Orientador : Jose Walter Martins / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Quimica / Made available in DSpace on 2018-07-15T05:31:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 SantosFilha_MarinaMenezes_M.pdf: 5948799 bytes, checksum: 7aa227f3277168bd749964cbef02e40f (MD5) Previous issue date: 1987 / Resumo: A extração líquido-líquido por fase única possui uma série de variáveis experimentais, não encontradas na extração convencional, tais como: mudança do consoluto, da concentração do quelante e da composição da solução de separação. Fe(III), Co(II), Ni(II) e Cu(II) são extraídos no sistema água/etanol/metilisobutilcetona (MIC) e tenoiltrifluoroacetona (TTA), com diversas soluções de separação de várias composições e concentrações. Os resultados obtidos evidenciam que o pH e os ânions presentes na solução de separação influem na extração, exceto para Fe(III), que, em meio nítrico, variando o pHFU de zero a um, continua a ser extraído entre 50 e 99%. Usando ácidos orgânicos (acético, cítrico, tartárico e oxálico), bem como EDTA (etilenodiaminotetracético, sal dissódico), tiocianato de amônio, nitrato de sódio, cloreto estanoso, fluoreto de potássio, acetilacetona e água saturada com MIC, como solução de separação, verificamos que a ordem de extração é modificada, para os metais estudados, quando se varia a composição da solução de separação, não prevalecendo a ordem das curvas de complexação ou de extração com água pura. Verificamos também a viabilidade da determinação direta dos metais na fase orgânica e na solução fase única por espectrofotometria de absorção atômica. / Abstract: Liquid-liquid single-phase extraction presents a series of experimental variables without counberpart in conventional extraction procedures, such as: change of consolute, chelate concentration and composition of the separating solution. In this work Fe(III), Co(II), Ni(II) and Cu(II) are extracted with several separating solutionsof diverge composition and concentration with in the system: water-ethanol-methylisobutylketone and thenoyltrifluoroacetone (TTA). The data obtained show that the pH as well as the anions present in the separating solutions influence the extent of the extraction for the metal tons studied, and exception being Fe(III), at high chloridric acid concentrations, which is still highly extracted (between 50 and 99 percent). The use in the separating solutions of acetic, citric, tartaric and oxalic acids, EDTA, ammonium.thiocyanate, sodium nitrate, stannous chloride, potassium fluoride, acetylacetone and a saturated solution of MIBK in water, have the effect of altering the order in which the metal ions are extracted, as compared with extractions perfomed with pure water. The possibility of determining the metal ions directly in either the organic phase or in the single-phase is investigated using atomic absorption spectrometry and seems to be of potencial interest. / Mestrado

Orientador : Walter Martins / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Quimica / Made available in DSpace on 2018-07-13T23:24:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PeraltaZamora_Patricio_M.pdf: 3995639 bytes, checksum: 91c91f4fdc3ceec580a825d671c8ea55 (MD5) Previous issue date: 1990 / Mestrado

Este trabalho descreve experimentos realizados com Redes Neurais Artificiais e algoritmos de aprendizado simbólico. Também são investigados dois algoritmos de extração de conhecimento de Redes Neurais Artificiais. Esses experimentos são realizados com três bases de dados com o objetivo de comparar os desempenhos obtidos. As bases de dados utilizadas neste trabalho são: dados de falência de bancos brasileiros, dados do jogo da velha e dados de análise de crédito. São aplicadas sobre os dados três técnicas para melhoria de seus desempenhos. Essas técnicas são: partição pela menor classe, acréscimo de ruído nos exemplos da menor classe e seleção de atributos mais relevantes. Além da análise do desempenho obtido, também é feita uma análise da dificuldade de compreensão do conhecimento extraído por cada método em cada uma das bases de dados. / This work describes experiments carried out witch Artificial Neural Networks and symbolic learning algorithms. Two algorithms for knowledge extraction from Artificial Neural Networks are also investigates. This experiments are performed whit three data set with the objective of compare the performance obtained. The data set used in this work are: Brazilians banks bankruptcy data set, tic-tac-toe data set and credit analysis data set. Three techniques for data set performance improvements are investigates. These techniques are: partition for the smallest class, noise increment in the examples of the smallest class and selection of more important attributes. Besides the analysis of the performance obtained, an analysis of the understanding difficulty of the knowledge extracted by each method in each data bases is made.

Este trabalho descreve experimentos realizados com Redes Neurais Artificiais e algoritmos de aprendizado simbólico. Também são investigados dois algoritmos de extração de conhecimento de Redes Neurais Artificiais. Esses experimentos são realizados com três bases de dados com o objetivo de comparar os desempenhos obtidos. As bases de dados utilizadas neste trabalho são: dados de falência de bancos brasileiros, dados do jogo da velha e dados de análise de crédito. São aplicadas sobre os dados três técnicas para melhoria de seus desempenhos. Essas técnicas são: partição pela menor classe, acréscimo de ruído nos exemplos da menor classe e seleção de atributos mais relevantes. Além da análise do desempenho obtido, também é feita uma análise da dificuldade de compreensão do conhecimento extraído por cada método em cada uma das bases de dados. / This work describes experiments carried out witch Artificial Neural Networks and symbolic learning algorithms. Two algorithms for knowledge extraction from Artificial Neural Networks are also investigates. This experiments are performed whit three data set with the objective of compare the performance obtained. The data set used in this work are: Brazilians banks bankruptcy data set, tic-tac-toe data set and credit analysis data set. Three techniques for data set performance improvements are investigates. These techniques are: partition for the smallest class, noise increment in the examples of the smallest class and selection of more important attributes. Besides the analysis of the performance obtained, an analysis of the understanding difficulty of the knowledge extracted by each method in each data bases is made.

Estágio realizado na Fraunhofer - e orientado pela Dra. Liliana Ferreira / Tese de Mestrado Integrado. Engenharia Informática e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2013