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Previous issue date: 2011-02-28 / The success of artificial neural networks (ANN) applications as an alternative modeling technique to response surface methodology (RSM) has attracted interest from major industries such as pharmaceuticals, cosmetics, oil, food, petroleum and surfactants, among others. Development of production media is a strategic area for the
industry of biosurfactants by to increase efficiency and reduce costs of the process. In this area, surface tension measurements and emulsification activity has been routinely
used for indirect monitoring of biosurfactant production. In this paper, the capabilities of RNA-based modeling and MSR were compared in surface tension estimation of
biosurfactant production media. The two techniques used experimental data from the central composite design with four axial points and three replicates at the central point. The concentrations of ammonium sulfate and potassium monobasic phosphate were used as independent variables. The surface tensions of cell-free broths, with 96 h, of biosurfactant production media by Candida lipolytica UCP 988 in sea water were used as response variable. The results demonstrated the superiority of the RNA-based methodology. The quadratic model obtained using MSR showed a coefficient of determination equal to 0.43 and highly significant lack of fit. The fit of the model RNA based on experimental data was excellent. Simulations with the model using the training, validation an test sets showed root mean squared error (rmse) of less than
0.05 and coefficients of determination higher than 0.99. In this context, the RNA-based estimation of surface tension from the constituents of biosurfactant production media showed to be an efficient, reliable and economical method to monitor the biosurfactant production. The work also showed the ability of the yeast Candida lipolytica UCP 0988 use corn oil and produce biosurfactants in extremely alkaline sea water (initial pH 14),
supplemented with sources of nitrogen and phosphorus / O sucesso das aplicações de redes neurais artificiais (RNA) como técnica de modelagem alternativa à metodologia de superfície de resposta (MSR) tem atraído o interesse de grandes indústrias, como a farmacêutica, a de cosméticos, a de alimentos, a de petróleo e a de surfactantes, entre outras. Desenvolvimento de meios de produção é uma área estratégica para a indústria de biossurfactantes por aumentar a eficiência e reduzir custos do processo. Nesta área, determinações de tensão superficial e de atividade de emulsificação vem sendo usadas rotineiramente para monitoramento indireto da produção de biossurfactantes. No presente trabalho, as capacidades de modelagem de metodologia baseada em RNA e metodologia de superfície de resposta foram comparadas na estimação de tensão superficial de meios de produção de biossurfactante. As duas técnicas usaram dados experimentais obtidos de
planejamento composto central, com 4 pontos axiais e 3 repetições no ponto central, tendo as concentrações de sulfato de amônio e fosfato monobásico de potássio como
variáveis independentes e como variável resposta a tensão superficial de líquidos metabólicos, com 96 horas, livres de células, de meios de produção de biossurfactante
por Candida lipolytica UCP 988. Os resultados demonstraram a superioridade da metodologia baseada em RNA. O modelo quadrático obtido usando MSR apresentou coeficiente de determinação igual a 0,43 e falta de ajuste altamente significativa. O ajuste do modelo baseado em RNA aos dados experimentais foi excelente. Simulações com o modelo usando os conjuntos de treinamento, validação e teste apresentaram
raízes dos erros quadráticos médios (rmse) inferiores a 0,05 e coeficientes de determinação superiores a 0,99. Neste contexto, a estimação da tensão superficial baseada em RNA a partir dos constituintes de meios de produção de biossurfactantes mostrou ser um método eficaz, confiável e econômico para monitorar a produção de biossurfactantes. O trabalho mostrou também a capacidade da levedura Candida
lipolytica UCP 0988 utilizar óleo de milho e produzir biossurfactantes em água do mar extremamente alcalina (pH inicial 14), suplementada com fontes de nitrogênio e
fósforo
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.unicap.br:tede/608 |
| Date | 28 February 2011 |
| Creators | Melo, Mirthys Marinho do Carmo |
| Contributors | Albuquerque, Clarissa Daisy da Costa, Fileti, Ana Maria Frattini, Campos-takaki, Galba Maria de |
| Publisher | Universidade Católica de Pernambuco, Mestrado em Desenvolvimento de Processos Ambientais, UNICAP, BR, Desenvolvimento de Processos Ambientais |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNICAP, instname:Universidade Católica de Pernambuco, instacron:UNICAP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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