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Modelagem híbrida do processo de extração supercrítica

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Alimentos. / Made available in DSpace on 2012-10-20T08:26:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1
189678.pdf: 1597844 bytes, checksum: d39f17110031c4042d44a0bbf7df5307 (MD5) / Os modelos matemáticos baseados em princípios fundamentais utilizados para descrever os processos de extração supercrítica apresentam uma série de parâmetros que devem ser estimados a partir de dados experimentais. Por outro lado, o emprego de redes neurais como modelo de processo encontra-se bem estabelecido e com inúmeras aplicações bem sucedidas. A dificuldade do emprego de uma rede neural como modelo é a de que esta não fornece informações sobre os fenômenos envolvidos. Neste trabalho propõe-se uma abordagem híbrida para modelagem do processo de extração supercrítica do óleo de capim-limão (Cymbopogon citratus), cravo (Eugenia caryuphyllus) e canela (Cinnamomum zeylanicum). O conjunto de dados para treinamento da rede e validação da estratégia proposta foi obtido em uma unidade piloto de extração com capacidade de 4,7 litros. O modelo híbrido foi utilizado para predição das curvas de extração do óleo essencial mostrando boa concordância com os dados experimentais.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/84339
Date January 2002
CreatorsPokrywiecki, Juan Carlos
ContributorsUniversidade Federal de Santa Catarina, Machado, Ricardo Antonio Francisco
PublisherFlorianópolis, SC
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatiii, 65 f.| il., tabs., grafs.
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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