Modelagem de reatores de polimerização : deterministica e por redes neurais / Modelling of polymerization reactors : deterministic and by neural networks

Orientador: Liliane Maria Ferrareso Lona / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-08T09:34:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2007 / Resumo: Neste trabalho, foram estudados diferentes processos de polimerização: (1) homopolimerização do estireno e copolimerização do estireno com metacrilato de metila em emulsão via radical livre convencional e (2) homopolimerização do estireno em massa via radical livre no processo controlado/vivo mediado por nitróxido. A modelagem dos processos foi realizada por meio de duas abordagens diferentes: inicialmente, modelos determinísticos foram desenvolvidos para cada caso e, utilizando resultados gerados por esses modelos, redes neurais foram treinadas para a modelagem inversa dos processos. Na modelagem determinística, foram desenvolvidos programas computacionais para as polimerizações em emulsão e simulações foram realizadas para diferentes condições operacionais. Para a polimerização controlada em massa, foi utilizado um programa computacional da literatura ao qual foram introduzidas modificações. Em todos os casos, foram levantados extensos bancos de dados de parâmetros cinéticos para todos os componentes envolvidos. Para o trabalho com as redes neurais, foi utilizado um programa computacional previamente desenvolvido ao qual foram introduzidas modificações. Redes neurais foram utilizadas para modelagem inversa dos processos, sendo treinadas para a predição de condições operacionais capazes de levar à produção de polímeros com propriedades específicas. As duas metodologias utilizadas para a modelagem matemática foram capazes de extrair importantes e diferentes informações dos processos de polimerização estudados, mostrandose portanto ferramentas bastante interessantes e eficientes para aplicação na área de engenharia de polimerização / Abstract: In this work different polymerization processes were studied: (1) styrene homopolymerization and styrene/methyl methacrylate copolymerization in emulsion in the conventional freeradical process, and (2) styrene homopolymerization in bulk in the nitroxidemediated controlled/living freeradical process. Modelling was developed using two different approaches: initially deterministic models were developed in each case, and using results from these models neural networks were trained to the inverse modelling of the processes. In the deterministic modelling, computational programas were developed to the emulsion polymerizations, and simulations were performed for different operating conditions. A modified computational program from the literature was used in the controlled polymerization in bulk. In all cases, large databases of kinetic parameters to all the compounds present were searched. A modified computational program previously developed was used in the work with neural networks. Neural networks were used to the inverse modelling of the processes, and were trained to predict operating conditions that could lead to production of polymers with specific properties. The two methodologies used in the mathematical modelling were able to extract important and different information from the polymerization processes studied, showing its potential to an efficient aplication in the polymerization area / Doutorado / Desenvolvimento de Processos Químicos / Doutor em Engenharia Química

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/267389
Date23 February 2007
CreatorsContant, Sheila
ContributorsUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Lona, Liliane Maria Ferrareso, 1966-, Maciel Filho, Rubens, Guirardello, Reginaldo, Santos, Amilton Martins dos, Giordano, Roberto de Campos
Publisher[s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Química, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Format278p. : il., application/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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