Submitted by Barroso Patrícia (barroso.p2010@gmail.com) on 2014-07-25T13:46:57Z No. of bitstreams: 1 Tese completa.pdf: 8251118 bytes, checksum: 98b6c612ff36e77d9d166e2802b3ec1f (MD5) / Made available in DSpace on 2014-07-25T13:46:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese completa.pdf: 8251118 bytes, checksum: 98b6c612ff36e77d9d166e2802b3ec1f (MD5) / Delirium é uma das formas comuns de apresentação de disfunção neurológica aguda em pacientes graves. É definido segundo os critérios do DSM-IV (Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders) como um transtorno agudo e flutuante da consciência e cognição, tem alta prevalência em unidades de terapia intensiva (UTI) e está associado a alta mortalidade e maior tempo de internamento hospitalar. A despeito da sua importância, por muito tempo os estudos clínicos a respeito deste tema foram comprometidos pela ausência de uma terminologia uniforme e de critérios específicos para o diagnóstico. O objetivo desta tese é estudar as propriedades psicométricas de ferramentas diagnósticas para delirium, com ênfase: 1) na validação para o idioma português brasileiro de três instrumentos para o diagnóstico de delirium no paciente grave: o Confusion Assessment Method for the Intensive Care Unit (CAM-ICU), o CAM-ICU Flowsheet e o Intensive Care Delirium Screening Checklist (ICDSC), 2) na realização da síntese por meta-análise da acurácia de duas destas ferramentas (CAM-ICU e ICDSC), 3) na identificação de limitações para o uso do CAM-ICU. No estudo de validação, 119 pacientes foram avaliados e 38,6% foram diagnosticados com delirium pelos critérios do DSM-IV. O CAM-ICU e CAM-ICU Flowsheet apresentaram a mesma acurácia com uma sensibilidade de 72,5% e uma especificidade de 96,2 e o ICDSC teve uma sensibilidade de 96,0% e uma especificidade de 72,4%. No subgrupo de pacientes em uso de ventilação nãoinvasiva a concordância entre o CAM-ICU e o DSM-IV foi de 100%. Na metaanálise, foram incluídos na análise final 09 estudos que avaliaram o CAM-ICU (totalizando 969 pacientes) e quatro estudos que avaliaram o ICDSC (n= 361 pacientes). A sensibilidade combinada do CAM-ICU foi de 80,0% (95% intervalo de confiança (IC): 77,1-82,6%), e a especificidade combinada foi de 95,9% (95 % IC: 94,8-96,8 %). A sensibilidade combinada do ICDSC foi de 74 % (IC de 95%: 65,3- 81,5%), e a especificidade combinada foi de 81,9% (IC 95%: 76,7-86,4%). Foi também observado que o CAM-ICU tem menor sensibilidade para diagnosticar delirium em pacientes com níveis menores de sedação. Em conclusão, o diagnóstico de delirium no paciente grave pode ser realizado, com boa acurácia, utilizando o CAM-ICU e o ICDSC no idioma português brasileiro. A versão modificada, o CAMICU Flowsheet, também pode ser utilizada com a vantagem de permitir que a avaliação ocorra de forma mais rápida. Nos pacientes em uso de suporte ventilatório não invasivo o diagnóstico de delirium pode ser feito utilizando o CAM-ICU. Por fim, em pacientes com menores níveis de sedação o CAM-ICU parece perder acurácia.

<div>To continue the shift from batch operations to continuous operations for a wider range of products, advances in real-time process management (RTPM) are necessary. The key requirements for effective RTPM are to have reliable real-time data of the critical process parameters (CPP) and critical quality attributes (CQA) of the materials being processed, and to have robust control strategies for the rejection of disturbances and setpoint tracking.</div><div><br></div><div>Real-time measurements are necessary for capturing process dynamics and implement feedback control approaches. The mass flow rate is an additional important CPP in continuous manufacturing compared to batch processing. The mass flow rate can be used to control the composition and content uniformity of drug products as well as an indicator of whether the process is in a state of control. This is the rationale for investigating real-time measurement of mass flow of particulate streams. Process analytical technology (PAT) tools are required to measure particulate flows of downstream unit operations, while loss-in-weight (LIW) feeders only provide initial upstream flow rates. A novel capacitance-based sensor, the ECVT sensor, has been investigated in this study and demonstrates the ability to effectively measure powder mass flow rates in the downstream equipment.</div><div><br></div><div>Robust control strategies can be utilized to respond to variations and disturbances in input material properties and process parameters, so CQAs of materials/products can be maintained and the amount of off-spec production can be reduced. The hierarchical control system (Level 0 equipment built-in control, Level 1 PAT based PID control and Level 2 optimization-based model predictive control) was applied in the pilot plant at Purdue University and it was demonstrated that the use of active process control allows more robust continuous process operation under different risk scenarios compared to a more rigid open-loop process operation within predefined design space. With the aid of mass flow sensing, the control framework becomes more robust in mitigating the effects of upstream disturbances on product qualities. For example, excursions in the mass flow from an upstream unit operation, which could force a shutdown of the tablet press and/or produce off-spec tablets, can be prevented by proper control and monitoring of the powder flow rate entering the tablet press hopper.</div><div><br></div><div>In this study, the impact of mass flow sensing on the control performance of a direct compaction line is investigated by using flowsheet modeling implemented in MATLAB/Simulink to examine the control performance under different risk scenarios and effects of data sampling (sampling time, measurement precision). Followed by the simulation work, pilot plant studies are reported in which the mass flow sensor is integrated into the tableting line at the exit of the feeding-and-blending system and system performance data is collected to verify the effects of mass flow sensing on the performance of the overall plant-wide supervisory control.</div>

Large-scale processes that are modeled using differential algebraic equations based on mass and energy balance calculations at times require excessive computation time to simulate. Depending on the complexity of the model, these simulations may require many iterations to converge and in some cases they may not converge at all. Application of a storage and retrieval technique, named in situ adaptive tabulation or ISAT is proposed for faster convergence of process simulation models. Comparison with neural networks is performed, and better performance using ISAT for extrapolation is shown. In particular, the requirement of real-time dynamic simulation is discussed for operating training simulators (OTS). Integration of ISAT to a process simulator (CHEMCAD®) using the input-output data only is shown. A regression technique based on partial least squares (PLS) is suggested to approximate the sensitivity without accessing the first-principles model. Different record distribution strategies to build an ISAT database are proposed and better performance using the suggested techniques is shown for different case studies. A modified ISAT algorithm (mISAT) is described to improve the retrieval rate, and its performance is compared with the original approach in a case study. State estimation is a key requirement of many process control and monitoring strategies. Different nonlinear state estimation techniques studied in the past are discussed with their relative advantages/disadvantages. A robust state estimation technique like moving horizon estimation (MHE) has a trade-off between accuracy of state estimates and the computational cost. Implementation of MHE based ISAT is shown for faster state estimation, with an accuracy same as that of MHE. Flowsheet optimization aims to optimize an objective or cost function by changing various independent process variables, subject to design and model constraints. Depending on the nonlinearity of the process units, an optimization routine can make a number of calls for flowsheet (simulation) convergence, thereby making the computation time prohibitive. Storage and retrieval of the simulation trajectories can speed-up process optimization, which is shown using a CHEMCAD® flowsheet. Online integration of an ISAT database to solve the simulation problem along with an outer-loop consisting of the optimization routine is shown using the sequential-modular approach. / text

In der vorliegenden Arbeit wird ein Modell zur stationären und dynamischen Simulation einer chemischen Absorptionsgaswäsche zur Abtrennung von CO2 entwickelt und in Matlab implementiert. Die Literaturrecherche zeigt, dass für die Teilmodelle der Kolonnen in diesem Kontext eindimensionale Modelle mit kinetischem Massentransport unter Berücksichtigung des Einflusses der chemischen Reaktionen durch einen Enhancement-Faktor besonders ge- eignet sind. Zusätzlich wird ein rigoroses Modell für die Hydraulik der Kolonnen berücksichtigt. Um auch in zukünftigen Arbeiten flexible Untersuchungen zur Modularisierung chemischer Absorptionsgaswäschen zu ermöglichen, findet ein objektorientierter Programmieransatz auf Basis der Flowsheet-Konzepts Anwendung. Die Validierung der Teilmodelle für Ab- und Desorber erfolgt anhand experimenteller Messdaten aus der Literatur. Die Ergebnisse der Variationsbetrachtungen am Absorberteilmodell stellen eine veränderte Festlegungsmethode der Waschmittelstrommenge bzw. eine alternative Auslegung entsprechender Kolonnen im Kontext der Modularsierung von Gaswäscheprozessen zur Diskussion.:Formelzeichen 5 Indizes 7 Abkürzungen 8 1. Motivation 10 2. Stand der Technik 13 2.1. Einsatzgebiete von Systemen zur Abscheidung von Kohlenstoffdioxid 13 2.1.1. Carbon Capture and Storage (CCS) 13 2.1.2. Aufwertung von Biogas 14 2.2. Aufbau und Wirkungsweise der Absorptionsgaswäsche mit chemischem Anteil 14 2.2.1. Prozessschema einer Absorptionsgaswäsche mit chemischem Anteil 14 2.2.2. Aufbau und Wirkungsweise einer Packungskolonne 15 2.2.3. Aufbau und Wirkungsweise von Waschmitteln 18 2.3. Modellierung von Absorptionsgaswäschen 20 2.3.1. Einteilung der Modelle für chemische Absorptionskolonnen 20 2.3.2. Modelle für die chemische Absorptionskolonne in der Literatur 21 2.3.3. Pilotanlagen und Messdaten 23 2.4. Modularisierung einer Absorptionsgaswäsche 24 2.4.1. Modularisierung verfahrenstechnischer Anlagen - Die 50 %-Idee 24 2.4.2. Modularisierung von Gaswäschern - Analyse der Ergebnisse von Ohle, Obst, Mollekopf und Urbas (2014) 24 2.5. Ableitung der Zielstellung für diese Arbeit 26 3. Modellierung 27 3.1. Allgemeine Grundlagen 27 3.1.1. Bilanzgleichungen und Modellgleichungen 27 3.1.2. Örtliche Diskretisierungsverfahren 28 3.1.3. Zeitliche Diskretisierung 30 3.1.4. Differential-Algebraische Gleichungssysteme 30 3.2. Stoffdatenmodelle 31 3.2.1. Stoffdatenanbindung via CAPE-OPEN 31 3.2.2. Phasengleichgewicht 32 3.2.3. Stoffdatenmodell der Gasphase 35 3.2.4. Stoffdatenmodell der Flüssigphase 35 33.3. Absorptions- und Desorptionskolonne 42 3.3.1. Aufstellen und Diskretisieren der Modellgleichungen 42 3.3.2. Hydraulischer Arbeitsbereich 45 3.3.3. Stofftransport 47 3.3.4. Wärmetransport 50 3.3.5. Zusammenfassung der Annahmen 50 3.4. Wärmeübertrager 51 3.4.1. Reboiler und Kondensator 52 4. Implementierung 54 4.1. Randbedingungen 54 4.2. Implementierung und Arbeitsweise der Simulatorbestandteile 55 4.2.1. PropertyPackages 55 4.2.2. Flows 58 4.2.3. Units 59 4.2.4. FlowSheet 63 4.2.5. Simulator 64 4.2.6. Postprocessor 68 5. Ergebnisse 71 5.1. Stationäre und dynamische Validierung 71 5.1.1. Validierung des Absorbers 72 5.1.2. Validierung des Desorbers 75 5.2. Variation des Absorberdurchmessers 79 6. Zusammenfassung und Ausblick 85 A. Anhang 96 A.1. Ergänzende Angaben zum Stoffdatenmodell 96 A.1.1. Ergänzungen zum Stoffdatenmodell der gasförmigen Phase 96 A.1.2. Ergänzungen zum Stoffdatenmodell der flüssigen Phase 97 A.2. Koeffizienten des hydraulischen Modells nach Billet und Schultes 100 / In this work a model for stationary and dynamic simulation of a chemical gas scrubber is developed and implemented in Matlab. In an extensive literature study the rate-based approach under consideration of an enhancement factor was identified as best fitting choice for the column component models. Additionally a rigoros model accounts for hydraulics in the columns. To allow flexible research in this and future work a object-oriented programming approach based on the flowsheeting concept is used. Absorber and desorber part are validated against experimental data from literature. The modularization of absorber part is investigated in a variation review. The results put up discussion about an alternate determination method for solvent flow and different dimensioning schemes of gas scrubbers in this context.:Formelzeichen 5 Indizes 7 Abkürzungen 8 1. Motivation 10 2. Stand der Technik 13 2.1. Einsatzgebiete von Systemen zur Abscheidung von Kohlenstoffdioxid 13 2.1.1. Carbon Capture and Storage (CCS) 13 2.1.2. Aufwertung von Biogas 14 2.2. Aufbau und Wirkungsweise der Absorptionsgaswäsche mit chemischem Anteil 14 2.2.1. Prozessschema einer Absorptionsgaswäsche mit chemischem Anteil 14 2.2.2. Aufbau und Wirkungsweise einer Packungskolonne 15 2.2.3. Aufbau und Wirkungsweise von Waschmitteln 18 2.3. Modellierung von Absorptionsgaswäschen 20 2.3.1. Einteilung der Modelle für chemische Absorptionskolonnen 20 2.3.2. Modelle für die chemische Absorptionskolonne in der Literatur 21 2.3.3. Pilotanlagen und Messdaten 23 2.4. Modularisierung einer Absorptionsgaswäsche 24 2.4.1. Modularisierung verfahrenstechnischer Anlagen - Die 50 %-Idee 24 2.4.2. Modularisierung von Gaswäschern - Analyse der Ergebnisse von Ohle, Obst, Mollekopf und Urbas (2014) 24 2.5. Ableitung der Zielstellung für diese Arbeit 26 3. Modellierung 27 3.1. Allgemeine Grundlagen 27 3.1.1. Bilanzgleichungen und Modellgleichungen 27 3.1.2. Örtliche Diskretisierungsverfahren 28 3.1.3. Zeitliche Diskretisierung 30 3.1.4. Differential-Algebraische Gleichungssysteme 30 3.2. Stoffdatenmodelle 31 3.2.1. Stoffdatenanbindung via CAPE-OPEN 31 3.2.2. Phasengleichgewicht 32 3.2.3. Stoffdatenmodell der Gasphase 35 3.2.4. Stoffdatenmodell der Flüssigphase 35 33.3. Absorptions- und Desorptionskolonne 42 3.3.1. Aufstellen und Diskretisieren der Modellgleichungen 42 3.3.2. Hydraulischer Arbeitsbereich 45 3.3.3. Stofftransport 47 3.3.4. Wärmetransport 50 3.3.5. Zusammenfassung der Annahmen 50 3.4. Wärmeübertrager 51 3.4.1. Reboiler und Kondensator 52 4. Implementierung 54 4.1. Randbedingungen 54 4.2. Implementierung und Arbeitsweise der Simulatorbestandteile 55 4.2.1. PropertyPackages 55 4.2.2. Flows 58 4.2.3. Units 59 4.2.4. FlowSheet 63 4.2.5. Simulator 64 4.2.6. Postprocessor 68 5. Ergebnisse 71 5.1. Stationäre und dynamische Validierung 71 5.1.1. Validierung des Absorbers 72 5.1.2. Validierung des Desorbers 75 5.2. Variation des Absorberdurchmessers 79 6. Zusammenfassung und Ausblick 85 A. Anhang 96 A.1. Ergänzende Angaben zum Stoffdatenmodell 96 A.1.1. Ergänzungen zum Stoffdatenmodell der gasförmigen Phase 96 A.1.2. Ergänzungen zum Stoffdatenmodell der flüssigen Phase 97 A.2. Koeffizienten des hydraulischen Modells nach Billet und Schultes 100

Hochtemperatur-Konversionsprozesse sind ein wesentlicher Bestandteil von industriellen Produktionsprozessen, die maßgeblich den Prozesswirkungsgrad und die Produktionskosten beeinflussen. Die modellgestützte Optimierung ermöglicht eine gezielte Verbesserung verschiedener Parameter unter Berücksichtigung von prozesstechnischen, ökonomischen und ökologischen Aspekten. Bisher existiert in der Literatur kein Vergleich der Einsatzmöglichkeiten verschiedener Modellierungsmethoden zur modellgestützten, multikriteriellen Optimierung von Hochtemperatur-Konversionsprozessen. Daher werden in dieser Arbeit drei exemplarische Konversionsprozesse mit unterschiedlichen Modellierungsmethoden optimiert und anhand der Ergebnisse die Potenziale und Einsatzgrenzen für die modellgestützte Optimierung bewertet. Die Modellierung eines Wirbelschichtvergasers zeigt, dass detaillierte CFD-Modelle für komplexe mehrphasige Prozesse zu rechenaufwändig sind. Hingegen ist für einfache einphasige Prozesse wie ein Quench-Reaktor die Optimierung mit reduzierten CFD-Modellen realisierbar. Die Integration von Ersatzmodellen beschleunigt das Optimierungskonzept bei gleicher Ergebnisqualität, was die Optimierung von komplexen Prozessen für einfache Optimierungsprobleme ermöglicht. Die Optimierung der Partialoxidation von flüssigen Einsatzstoffen zur Methanolproduktion zeigt, dass sich Fließbildmodelle gut zur Optimierung von vollständigen Produktionsprozessen und komplexen Optimierungsproblemen eignen. Die Ergebnisse dieser Arbeit können als Basis für die Erstellung von Modellierungs- und Optimierungskonzepten für weitere Hochtemperatur-Konversionsprozesse genutzt werden.