Polpa de guavira (Campomanesia cambessedeana Berg) desidratada em spray dryer: efeitos das condições de processo e composição da alimentação nas propriedades físico químicas e atividade antioxidante

O objetivo desse trabalho foi obter polpa de guavira desidratada por atomização, utilizando maltodextrina ou goma arábica como agentes carreadores. Inicialmente, avaliou-se a influência das condições de processo, temperatura do ar de secagem (130, 155 e 180) °C e vazão volumétrica da mistura (20 e 40) mL/min, o tipo e concentração de agente carreador (10 e 20) % nas características físicas, físico-químicas e atividade antioxidante do produto obtido. As propriedades analisadas foram umidade, atividade de água, higroscopicidade, solubilidade, cor, distribuição e tamanho médio de partículas, morfologia, compostos fenólicos totais e atividade antioxidante. A temperatura do ar de secagem e a vazão volumétrica de alimentação influenciaram significativamente todas as propriedades da guavira em pó. A umidade e atividade de água apresentaram os menores valores na temperatura intermediária, independentemente do tipo e concentração do carreador usado. A solubilidade das amostras adicionadas de maltodextrina foram superiores às amostras com goma arábica. O aumento da concentração de agente carreador, em geral, proporcionou um aumento no parâmetro L* e diminuição dos parâmetros a* e b*, tornando as amostras mais claras e reduzindo as tonalidades vermelha e amarela. A guavira em pó apresentou coloração próxima do amarelo e marrom, com grande variação nos parâmetros de cor C* e H* em função das diferentes condições de secagem. A distribuição do tamanho de partículas não teve um padrão definido e o tamanho médio das amostras com maltodextrina foram maiores do que as com goma arábica para a temperatura do ar a 130 °C. No entanto, para as outras temperaturas (155 e 180) °C não houve um comportamento específico do tamanho das partículas em função da vazão de alimentação, tipo e ou concentração de agente carreador. A análise de microscopia eletrônica de varredura permitiu observar que as partículas obtidas tanto com maltodextrina como goma arábica apresentaram formato esférico, superfície rugosa e com adesão de partículas menores nas de maior tamanho, sendo que a superfície das partículas com goma arábica também apresentaram concavidades. A atividade antioxidante foi superior quando utilizada a temperatura de secagem intermediária. A partir das condições selecionadas na primeira etapa (temperatura do ar de 155 °C, vazão volumétrica da mistura de 40 mL/min e 10% de maltodextrina ou goma arábica) a polpa de guavira em pó foi caracterizada quanto a temperatura de transição vítrea, as isotermas de adsorção e a estabilidade à estocagem do ácido ascórbico, compostos fenólicos totais e da atividade antioxidante da polpa de guavira em pó produzida por spray drying ao longo de 120 dias. As temperaturas de transição vítrea foram de (25,2 ± 2,7 °C e 31,4 ± 0,4) °C para os pós produzidos com goma arábica e maltodextrina, respectivamente. O modelo de BET apresentou ajuste muito bom (R2>0,99) para descrever o comportamento de sorção de água das amostras nas temperaturas de (20, 30 e 40) °C. A polpa de guavira em pó produzida com goma arábica apresentou maior adsorção de água do que as amostras obtidas com maltodextrina. No estudo da estabilidade, as amostras foram acondicionadas em embalagem de polietileno laminado e armazenadas a 25 °C e umidade relativa de 75%. A embalagem de polietileno laminado foi eficiente na manutenção do teor de ácido ascórbico e atividade antioxidante da guavira em pó por um período de 120 dias, independente do carreador adicionado. O teor de compostos fenólicos para a guavira em pó com goma arábica apresentou uma redução nos primeiros 22 dias, contudo a amostra com maltodextrina manteve-se estável durante 120 dias de armazenamento.

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.