Submitted by Marco Antonio Oliveira da Silva (maosilva@ipen.br) on 2017-05-25T11:35:08Z No. of bitstreams: 0 / Made available in DSpace on 2017-05-25T11:35:08Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / A tecnologia de nanocompósitos é aplicável a uma vasta gama de polímeros termoplásticos e termofixos. A utilização de subprodutos da cana de açúcar tem sido extensivamente estudada como fonte de reforços para os nanocompósitos. O bagaço da cana é largamente utilizado na cogeração de energia e, como resultado da queima deste material, são produzidas milhões de toneladas de cinzas. Para este trabalho, sílica contida nas cinzas do bagaço da cana de açúcar foi extraída por método químico e método térmico. O método térmico se mostrou mais eficiente levando a uma pureza de mais de 93 % em sílica, enquanto o método químico gerou sílica bastante contaminada com cloro e sódio provenientes dos reagentes da extração. As partículas de sílica obtidas foram avaliadas por espalhamento de luz dinâmico (DSL) e apresentaram tamanho médio de 12 μm. Estas partículas foram submetidas à moagem em moinho de bolas e na sequência a tratamento sonoquímico em meio líquido. As partículas de sílica tratadas no processo sonoquímico a 20 kHz, potência de 500 W e 90 minutos tiveram suas dimensões reduzidas a escala nanométrica da ordem de dezenas de nanômetros. A nanossílica obtida foi então incorporada como reforço em polietileno de alta densidade (HDPE). Ensaios mecânicos e termo-mecânicos mostram ganhos de propriedades mecânicas, com exceção da propriedade de resistência ao impacto. O ensaio de deflexão térmica (HDT) mostrou que a incorporação deste reforço no HDPE levou a um pequeno aumento nesta propriedade relação ao HDPE puro. A cristalinidade dos nanocompósitos gerados foi avaliada por meio de calorimetria exploratória diferencial (DSC) e observou-se um decréscimo de cristalinidade do material quando a incorporação de reforço foi de 3%. O material irradiado a 250 kGy com feixe de elétrons mostra ganhos acentuados na principais propriedades do mesmo, principalmente devido ao alto nível de reticulação do HDPE irradiado. / Tese (Doutorado em Tecnologia Nuclear) / IPEN/T / Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP

Submitted by Marco Antonio Oliveira da Silva (maosilva@ipen.br) on 2017-11-09T10:58:19Z No. of bitstreams: 0 / Made available in DSpace on 2017-11-09T10:58:19Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Nas últimas décadas, têm aumentado substancialmente a quantidade de pesquisas focando no desenvolvimento e caracterização de materiais biodegradáveis, particularmente, filmes comestíveis. O uso de polímeros de fontes renováveis, preparados a partir de produtos vegetais, vem ganhando importância nessa abordagem. O concentrado de proteína de soja e amido de mandioca podem ser considerados uma alternativa aos polímeros petroquímicos. O processamento pela radiação ionizante pode ser empregado para a modificação de polímeros e macromoléculas, resultando em novos materiais com grandes perspectivas de utilização industrial. A indústria de alimentos, uma das indústrias tradicionalmente mais inovadoras, exige o desenvolvimento constante de novos produtos. A capacidade de proteínas e polissacarídeos de formar filmes, amplamente conhecida, é um ponto de partida para o desenvolvimento de novos materiais que atendam os variados requerimentos dessa pungente indústria. Neste trabalho elaboraram-se filmes a base de fécula de mandioca e proteína isolada de soja em duas proporções diferentes e posteriormente irradiados e analisados quanto às suas propriedades mecânicas, cor, absorção de água, permeabilidade ao vapor de agua, análise térmica TGA e DSC entre outros. Os filmes tornaram-se aparentemente mais solúveis e menos resistentes a perfuração com o aumento da dose de radiação aplicada. Com relação às propriedades térmicas observou-se que os filmes com maior proporção de proteína são mais resistentes. Os filmes apresentaram-se menos permeáveis na dose de 40 kGy, e, com relação a absorção de água, esta foi reduzida em função da dose de radiação. Filmes com boa resistência ao vapor de água e com reduzida absorção podem ser considerados adequados para embalagens de alimentos. A radiação mostrou ser uma ferramenta conveniente na modificação de materiais poliméricos principalmente para elaboração de filmes solúveis onde esta é uma nova tendência para embalagens bioativas. / Tese (Doutorado em Tecnologia Nuclear) / IPEN/T / Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP

O entendimento dos princípios básicos do enovelamento proteico pode conduzir a muitas aplicações importantes. Embora não se conheçam todos os aspectos significativos envolvidos neste problema, experimentos e aproximações teóricas têm produzido avanços relevantes na sua compreensão, como, por exemplo, o papel dominante das forças hidrofóbicas. Com o propósito de contribuir para a identificação de alguns parâmetros determinantes no processo de folding, o objetivo deste trabalho consiste em estudar o potencial estéreo-hidrofóbico (isto é, o potencial hidrofóbico e um conjunto de especificidades estéricas adequadas) relacionado ao processo de enovelamento de proteínas globulares, evidenciando o papel das restrições estéricas e as características topológicas do estado nativo. Para tanto, empregou-se um modelo simplificado em rede cúbica, estudando-se, através de simulações Monte Carlo, o comportamento de mais de 40 cadeias tipo-proteínas, que apresentam estados nativos caracterizados pelos seguintes parâmetros topológicos: ordem de contato, χ, ordem de longo alcance e número φ de estruturas tipo grande manivela. Claramente, os resultados das simulações para as cadeias com configurações nativas, caracterizadas por baixo valor de χ e elevado valor de φ, são bastante diferenciados daqueles obtidos para as cadeias que apresentam configurações nativas com χ elevado e φ pequeno, evidenciando que o potencial estéreo-hidrofóbico, adotado neste trabalho, permite relacionar os comportamentos termodinâmico e cinético da cadeia tipo-proteína com os atributos topológicos da configuração nativa correspondente. Adicionalmente, mostrou-se que as restrições estéricas consideradas introduzem fortes mudanças na atividade configuracional, aumentando a estabilidade do estado nativo, bem como alterando, drasticamente, a curva da capacidade térmica, em função da temperatura, em comparação com os resultados das simulações obtidos com o potencial hidrofóbico (sem restrições estéricas). / The understanding of the basic principles of the protein folding process may lead to very important applications. Although all significant aspects of this problem are not yet known, experimental and theoretical results have given important contribution on the subject, as, for instance, about the dominant role of the hydrophobic forces. In order to contribute to the identification of significant ingredients for the folding process, the main goal of this work consists in studying the stereo-hydrophobic potential (that is, the hydrophobic potential and a set of steric specificities) related to the folding process of globular proteins, revealing the importance of the steric constraints and the role of the native structure. A minimalist lattice model was employed for this purpose, and more than forty distinct protein-like chains were studied. These chains were designed based on native structures characterized by topological parameters as contact order, χ, long range order and number φ of crankshaft-like structures. The Monte Carlo simulation results show clearly that the folding process depends strongly on the topological attributes of the native structure: thermodynamical and kinetic behavior for chains designed from native structures, presenting smaller χ and higher φ, are very distinguishable from those with higher χ and lower φ. Additionally it was shown that the steric constraints significantly modify the configurational activity, increasing the general conditions for the globule stability, as well changing drastically the shape of the thermal capacity behavior, as a function of the temperature, in comparison with the corresponding results obtained using the hydrophobic potential only, i.e., without the steric specificities.

Das Lernsystem Thermopr@ctice stellt eine internetgestützte Lernumgebung für das Berechnen von Übungsaufgaben mit dem Computer-Algebrasystem Mathcad dar. Die veränderte Arbeitsweise des Lernenden besteht darin, das herkömmliche Arbeitsblatt durch den Mathcad-Arbeitsbildschirm zu ersetzen und die Aufgabenlösung unmittelbar auf diesem zu erledigen. Dem Lernenden werden die Übungsaufgaben – hier im Fach Technische Thermodynamik – in individuellen Varianten und mit individuellen Zahlenwerten im Mathcad-Format über Internet bereitgestellt. Die Lösung erfolgt in betreuten Übungen oder am heimischen PC. Für die Lösung benötigte Stoffwerte können der Stoffwertsammlung im Internet entnommen bzw. mit Programmbibliotheken, die an Mathcad angeschlossen sind, berechnet werden. Ergänzend wird eine Formelsammlung angeboten, aus der wichtige Formeln auf den Arbeitsbildschirm gezogen werden können. Nach der Berechnung jeder Teilaufgabe sendet der Lernende das Ergebnis an Thermopr@ctice. Im Fehlerfall werden Zwischenergebnisse angefordert. Realisiert wird die Lernumgebung über PHP-Skripte in Verbindung mit einer MySQL-Datenbank. Durch das Lernsystem werden die Studierenden an moderne Arbeitsweisen unter Nutzung eines Computer-Algebrasystems und fachbezogener Programmbibliotheken herangeführt. Da das System zum Selbststudium konzipiert ist, eignet es sich auch für die Weiterbildung und das Fernstudium. Es kann auf alle Lehrfächer übertragen werden, in denen die Aneignung oder Festigung von Wissen über das Berechnen von Übungsaufgaben erfolgt. Thermopr@ctice wurde im Rahmen des Verbundprojektes „Bildungsportal Sachsen“ des Sächsischen Staatsministeriums für Wissenschaft und Kunst entwickelt. Neue Technologien in der Energietechnik, insbesondere Verfahren mit CO2-Abscheidung, bedingen veränderte Arbeitsfluide. Neben reinen Stoffen kommen zunehmend fluide Stoffgemische zum Einsatz, deren thermodynamische Eigenschaften berechnet werden müssen. Dies betrifft feuchte Verbrennungsgasgemische einschließlich CO2/H2O-Gemische sowie feuchte Luft, auch bei hohen Drücken. Daneben sind die Eigenschaften von gasförmigen, flüssigen und festem Kohlendioxid und Mischungen mit verbliebenen Gasen zu berechnen. Auf Grund der Nutzung von Abwärme sind Absorptionskältemaschinen mit Ammoniak-Wasser-Gemischen und Wasser- Lithiumbromid-Gemischen nach wie vor von Interesse. Die Eigenschaften von Ammoniak/Wasser- Gemischen werden auch für die Berechnung des Kalina-Prozesses benötigt. Zur Konzipierung von ORC-Prozessen müssen die Eigenschaften von Silikonölen und Kohlenwasserstoffen berechenbar sein. Für die Optimierung von fortschrittlichen Dampfkraftwerken sind extrem schnelle Algorithmen für die Berechnung der thermodynamischen Eigenschaften von Wasser und Wasserdampf Voraussetzung. Die weltweit an Bedeutung gewinnende Meerwasserentsalzung bedingt eine immer genauere Modellierung der Verfahren, wofür die Eigenschaften von Meerwasser berechenbar sein müssen. Für die Berechnung solcher Prozesse wurden benutzerfreundliche Programmbibliotheken zur Ermittlung der thermodynamischen Zustandsgrößen einschl. Umkehrfunktionen und Transporteigenschaften der Arbeitsfluide erarbeitet. Zur komfortablen Nutzung der Stoffwert-Bibliotheken steht das Add-On FluidMAT für Mathcad® zur Verfügung. Versionen für Studierende der wichtigsten Programme sind verfügbar.

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In chemical and energy engineering, it is crucial to understand the thermodynamic properties of fluids and solids and their phase behavior. Equations of state have been proven to be extremely helpful in representing these properties. Today, the most accurate modeling approaches for equations of state are empirical methods. These methods typically depend on the expert knowledge of the modeler, as well as on the quantity and quality of the available data. To accelerate the modeling process, the potential of symbolic regression, a method that not only fits the parameters of a given model, but also seeks its functional form, is investigated. Accurate modeling of thermodynamic properties is impossible, without a reliable data base. While different data acquisition methods exist, carefully conducted measurements are the most important data acquisition method. However, setting up experiments and conducting the measurements are often time-consuming and expensive. Therefore, reducing the experimental effort without sacrificing information for model development is highly desirable. Optimal experimental design is a methodology for planning measurements that aims to be the most informative regarding the uncertainty in parameter estimates or predictions of a given model. In the present thesis, the optimal experimental design algorithm was adapted to consider different equilibrium times for changes in temperature and pressure. The main problems for the individual application of symbolic regression and optimal experimental design are that for symbolic regression, there are often not enough data available, and for optimal experimental design, the underlying model is rarely known. For this reason, the potential of combining optimal experimental design with symbolic regression for efficient thermodynamic property modeling was investigated within an iterative data acquisition and modeling process. Optimal experimental design and symbolic regression, individually and together, were found to have the potential to accelerate the data acquisition and modeling of thermodynamic properties, which is also of interest for other applications.:Nomenclature Abstract Kurzfassung Introduction Results Summary and Outlook Bibliography Appendix / In der Chemie- und Energietechnik ist es von entscheidender Bedeutung, die thermodynamischen Eigenschaften von Flüssigkeiten und Feststoffen und ihr Phasenverhalten zu verstehen. Zustandsgleichungen haben sich bei der Darstellung dieser Eigenschaften als äußerst hilfreich erwiesen. Die genauesten Modellierungsansätze für Zustandsgleichungen sind heute empirische Methoden. Diese Methoden hängen in der Regel vom Fachwissen des Modellierers sowie von der Menge und Qualität der verfügbaren Daten ab. Um den Modellierungsprozess zu beschleunigen, wird das Potenzial der symbolischen Regression untersucht, einer Methode, die nicht nur die Parameter eines gegebenen Modells anpasst, sondern auch dessen funktionale Form sucht. Eine genaue Modellierung der thermodynamischen Eigenschaften ist ohne eine zuverlässige Datenbasis nicht möglich. Zwar gibt es verschiedene Methoden der Datenerfassung, doch sind sorgfältig durchgeführte Messungen die wichtigste Methode der Datenerfassung. Der Aufbau von Experimenten und die Durchführung der Messungen sind jedoch oft zeitaufwändig und teuer. Daher ist es äußerst wünschenswert, den experimentellen Aufwand zu verringern, ohne dabei Informationen für die Modellentwicklung zu verlieren. Optimale Versuchsplanung ist eine Methodik zur Planung von Messungen die darauf abzielt, die Unsicherheit in den Parameterschätzungen oder Vorhersagen eines gegebenen Modells so informativ wie möglich zu gestalten. In der vorliegenden Arbeit wurde der Algorithmus für die optimale Versuchsplanung so angepasst, dass unterschiedliche Gleichgewichtszeiten für Temperatur- und Druckänderungen berücksichtigt werden. Die Hauptprobleme bei der individuellen Anwendung von symbolischer Regression und optimaler Versuchsplanung sind, dass für die symbolische Regression oft nicht genügend Daten zur Verfügung stehen und bei der optimalen Versuchsplanung das zugrunde liegende Modell selten bekannt ist. Aus diesem Grund wurde das Potenzial der Kombination von optimaler Versuchsplanung und symbolischer Regression für eine effiziente Modellierung thermodynamischer Eigenschaften im Rahmen eines iterativen Datenerfassungs- und Modellierungsprozesses untersucht. Es wurde festgestellt, dass die optimale Versuchsplanung und die symbolische Regression, sowohl einzeln als auch zusammen, das Potenzial haben, die Datenerfassung und Modellierung thermodynamischer Eigenschaften zu beschleunigen, was auch für andere Anwendungen von Interesse ist.:Nomenclature Abstract Kurzfassung Introduction Results Summary and Outlook Bibliography Appendix