Orientador: Ulf Friedrich Schuchard / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-05T01:19:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lindner_Alexandra_M.pdf: 2658694 bytes, checksum: 362f3b881250b36386d301b17511943b (MD5) Previous issue date: 2005 / Mestrado / Quimica Organica / Mestre em Química

Orientadores: Ana Maria Frattini Fileti, Galba Maria de Campos Takaki / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-06T21:06:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Albuquerque_ClarissaDaisydaCosta_D.pdf: 8871218 bytes, checksum: 55101c854d0f7293da9222f2518c7c15 (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: Entre as técnicas convencionais usadas para desenvolvimento de software sensores, redes neurais artificiais têm mostrado ser um instrumento poderoso em modelagem e controle de bioprocessos complexos. O objetivo geral do presente trabalho é o desenvolvimento de software sensores baseados em redes neurais para estimação e previsão em tempo real da concentração de biomassa e da atividade de emulsificação no processo de produção de bioemulsificante por Cândida lipolytica. Bioemulsificantes normalmente apresentam vantagens como biodegradabilidade, baixa toxicidade e biocompatibilidade em relação a emulsifícantes sintetizados quimicamente. Adicionalmente, eles apresentam potencial para serem sintetizados a partir de substratos de baixo custo e são normalmente efetivos em condições extremas de pH, temperatura e salinidade. Consequentemente, bioemulsificantes têm sido aplicados com sucesso em áreas como biorremediaçào e recuperação de óleos. Contudo, os bioemulsificantes não são ainda largamente empregados por conta do seu alto custo de produção, resultante primeiramente da baixa produtividade dos microrganismos empregados e do alto custo de recuperação. Entretanto, neste trabalho foi mostrado que o desenvolvimento de softsensores neurais juntamente com otimização de componentes de meio de produção e ampliação de escala do processo podem contribuir para tomar a produção de bioemulsificante mais eficiente e econômica. O modelo quadrático obtido na otimização dos componentes do meio usando planejamento composto central com três fatores e metodologia de superfície de resposta mostrou significância estatística e capacidade preditiva. A máxima atividade de emulsificação para emulsões água-em-hexadecano obtida foi de 4,415 UAE e as concentrações ótimas de uréia, sulfato de amónio e fosfato monobásico de potássio foram respectivamente iguais a 0,544 % (w/v), 2,131 % (w/v) and 2,628 % (w/v). O rendimento do processo foi otimizado em 272%. A ampliação do processo da escala de frascos para a escala de fermentador de bancada foi realizada com sucesso e os efeitos e interações da temperatura e velocidade de agitação sobre a atividade de emulsificação do bioemulsificante produzido por Cândida lipolytica foram investigados. Os conjuntos de dados necessários para o treinamento, validação e teste dos softsensores foram obtidos de experimentos de produção de bioemulsificante realizados em biorreator de 5L, sob diferentes condições de temperatura e agitação. Os conjuntos de treinamento, validação e teste dos softsensores foram suavizados e expandidos usando interpolação com spline cúbica. Várias topologias de redes neurais com uma camada escondida foram testadas. As variáveis de entrada do processo incluíram pH, oxigênio dissolvido, densidade ótica e salinidade do liquido metabólico livre de células. O algoritmo de treinamento usado foi o algoritmo de retropropagação baseado em Levenberg-Marquardt em conjunção com regularização bayesiana. A raiz do erro quadrático médio (RMSE) e o coeficiente de determinação global (Rg2) foram usados entre outros índices para comparar o desempenho dos modelos. Os resultados mostram que softsensores neurais fornecem estimação e previsão on-line de concentração de biomassa e de atividade de emulsificação dentro de uma variação aceitável de 5% dos valores experimentais. Coeficientes de determinação global superiores a 0,90 indicam o excelente ajuste dos modelos de redes neurais com os valores experimentais testados, obtidos para concentração de biomassa e atividade de emulsificação / Abstract: Among conventional techniques used for development of 'software sensors', artificial neural networks have showed to be a powerful tool for modelling and control of complex bioprocess. The present work deals with the development of neural network based software sensors for real time estimation and prediction of biomass concentration and emulsification activity in a bioemulsifier production process by Candida lipolytics Bioemulsifiers commonly have the advantages of biodégradation, low toxicity, and biocompability over chemically synthesized emulsifiers. In addition, they can potentially be synthesized from cheap subtrates and are commonly effective at extremes of pH, temperature, and salinity. As a result, bioemulsifiers have found successful application in areas such as bioremediation and oil recovery. However, bioemulsifiers are not widely available because of their high production costs, which results primarily from low strain productivities and high recovery expenses. Therefore, in this work was showed that on-iine neural softsensor development jointly with media optimization and scale up of the process can make bioemulsifier production more efficient and more economical.The second order model obtained in the optimization of the medium components using three-factor central composite design and response surface methodology showed statistical significance and predictive ability. It was found that the maximum emulsification activity to water-in-hexadecane emulsion produced was 4,415 UEA and the optimum levels of urea, ammonium sulfate and potassium dihydrogen orthophosphate were, respectively, 0,544 % (w/v), 2,131 % (w/v) and 2,628 % (w/v). The emulsifier production process yield was optimized in 272 %. Successful scale-up from flasks to laboratory scale bioreactor was attained and the effects and interactions of the temperature and agitation rate on the emulsification activity of the bioemulsifier produced by Candida lipolytica were investigated. The data sets required to training, validation and test the neural software sensors were obtained from bioemulsifier production experiments carried out using com oil and sea water based media in a 5L bioreactor, under different temperature and agitation conditions. The training, validation and test sets were smoothed and expanded by interpolation using a piecewise smoothing cubic spline. Several neural network topologies with one hidden layer were tested. The input process variables included pH, dissolved oxygen, optic density and free cell metabolic liquid salinity. The training algorithm used was the Levenberg-Marquardt based backpropagation algorithm, in conjunction with Bayesian regularization. The root mean square error (RMSE) and the global determination coefficient (Rg2) among others index were used to compare model performances. The results showed that neural 'software sensors' supplied for biomass concentration and emulsification activity on-line estimation and prediction within an acceptable variation of 5% of the experimental values. Global coefficients of determination higher than 0.90 indicated excellent agreement of the neural network models with experimental test values, obtained for biomass concentration and emulsification activity / Doutorado / Sistemas de Processos Quimicos e Informatica / Doutor em Engenharia Química

[pt] Ésteres de glicerol derivados de ácidos graxos são surfactantes não iônicos com aplicação como lubrificantes, agentes anti-estáticos, auxiliares de processamento, plastificantes, anti-espumas, agentes de dispersão e de outras aplicações que requerem atividade bifuncional. Os monoésteres de glicerol derivados de ácidos graxos naturais, tais como ácido octanóico (C menos 8), decanóico (C menos 10) e octadecanóico (C menos 18), foram sintetizados e caracterizados por técnicas de infravermelho e ressonância magnética nuclear de hidrogênio e carbono 13. Eles foram espalhados sobre uma subfase aquosa formando filmes de Langmuir em uma cuba de teflon. As propriedades interfaciais destes surfactantes foram investigadas na interface ar-água. Desta forma, foi também possível avaliar a isoterma de Langmuir Pi-A e as propriedades mecânicas das monocamadas através do módulo de compressão (Cs elevado a potencia negativa 1). As monocamadas mostraram um comportamento na fase de líquido expandido confirmado pelo módulo de compressão de 10 a 70 mN/m e na fase de líquido condensado confirmado pelo módulo de compressão de 70 a 175 mN/m. Por meio da espectroscopia de reflexão-absorção de infravermelho com fotomodulação (PM-IRRAS) e a microscopia no ângulo de Brewster (BAM) foi avaliada a organização dos filmes de Langmuir dos surfactantes. A elasticidade superficial dilatacional (E) dos filmes adsorvidos foram analisadas pelo método da gota pendente em um goniômetro. / [en] Fatty acid glycerol esters are non-ionic surfactants with application as lubricants, antistatic agents, processing aids, plasticizers, defoamers, dispersion aids and other applications requiring bifunctional activities. Monoesters of glycerol based on natural fatty acids such as octanoic acid (C less 8), decanoic acid (C less 10) and octadecanoic acid (C less 18), were synthesized and characterized by infrared and hydrogen nuclear magnetic resonance and carbon 13 nuclear magnetic resonance techniques. They were spread over the water subphase forming Langmuir films in a Teflon trough. The interfacial properties of these surfactants at the air/water interface have been investigated. Thus it was also possible to evaluate the Langmuir Pi-A isotherm and mechanical properties of the monolayers by calculating the compression modulus (Cs elevated to negative power 1). The monolayers showed a behavior in the expanded liquid phase, confirmed by the compression modulus between 10 and 70 mN/m and a behavior in the condensed liquid phase confirmed by the compression modulus between 70 and 175 mN/m. Through photomodulated-infrared reflection-absorption spectroscopy (PM-IRRAS) and Brewster angle microscopy (BAM) was evaluated organization of Langmuir films of surfactants. The surface dilatational elasticity (E) of the adsorbed films were analyzed by the pendant drop method with a goniometer apparatus.