Problemas direto e inverso de processos de separação em leito móvel simulado mediante mecanismos cinéticos de adsorção

Diversas aplicações industriais relevantes envolvem os processos de adsorção, citando como exemplos a purificação de produtos, separação de substâncias, controle de poluição e umidade entre outros. O interesse crescente pelos processos de purificação de biomoléculas deve-se principalmente ao desenvolvimento da biotecnologia e à demanda das indústrias farmacêutica e química por produtos com alto grau de pureza. O leito móvel simulado (LMS) é um processo cromatográfico contínuo que tem sido aplicado para simular o movimento do leito de adsorvente, de forma contracorrente ao movimento do líquido, através da troca periódica das posições das correntes de entrada e saída, sendo operado de forma contínua, sem prejuízo da pureza das correntes de saída. Esta consiste no extrato, rico no componente mais fortemente adsorvido, e no rafinado, rico no componente mais fracamente adsorvido, sendo o processo particularmente adequado a separações binárias. O objetivo desta tese é estudar e avaliar diferentes abordagens utilizando métodos estocásticos de otimização para o problema inverso dos fenômenos envolvidos no processo de separação em LMS. Foram utilizados modelos discretos com diferentes abordagens de transferência de massa, com a vantagem da utilização de um grande número de pratos teóricos em uma coluna de comprimento moderado, neste processo a separação cresce à medida que os solutos fluem através do leito, isto é, ao maior número de vezes que as moléculas interagem entre a fase móvel e a fase estacionária alcançando assim o equilíbrio. A modelagem e a simulação verificadas nestas abordagens permitiram a avaliação e a identificação das principais características de uma unidade de separação do LMS. A aplicação em estudo refere-se à simulação de processos de separação do Baclofen e da Cetamina. Estes compostos foram escolhidos por estarem bem caracterizados na literatura, estando disponíveis em estudos de cinética e de equilíbrio de adsorção nos resultados experimentais. De posse de resultados experimentais avaliou-se o comportamento do problema direto e inverso de uma unidade de separação LMS visando comparar os resultados obtidos com os experimentais, sempre se baseando em critérios de eficiência de separação entre as fases móvel e estacionária. Os métodos estudados foram o GA (Genetic Algorithm) e o PCA (Particle Collision Algorithm) e também foi feita uma hibridização entre o GA e o PCA. Como resultado desta tese analisouse e comparou-se os métodos de otimização em diferentes aspectos relacionados com o mecanismo cinético de transferência de massa por adsorção e dessorção entre as fases sólidas do adsorvente.

Particle Swarm algorithm with Fuzzy decision making for a multi-objective economic and environmental optimization of design of a thermal system

Multi-Objective optimization for designing of a benchmark cogeneration system known as CGAM cogeneration system has been performed. In optimization approach, the thermoeconomic and Environmental aspects have been considered, simultaneously. The environmental objective function has been defined and expressed in cost terms. One of the most suitable optimization techniques developed using a particular class of search algorithms known as; Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) algorithm has been used here. This approach has been applied to find the set of Pareto optimal solutions with respect to the aforementioned objective functions. An example of fuzzy decision-making with the aid of Bellman-Zadeh approach has been presented and a final optimal solution has been introduced.

Problemas inversos em processos difusivos com retenção

Um Estudo para a solução numérica do modelo de difusão com retenção, proposta por Bevilacqua et al. (2011), é apresentado, bem como uma formulação implícita para o problema inverso para a estimativa dos parâmetros envolvidos na formulação matemática do modelo. Através de um estudo minucioso da análise de sensibilidade e do cálculo do coeficiente de correlação de Pearson, são identificadas as chances de se obter sucesso na solução do problema inverso através do método determinístico de Levenberg-Marquardt e dos métodos estocásticos Algoritmo de Colisão de Partículas (Particle Collision Algorithm - PCA) e Evolução Diferencial (Differential Evolution - DE). São apresentados os resultados obtidos através destes três métodos de otimização para três casos de conjunto de parâmetros. Foi observada uma forte correlação entre dois destes três parâmetros, o que dificultou a estimativa simultânea dos mesmos. Porém, foi obtido sucesso nas estimativas individuais de cada parâmetro. Foram obtidos bons resultados para os fatores que multiplicam os termos diferenciais da equação que modela o fenômeno de difusão com retenção.

Aplicação de Inteligência Computacional para a Solução de Problemas Inversos de Transferência Radiativa em Meios Participantes Unidimensionais

Esta pesquisa consiste na solução do problema inverso de transferência radiativa para um meio participante (emissor, absorvedor e/ou espalhador) homogêneo unidimensional em uma camada, usando-se a combinação de rede neural artificial (RNA) com técnicas de otimização. A saída da RNA, devidamente treinada, apresenta os valores das propriedades radiativas [ω, τ0, ρ1 e ρ2] que são otimizadas através das seguintes técnicas: Particle Collision Algorithm (PCA), Algoritmos Genéticos (AG), Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) e Busca Tabu (BT). Os dados usados no treinamento da RNA são sintéticos, gerados através do problema direto sem a introdução de ruído. Os resultados obtidos unicamente pela RNA, apresentam um erro médio percentual menor que 1,64%, seria satisfatório, todavia para o tratamento usando-se as quatro técnicas de otimização citadas anteriormente, os resultados tornaram-se ainda melhores com erros percentuais menores que 0,04%, especialmente quando a otimização é feita por AG.

INVESTIGATIONS ON THE ENERGY-TRANSFER OF EXCITED PARTICLE COLLISION WITH DOUBLE LASER LINES FOR EXCITATION OF LA(I)

Generally speaking, productions of thermally-assisted and stepwise fluorescence are the consequence of energy transfer caused by particle collision. In some circumstances, energy transfer caused by particle collision is considerably intense. We have ever used the fluorescence produced by energy transfer of particle collision to measure the branching ratios in the atomic transitions and acquired good results. To our knowledge, the systematic in

Determinação de uma fonte de contaminantes no estuário do Rio Macaé através da técnica de problemas inversos

Um grande desafio da atualidade é a preservação dos recursos hídricos, bem como o correto manejo dos mesmos, frente à expansão das cidades e às atividades humanas. A qualidade de um corpo hídrico é usualmente avaliada através da análise de parâmetros biológicos, físicos e químicos. O comportamento de tais parâmetros pode convenientemente ser simulado através de modelos matemáticos e computacionais, que surgem assim como uma ferramenta bastante útil, por sua capacidade de geração de cenários que possam embasar, por exemplo, tomadas de decisão. Nesta tese são discutidas técnicas de estimação da localização e intensidade de uma fonte de contaminante conservativo, hipoteticamente lançado na região predominantemente fluvial de um estuário. O lançamento aqui considerado se dá de forma pontual e contínua e a região enfocada compreendeu o estuário do Rio Macaé, localizado na costa norte do Rio de Janeiro. O trabalho compreende a solução de um problema direto, que consiste no transporte bidimensional (integrado na vertical) desse contaminante hipotético, bem como a aplicação de técnicas de problemas inversos. Para a solução do transporte do contaminante, aqui modelada pela versão 2D horizontal da equação de advecção-difusão, foram utilizados como métodos de discretização o Método de Elementos Finitos e o Método de Diferenças Finitas. Para o problema hidrodinâmico foram utilizados dados de uma solução já desenvolvida para estuário do Rio Macaé. Analisada a malha de acordo com o método de discretização, foram definidas a geometria do estuário e os parâmetros hidrodinâmicos e de transporte. Para a estimação dos parâmetros propostos foi utilizada a técnica de problemas inversos, com o uso dos métodos Luus-Jaakola, Algoritmo de Colisão de Partículas e Otimização por Colônia de Formigas para a estimação da localização e do método Seção Áurea para a estimação do parâmetro de intensidade da fonte. Para a definição de uma fonte, com o objetivo de propor um cenário experimental idealizado e de coleta de dados de amostragem, foi realizada a análise de sensibilidade quanto aos parâmetros a serem estimados. Como os dados de amostragem de concentração foram sintéticos, o problema inverso foi resolvido utilizando-os com e sem ruído, esse introduzido de forma artificial e aleatória. Sem o uso de ruído, os três métodos mostraram-se igualmente eficientes, com uma estimação precisa em 95% das execuções. Já com o uso de dados de amostragem com ruídos de 5%, o método Luus-Jaakola mostrou-se mais eficiente em esforço e custo computacional, embora todos tenham estimado precisamente a fonte em 80% das execuções. Considerando os resultados alcançados neste trabalho tem-se que é possível estimar uma fonte de constituintes, quanto à sua localização e intensidade, através da técnica de problemas inversos. Além disso, os métodos aplicados mostraram-se eficientes na estimação de tais parâmetros, com estimações precisas para a maioria de suas execuções. Sendo assim, o estudo do comportamento de contaminantes, e principalmente da identificação de fontes externas, torna-se uma importante ferramenta para a gestão dos recursos hídricos, possibilitando, inclusive, a identificação de possíveis responsáveis por passivos ambientais.

A semi-analytical particle filter for identification of nonlinear oscillators

Particle filters find important applications in the problems of state and parameter estimations of dynamical systems of engineering interest. Since a typical filtering algorithm involves Monte Carlo simulations of the process equations, sample variance of the estimator is inversely proportional to the number of particles. The sample variance may be reduced if one uses a Rao-Blackwell marginalization of states and performs analytical computations as much as possible. In this work, we propose a semi-analytical particle filter, requiring no Rao-Blackwell marginalization, for state and parameter estimations of nonlinear dynamical systems with additively Gaussian process/observation noises. Through local linearizations of the nonlinear drift fields in the process/observation equations via explicit Ito-Taylor expansions, the given nonlinear system is transformed into an ensemble of locally linearized systems. Using the most recent observation, conditionally Gaussian posterior density functions of the linearized systems are analytically obtained through the Kalman filter. This information is further exploited within the particle filter algorithm for obtaining samples from the optimal posterior density of the states. The potential of the method in state/parameter estimations is demonstrated through numerical illustrations for a few nonlinear oscillators. The proposed filter is found to yield estimates with reduced sample variance and improved accuracy vis-a-vis results from a form of sequential importance sampling filter.

Vaporization and collision modeling of liquid fuel sprays in a co-axial fuel and air pre-mixer

Droplet collision occurs frequently in regions where the droplet number density is high. Even for Lean Premixed and Pre-vaporized (LPP) liquid sprays, the collision effects can be very high on the droplet size distributions, which will in turn affect the droplet vaporization process. Hence, in conjunction with vaporization modeling, collision modeling for such spray systems is also essential. The standard O'Rourke's collision model, usually implemented in CFD codes, tends to generate unphysical numerical artifact when simulations are performed on Cartesian grid and the results are not grid independent. Thus, a new collision modeling approach based on no-time-counter method (NTC) proposed by Schmidt and Rutland is implemented to replace O'Rourke's collision algorithm to solve a spray injection problem in a cylindrical coflow premixer. The so called ``four-leaf clover'' numerical artifacts are eliminated by the new collision algorithm and results from a diesel spray show very good grid independence. Next, the dispersion and vaporization processes for liquid fuel sprays are simulated in a coflow premixer. Two liquid fuels under investigation are jet-A and Rapeseed Methyl Esters (RME). Results show very good grid independence in terms of SMD distribution, droplet number distribution and fuel vapor mass flow rate. A baseline test is first established with a spray cone angle of 90 degrees and injection velocity of 3 m/s and jet-A achieves much better vaporization performance than RME due to its higher vapor pressure. To improve the vaporization performance for both fuels, a series of simulations have been done at several different combinations of spray cone angle and injection velocity. At relatively low spray cone angle and injection velocity, the collision effect on the average droplet size and the vaporization performance are very high due to relatively high coalescence rate induced by droplet collisions. Thus, at higher spray cone angle and injection velocity, the results expectedly show improvement in fuel vaporization performance since smaller droplet has a higher vaporization rate. The vaporization performance and the level of homogeneity of fuel-air mixture can be significantly improved when the dispersion level is high, which can be achieved by increasing the spray cone angle and injection velocity. (C) 2012 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Models and algorithms for tracking of maneuvering objects using variable rate particle filters

Standard algorithms in tracking and other state-space models assume identical and synchronous sampling rates for the state and measurement processes. However, real trajectories of objects are typically characterized by prolonged smooth sections, with sharp, but infrequent, changes. Thus, a more parsimonious representation of a target trajectory may be obtained by direct modeling of maneuver times in the state process, independently from the observation times. This is achieved by assuming the state arrival times to follow a random process, typically specified as Markovian, so that state points may be allocated along the trajectory according to the degree of variation observed. The resulting variable dimension state inference problem is solved by developing an efficient variable rate particle filtering algorithm to recursively update the posterior distribution of the state sequence as new data becomes available. The methodology is quite general and can be applied across many models where dynamic model uncertainty occurs on-line. Specific models are proposed for the dynamics of a moving object under internal forcing, expressed in terms of the intrinsic dynamics of the object. The performance of the algorithms with these dynamical models is demonstrated on several challenging maneuvering target tracking problems in clutter. © 2006 IEEE.

Previsão do comportamento hidráulico de um rio com base na estimativa de coeficientes que controlam seu escoamento. Estudo de caso: Rio Bengalas, Nova Friburgo-RJ

Nesta tese é realizada a modelagem do comportamento hidráulico dos principais rios que compõem a bacia hidrográfica do Rio Bengalas, localizada no município de Nova Friburgo-RJ, a qual abrange a área mais urbanizada da referida cidade. Para a realização das simulações foi utilizado o Sistema de Modelagem de Águas MOHID, ferramenta MOHID Land. Já para a calibração do modelo foram adotados alguns métodos de otimização, mais precisamente, os algoritmos de Luus- Jaakola (LJ) e Colisão de Partículas (PCA), acoplados ao referido sistema, com o intuito de determinar os principais parâmetros necessários à modelagem de corpos hídricos, bem como suas bacias hidrográficas. Foram utilizados dados topográficos do IBGE disponibilizados pela prefeitura após a elaboração do Plano de Águas Pluviais da região de interesse. Com o modelo devidamente calibrado por meio de dados experimentais, foi realizada a validação do mesmo através da simulação de inundações nesta região. Apesar de técnicas de otimização acopladas à plataforma MOHID terem sido utilizadas pela primeira vez em um rio de montanha, os resultados apresentaram-se importantes e qualitativamente satisfatórios do ponto de vista de auxílio à tomada de decisões, tendo como base a prevenção de danos causados pelas elevações da lâmina dágua que ocorrem frequentemente em Nova Friburgo, como por exemplo, a recente tragédia de janeiro de 2011 ocorrida na Região Serrana do Estado do Rio de Janeiro.

Sand storms: CFD analysis of Reynolds stress and collision stress of particles near sand bed

Sand storm is a serious environmental threat to humans. Sand particles are transported by saltation and suspension, causing soil erosion in one place and deposition in another. In order to prevent and predict sand storms, the causes and the manners of particle motions must be studied in detail. In this paper a standard k-epsilon model is used for the gas phase simulation and the discrete element method (DEM) is used to predict the movements of particles using an in-house procedure. The data are summarized in an Eulerian-Eulerian regime after simulation to get the statistical particle Reynolds stress and particle collision stress. The results show that for the current case the Reynolds stress and the air shear stress predominate in the region 20-250 mm above the initial sand bed surface. However, in the region below 3 mm, the collision stress must be taken into account in predicting particle movement. (C) 2010 Chinese Society of Particuology and Institute of Process Engineering, Chinese Academy of Sciences. Published by Elsevier B.V. All rights reserved.

A unified learning algorithm to extract principal and minor components

Recently, many unified learning algorithms have been developed to solve the task of principal component analysis (PCA) and minor component analysis (MCA). These unified algorithms can be used to extract principal component and if altered simply by the sign, it can also serve as a minor component extractor. This is of practical significance in the implementations of algorithms. Convergence of the existing unified algorithms is guaranteed only under the condition that the learning rates of algorithms approach zero, which is impractical in many practical applications. In this paper, we propose a unified PCA & MCA algorithm with a constant learning rate, and derive the sufficient conditions to guarantee convergence via analyzing the discrete-time dynamics of the proposed algorithm. The achieved theoretical results lay a solid foundation for the applications of our proposed algorithm.

Metaheurística particle swarm utilizada para alocação ótima de bancos de capacitores em sistemas de distribuição radial

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)