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Estudo e modelagem do processo de extração da bromelina por micelas reversas em uma coluna de campanulas pulsantes / Study and modeling of bromelian extraction process by reversed micelles in a pulsed cap column

Orientador: Elias Basile Tambourgi / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-06T05:30:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2006 / Resumo: Bromelina é um conjunto de enzimas proteolíticas encontradas nos vegetais da família Bromeliaceae, da qual o abacaxi é o mais conhecido. A bromelina tem diversos usos, todos baseados em sua atividade proteolítica. Com a necessidade de desenvolver novos processos de purificação e concentração desses compostos a extração líquido-líquido por micela reversa mostra-se como uma técnica atrativa, pois possui a capacidade de solubilizar biomoléculas específicas de uma solução aquosa, como o extrato bruto do abacaxi. Dentre os equipamentos disponíveis para a extração líquido-líquido foi usada uma micro-coluna de campânulas pulsantes, visando a separação e purificação de biomoléculas em operação contínua. A melhor condição de extração da bromelina com micelas reversas em operação batelada foi aplicada na coluna de extração. Com o objetivo de encontrar as condições ótimas de operação da coluna foi utilizada a técnica de planejamento de experimentos do tipo estrela, de forma a abranger toda região de operação. Para isto variouse a razão Vazão Fase Leve/Vazão Total e o intervalo entre os pulsos na entrada para determinar as variações na saída do rendimento de proteína total e o fator de purificação. Os valores dos pontos ótimos para as variáveis respostas encontrados foram: fator de purificação de 5 vezes e produtividade de 1,28 mg/min. E as condições operacionais que levam ao ótimo das respostas foram: Vazão Fase Leve/Vazão Total de 0,67 e intervalo entre os pulsos de 1 s. Para representar a dinâmica de operação da coluna de extração usouse uma simples aproximação baseada nas redes neurais, pois este modelo de conexão tem a habilidade de aprender procedimentos complexos do sistema físico. As entradas foram representadas pelos passados e presentes valores da razão vazão fase leve/vazão total e no intervalo entre os pulsos, e as saídas o valor presente do rendimento de proteína total e o fator de purificação. Com o objetivo de encontrar a melhor topologia, treinou-se a rede com o algoritmo Regularização Bayesiana, variando-se o número de neurônios da camada intermediária para encontrar o melhor modelo. A topologia final da rede neural foi 16-9-2, com funções de ativação sigmoidal. Observou-se o bom desempenho da rede neural com respeito à Proteína Total e o Fator de Purificação em toda a faixa de valores desejada / Abstract: Bromelain is a set of proteolitics enzymes found in vegetables of the Bromeliaceae family, from which pineapple is known more. Bromelain has several uses, ali based on its proteolitics activity. There is the necessity to develop new processes for purification and concentration of these composites, the liquid-liquid extraction for reversed micelles reveals as one attractive technique, therefore it has had the specific capacity of getting soluble biomolecules of an aqueous solution, as the crude extract of the pineapple. Amongst equipment for the liquid-liquid extraction available it was developed a microcolumn of pulsed caps, with the purpose to get an equipment for the accomplishment of extraction processes liquid-liquid, appropriate for the separation and purification of biomolecules in continuous operation. The best condition of bromelain extraction with reversed micelles in batch operation was applied in the extraction column. To find the best operation conditions of the column, the star design of experiments was used, covering ali region of operation. For this it had been varied the ratio between low density phase to total flow and the range of time between pulses on the input to determine the variations of the total protein yield and purification factor on output each three minutes. The best values found were: 5 for purification factor and 1.28 mg/min for productivity. And operational conditions that lead to results were: 0.67 for the ratio between low-density phase to total flow and 1 s for range of time between pulses. To represent the dynamics of operation of the extraction column a simple approach based on the neural networks was used, therefore this model of connection has the ability to leam complex procedures of the physical system. The input had been represented by the pasts and presents values of the ratio between low density phase to total flow and the range of time between pulses, and the outputs the present value of the total protein yield and purification factor. To find the best topology, the network was trained with Bayesian Regularization algorithm, varying the number of neurons on hidden layer to find the best model. The final topology of the neural network was 16-9-2, with sigmoid activation functions. It was observed that the performance of the neural network is good with respect to the total protein yield and purification factor in ali range of values desired. / Doutorado / Sistemas de Processos Quimicos e Informatica / Doutor em Engenharia Química

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/267426
Date23 February 2006
CreatorsFischer, Gilvan Anderson
ContributorsUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Tambourgi, Elias Basile, 1957-, Junior, Adalberto Pessoa, Silva, Flávio Vasconcelos da, Hasmann-Faenquil, Francislene Andreia, Vitolo, Michele
Publisher[s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Quimica
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Format102p. : il., application/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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