conventional kriging.