00 CAMPUS ARISTÓTELES CALAZANS SIMÕES (CAMPUS A. C. SIMÕES) CTEC - CENTRO DE TECNOLOGIA TRABALHOS DE CONCLUSÃO DE CURSO (TCC) - GRADUAÇÃO - CTEC Trabalhos de Conclusão de Curso (TCC) - Bacharelado - ENGENHARIA QUÍMICA - CTEC
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Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: Modelagem cinética do modelo de Silva e Cerqueira (múltiplos substratos) utilizando a técnica de otimização meta-heurística Particle Swarm Optimization (PSO) em linguagem Python
Título(s) alternativo(s): Kinetic modeling of the Silva and Cerqueira model (multiple substrates) using the Particle Swarm Optimization (PSO) meta-heuristic optimization technique in python language
Autor(es): Carneiro, Wanderson dos Santos
Primeiro Orientador: Silva, Carlos Eduardo de Farias
metadata.dc.contributor.referee1: Ribeiro, Livia Maria de Oliveira
metadata.dc.contributor.referee2: Silva, Albanise Enide da
Resumo: Diversos estudos para os processos biológicos propostos para o tratamento de efluentes vem surgindo com o intuito de fornecer estratégias de preservação de recursos existentes. Por exemplo, o uso das microalgas, que vem sendo estudadas como um novo potencial para tratamento de efluentes devido sua capacidade de eliminar uma variedade de nutrientes ou poluentes existentes e o uso de sua biomassa residual para produção de biocombustíveis. Sob essa ótica, o estudo cinético de um processo bioquímico se torna imprescindível para presumir e/ou controlar o sistema em estudo, uma vez que se pode investigar uma análise de evolução dos valores de concentração de um ou mais componentes do sistema de cultivo em função do tempo de processo. Dessa forma, o presente trabalho buscou avaliar o comportamento do Modelo cinético de Silva e Cerqueira (Múltiplos Substratos) em tratamento de águas residuais por microalgas, com o intuito de modelar e otimizar a sua operação com o uso de ferramentas computacionais, em especial, utilizando a técnica de otimização meta-heurística PSO em linguagem Python. Assim, em relação a modelagem e simulação cinética, para a remoção de contaminantes a equação de ordem n mostrou-se mais adequada com ordem intermediária entre 1ª e 2ª sendo utilizada (ou seja, 1 <n < 2) e com constante 0 < k < 0,2 obtendo-se MPE entre 15 - 28% semelhante a visto em literatura. Utilizando o Modelo de Monod o algoritmo foi capaz de determinar 𝜇𝑚á𝑥 e Ks que se mostraram nos intervalos: 0 < 𝜇𝑚á𝑥 < 4 dia-1 e 0 < Ks < 50 mg/L com MPE entre 15 - 28%. Aplicando essas constantes no Modelo de Silva e Cerqueira e ao se estudar a delimitação de m e p, que são específicas desse modelo, verificou-se de fato, que o modelo se mostrou muito sensível a essas constantes, conseguindo-se delimitar um intervalo para convergência: 0 < p < 0,5 e 0 < m < 2, obtendo-se para os mesmos dados testados em Monod um MPE entre 4 - 15% para Silva e Cerqueira (significativamente menor). Por fim, os resultados mostraram que houve bom ajuste do crescimento microalgal e que é possível associar vários contaminantes ao crescimento celular de microalgas bem como as constantes do Modelo Silva e Cerqueira (m e p) mostraram influência significativa na magnitude e curvatura da curva de crescimento microalgal.
Abstract: Several studies for the biological processes proposed for the treatment of effluents have been emerging with the aim of providing strategies for the preservation of existing resources. For example, the use of microalgae, which has been studied as a new potential for effluent treatment due to its ability to eliminate a variety of nutrients or existing pollutants and the use of its residual biomass for the production of biofuels. From this perspective, the kinetic study of a biochemical process becomes essential to assume and/or control the system under study, since it is possible to investigate an analysis of the evolution of the concentration values of one or more components of the cultivation system as a function of of the process time. Thus, the present work sought to evaluate the behavior of the kinetic model of Silva and Cerqueira (Multiple Substrates) in wastewater treatment by microalgae, in order to model and optimize its operation with the use of computational tools, in particular, using the PSO metaheuristic optimization technique in Python language. Thus, in relation to kinetic modeling and simulation, for the removal of contaminants, the equation of order n proved to be more suitable with intermediate order between 1st and 2nd being used (ie, 1 < n < 2) and with constant 0 < k < 0.2, obtaining MPE between 15 - 28% similar to that seen in the literature. Using the Monod Model, the algorithm was able to determine 𝜇𝑚á𝑥 and Ks that were shown in the intervals: 0 < 𝜇𝑚á𝑥 < 4 day-1 and 0 < Ks < 50 mg/L with MPE between 15 - 28%. Applying these constants in the Model by Silva and Cerqueira and studying the delimitation of mep, which are specific to this model, it was in fact verified that the model proved to be very sensitive to these constants, managing to delimit an interval for convergence: 0 < p < 0.5 and 0 < m < 2, obtaining for the same data tested in Monod an MPE between 4 - 15% for Silva and Cerqueira (significantly lower). Finally, the results showed that there was a good fit of the microalgal growth and that it is possible to associate several contaminants with the cellular growth of microalgae as well as the constants of the Silva and Cerqueira Model (m and p) showed a significant influence on the magnitude and curvature of the microalgal growth curve.
Palavras-chave: PSO
Modelagem
Silva e Cerqueira
Monod
Modeling
Silva and Cerqueira
CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Alagoas
Sigla da Instituição: UFAL
metadata.dc.publisher.department: Curso de Engenharia Química
Citação: CARNEIRO, Wanderson dos Santos. Modelagem cinética do modelo de Silva e Cerqueira (múltiplos substratos) utilizando a técnica de otimização meta-heurística Particle Swarm Optimization (PSO) em linguagem Python. 2022. 53 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Química) - Centro de Tecnologia, Curso de Engenharia Química, Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2022.
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/123456789/9711
Data do documento: 9-mar-2022
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