Produção e caracterização de guias de onda dopados com terras-raras contendo nanopartículas semicondutoras.

O presente trabalho tem como objetivo estudar a produção e caracterização de filmes finos do tipo GeO2-Bi2O3 (BGO) produzidos por sputtering-RF com e sem nanopartículas (NPs) semicondutoras, dopados e codopados com íons de Er3+ ou Er3+/Yb3+ para a produção de amplificadores ópticos. A produção de guias de onda do tipo pedestal baseados nos filmes BGO foi realizada a partir de litografia óptica seguida por processo de corrosão por plasma e deposição física a vapor. A incorporação dos íons de terras-raras (TRs) foi verificada a partir dos espectros de emissão. Análises de espectroscopia e microscopia foram indispensáveis para otimizar os parâmetros dos processos para a construção dos guias de onda. Foi observado aumento significativo da luminescência do Er3+ (região do visível e do infravermelho), em filmes finos codopados com Er3+/Yb3+ na presença de nanopartículas de Si. As perdas por propagação mínimas observadas foram de ~1,75 dB/cm para os guias pedestal em 1068 nm. Para os guias dopados com Er3+ foi observado aumento significativo do ganho na presença de NPs de silício (1,8 dB/cm). O ganho óptico nos guias de onda amplificadores codopados com Er3+/Yb3+ e dopados com Er3+ com e sem NPs de silício também foi medido. Ganho de ~8dB/cm em 1542 nm, sob excitação em 980 nm, foi observado para os guias pedestal codopados com Er3+/Yb3+ (Er = 4,64.1019 átomos/cm3, Yb = 3,60.1020 átomos/cm3) com largura de 80 µm; para os guias codopados com concentração superior de Er3+/Yb3+ (Er = 1,34.1021 átomos/cm3, Yb = 3,90.1021 átomos/cm3) e com NPs de Si, foi observado aumento do ganho óptico de 50% para guia com largura de 100 µm. Os resultados apresentados demonstram que guias de onda baseados em germanatos, com ou sem NPs semicondutoras, são promissores para aplicações em dispositivos fotônicos.

Catalisadores Ni/MgO-SiO2 aplicados na reação de reforma a vapor de glicerol

Catalisadores de Ni (10% em massa) suportado em matrizes mistas MgO-SiO2 foram aplicados na reação de reforma a vapor de glicerol. Os efeitos do teor de MgO como aditivo e do método de preparação foram avaliados frente às propriedades físico-químicas e texturais dos materiais; assim como à atividade, seletividade, estabilidade e formação de carbono na reforma a vapor do glicerol. Os catalisadores foram preparados com diferentes teores mássicos de MgO (10%, 30% e 50%) sobre SiO2 comercial, utilizando processo via seca (mistura física) e via úmida (impregnação sequencial com diferentes solventes: água, etanol e acetona). Foram utilizadas as técnicas de caracterização de espectroscopia de energia dispersiva de raios X, fisissorção de nitrogênio, difratometria de raios X, termogravimetria, difratometria de raios X in situ com O2, redução a temperatura programada com H2, difratometria de raios X in situ com H2, dessorção a temperatura programada com H2 e microscopia eletrônica de varredura. Foi observado que o Ni(II) interage de forma variada com os suportes com diferentes teores de MgO, e que a polaridade do solvente de impregnação utilizado no processo de preparação influencia as propriedades dos catalisadores. A fim de verificar a atividade, seletividade e deposição de carbono; os catalisadores foram testados na reação de reforma a vapor de glicerol a 600oC, por um período de 5h e razão molar água:glicerol de 12:1. Após as reações, os catalisadores foram novamente submetidos às análises de termogravimetria, difratometria de raios X e microscopia eletrônica de varredura, visando a caracterização dos depósitos de carbono obtidos durante o processo catalítico. Os catalisadores de matrizes mistas se mostraram ativos e apresentaram seletividades similares para os produtos gasosos CH4, CO e CO2, além de um alto rendimento em H2. Observou-se que a adição de MgO no suporte, aumentou a dispersão do Ni(II) no material, que por sua vez, influenciou na quantidade de carbono depositado ao longo da reação. A polaridade do solvente de impregnação também teve influência na dispersão metálica, sendo que, quanto menor a polaridade do solvente, maior foi a dispersão obtida no catalisador, e menor a deposição de carbono na reação. O material que apresentou o melhor desempenho catalítico frente ao rendimento de H2 e à deposição de carbono, foi o catalisador preparado com 30% de MgO com etanol como solvente de impregnação.

Real time optimization in chemical process: evaluation of strategies, improvements and industrial application.

The increasing economic competition drives the industry to implement tools that improve their processes efficiencies. The process automation is one of these tools, and the Real Time Optimization (RTO) is an automation methodology that considers economic aspects to update the process control in accordance with market prices and disturbances. Basically, RTO uses a steady-state phenomenological model to predict the process behavior, and then, optimizes an economic objective function subject to this model. Although largely implemented in industry, there is not a general agreement about the benefits of implementing RTO due to some limitations discussed in the present work: structural plant/model mismatch, identifiability issues and low frequency of set points update. Some alternative RTO approaches have been proposed in literature to handle the problem of structural plant/model mismatch. However, there is not a sensible comparison evaluating the scope and limitations of these RTO approaches under different aspects. For this reason, the classical two-step method is compared to more recently derivative-based methods (Modifier Adaptation, Integrated System Optimization and Parameter estimation, and Sufficient Conditions of Feasibility and Optimality) using a Monte Carlo methodology. The results of this comparison show that the classical RTO method is consistent, providing a model flexible enough to represent the process topology, a parameter estimation method appropriate to handle measurement noise characteristics and a method to improve the sample information quality. At each iteration, the RTO methodology updates some key parameter of the model, where it is possible to observe identifiability issues caused by lack of measurements and measurement noise, resulting in bad prediction ability. Therefore, four different parameter estimation approaches (Rotational Discrimination, Automatic Selection and Parameter estimation, Reparametrization via Differential Geometry and classical nonlinear Least Square) are evaluated with respect to their prediction accuracy, robustness and speed. The results show that the Rotational Discrimination method is the most suitable to be implemented in a RTO framework, since it requires less a priori information, it is simple to be implemented and avoid the overfitting caused by the Least Square method. The third RTO drawback discussed in the present thesis is the low frequency of set points update, this problem increases the period in which the process operates at suboptimum conditions. An alternative to handle this problem is proposed in this thesis, by integrating the classic RTO and Self-Optimizing control (SOC) using a new Model Predictive Control strategy. The new approach demonstrates that it is possible to reduce the problem of low frequency of set points updates, improving the economic performance. Finally, the practical aspects of the RTO implementation are carried out in an industrial case study, a Vapor Recompression Distillation (VRD) process located in Paulínea refinery from Petrobras. The conclusions of this study suggest that the model parameters are successfully estimated by the Rotational Discrimination method; the RTO is able to improve the process profit in about 3%, equivalent to 2 million dollars per year; and the integration of SOC and RTO may be an interesting control alternative for the VRD process.