Modelagem computacional aplicada na estimação de parâmetros cinéticos em processos químicos e cromatográficos

A estimação de parâmetros cinéticos em processos químicos e cromatográficos utilizando técnicas numéricas assistidas por computadores tem conduzido para melhoria da eficiência e o favorecimento da compreensão das fenomenologias envolvidas nos mesmos. Na primeira parte deste trabalho será realizada a modelagem computacional do processo de produção de biodiesel via esterificação, sendo que, o método de otimização estocástica Random Restricted Window (R2W) será correlacionado com os dados experimentais da produção de biodiesel a partir da esterificação do ácido láurico com etanol anidro na presença do catalisador ácido nióbico (Nb2O5). Na segunda parte do mesmo será realizada a modelagem computacional do processo de cromatografia de adsorção (batch process) onde serão correlacionados os dados provenientes dos modelos cinéticos de HASHIM, CHASE e IKM2 com os dados experimentais da adsorção de amoxicilina com quitosana, e também serão correlacionados os dados experimentais da adsorção de Bovine Serum Albumin (BSA) com Streamline DEAE com os dados provenientes de uma nova aplicação do método R2W mediante a implementação de um modelo cinético reversível. Ademais, as constantes cinéticas para cada processo supracitado serão estimadas levando em consideração o valor mínimo da função resíduos quadrados.

The estimation of kinetic parameters in chemical and chromatographic processes using numerical techniques assisted by computers has led to the improved of efficiency and facilitating the understanding of phenomenologies involved in those. In the first part of this work will be carried out the computational modeling of production process of biodiesel by esterification, and that, the stochastic method of optimization Random Restricted Window (R2W) will be correlated with the experimental data of biodiesel production through the esterification of lauric acid with anhydrous ethanol in the presence of niobic acid (Nb2O5) as catalyst. In the second part of this will be carried out the computational modeling of the process of adsorption chromatographic (batch process) where will be correlated the data by the kinetic models of HASHIM, CHASE and IKM2 with the experimental data of amoxicillin adsorption with quitosan, and will also be correlated the experimental data of Bovine Serum Albumin (BSA) with Streamline DEAE with the data from a new application of R2W method through the implementation of a reversible kinetic model. Moreover, the kinetic constants for each process aforementioned will be estimated taking into account the minimum value of function of square residues.