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.

Testes de ajuste a distribuições estatísticas e métodos para estimação dos parâmetros em análises de fiabilidade

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica

Distribuições estatísticas, testes de ajuste e métodos para estimação de parâmetros na área da fiabilidade

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica

Estimação dos parâmetros das curvas IS e de Phillips da economia brasileira: 1994/2001

Neste trabalho comparamos as Curvas IS e de Phillips, derivadas a partir de modelos “tradicionais” e micro-fundamentados. Além disso, estimamos essas curvas para dados trimestrais brasileiros no período de 1994 a 2001. Na estimativa da IS foi usada a técnica de vetores de co-integração, já que esta curva é não balanceada – o hiato do produto é integrado de ordem zero e os regressandos são integrados de ordem um.

Avaliação de opções: o caso brasileiro: utilização de modelos Arch na estimação dos parâmetros

o trabalho se refere à avaliação de opções através do modelo conhecido pelo nome de seus autores, Black-Scholes. É descrito o desenvolvimento da teoria de opções, desde os primórdios da existência de mercados organizados deste derivativo, no século XVII, até os mais importantes trabalhos dos primeiros anos da década de 1990. É destacado o papel fundamental da estimação correta dos parâmetros a serem inseridos no modelo de avaliação. Após esta revisão, um teste do modelo Black-Scholes é realizado no mercado de opções sobre ouro da BM&F, utilizando-se mecanismos tradicionais de estimação dos parâmetros e apurando-se a diferença existente entre o valor dado pelo modelo de avaliação e o observado no mercado. Novos mecanismos de apuração dos parâmetros fundamentais, volatilidade e taxa de juros, são propostos, baseados no comportamento das séries históricas a eles referentes. A análise deste comportamento mostra a adequação destas séries à uma classe de modelos econométricos conhecidos como ARCH - Autorregressive Conditiona! Heterocedasticity Mode! . Três novos testes do modelo Black-Scholes no mercado de opções são realizados: o primeiro usando a volatilidade estimada através de um modelo ARCH(1) e a taxa de juros estimada de forma tradicional, o segundo usando a taxa de juros estimada através de um modelo ARCH-M(1) e a volatilidade estimada de forma tradicional e, finalmente, o terceiro, usando a volatilidade estimada através de um modelo ARCH(1) e a taxa de juros estimada através de um modelo ARCH-M(1). As diferenças, nos três casos, entre os valores dados pelo modelo Black-Scholes e os observados no mercado, foram computadas. Os resultados indicaram que o uso da volatilidade estimada através do modelo ARCH(1) melhora a performance do modelo Black-Scholes, perfomance esta medida pelo erro quadrático médio entre os valores dados pelo modelo e os observados no mercado. O mesmo não ocorreu com a utilização da taxa de juros estimada pelo modelo ARCH-M(1), apesar da compatibilidade teórica apresentada entre a série temporal destas taxas e o modelo. O autor acredita que este resultado seja devido à problemas encontrados na estimação dos parâmetros deste modelo ARCH-M(1). Também a inserção conjunta dos dois parâmetros estimados através dos modelos da classe ARCH não foi frutífera, ainda em função dos problemas de estimação dos modelos referentes à taxa de juros. As conclusões básicas do trabalho indicam que as série temporais em estudo são modeláveis e que os modelos da classe ARCH se apresentam como promissores para este fim, ao menos no que tange à volatilidade.

Estimação de parâmetros de demanda e oferta em mercados de produtos diferenciados

Este trabalho tem por objetivo discutir detalhadamente o desenvolvimento de métodos de estimação de parâmetros de demanda e oferta em mercados de produtos diferenciados. As técnicas apresentadas consideram explicitamente a endogeneidade dos preços e podem ser aplicadas a diferentes tipos de indústrias. O sistema de demandas de mercado é derivado a partir de modelos de escolha discreta descrevendo o comportamento do consumidor. Esse sistema é então combinado com hipóteses sobre as funções custo e sobre o comportamento de determinação dos preços por parte das firmas para gerar preços e quantidades de equilíbrio. Os parâmetros a ser estimados são os que determinam os custos marginais das firmas e a distribuição dos gostos dos consumidores. Essa distribuição determina elasticidades e estas, combinadas com o custo marginal e com uma hipótese de equilíbrio de Nash na determinação de preços, determinam preços de equilíbrio. Essas elasticidades e parâmetros de custo desempenham um papel central em análises de questões descritivas e de mudanças no ambiente do mercado sob análise.

Modelagem e estimação de parâmetros genéticos e fenotípicos para pesos do nascimento à seleção (378 dias) de machos Nelore

Genetic parameters for weights (17, 942 records), obtained in intervals of 60 days, from the birth to selection (378 days of age), of 2,582 males of the Nellore breed was estimated in univariate analyses by the Maximum Restricted Likelihood method. The models of analysis models included the fixed effects of contemporary groups, month of birth, mother age and age when the weights were collected as covariate. Three models differing in random effects were tested: the model 1 (M1) was adjusted for the direct and maternal addictive genetic effects and maternal permanent environment; in model 2 (M2) the maternal genetic effect was excluded; and the model 3 (M3) was only adjusted for the direct addictive genetic effect. The test of likelihood (LRT) detected significant differences, for all the ages, of M2 and M1 in relation to the simple model (M3), evidencing the importance of the maternal effects. Except for the birth weight (0.40), low values (0.05 to 0.12) of h(2) were found for M1 and M2 until 8 months of age and, after this period, reasonable increase could be observed, reaching 0.28 until 13 months of age. The estimates of the total variance fraction, due to the effect of maternal permanent environment, were high and practically became unaffected between the models 1 and 2. Maternal effects, not necessarily decomposed (in genetic addictive and permanent environment), affected the Nellore males growth. Models that contemplate maternal effects, besides the genetic addictive direct effects, are more realistic to describe the trajectory of the variances in the initial phases of growth of Nelore male calves.

Modelos de dimensão finita para a estimação de parâmetros genéticos para a produção de leite de primeiras lactações de vacas da raça Holandesa

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Estimação de parâmetros genéticos para produção de leite de cabras da raça Alpina

Foram utilizados 9.374 registros semanais de produção de leite de 302 primeiras lactações de cabras da raça Alpina. A produção de leite no dia do controle foi analisada por meio de um modelo animal, unicarater, de regressão aleatória, em que as funções de covariâncias para os componentes genéticos aditivos e de ambiente permanente foram modeladas por meio das funções de Wilmink, Ali e Schaeffer e por polinômios ortogonais, em uma escala de Legendre de ordens cúbica e quíntica. Assumiu-se, ainda, variância residual homogênea durante toda a lactação e heterogênea com três e quatro classes de variância residual. Os modelos foram comparados pelo critério de informação de Akaike (AIC), pelo critério de informação Bayesiano de Schwar (BIC), pela função de verossimilhança (Ln L), pela visualização das estimativas de variâncias genéticas, de ambiente permanente, fenotípicas e residuais e pelas herdabilidades. O polinômio de Legendre de ordem quíntica, com quatro e três classes de variâncias residuais, e a função de Ali e Schaeffer, com quatro classes de variâncias residuais, foram indicados como os mais adequados pelo AIC, BIC e Ln L. Estes modelos diferiram na partição da variância fenotípica para as variâncias de ambiente permanente, genética e residual apenas no início e no final da lactação. Contudo, a função de Ali e Schaeffer resultou em estimativas negativas de correlação genética entre os controles mais distantes. O polinômio de Legendre de ordem quíntica, assumindo variância residual heterogênea, mostrou-se mais adequado para ajustar a produção de leite no dia do controle de cabras da raça Alpina.

Estimação de parâmetros genéticos para produção de leite no dia do controle e produção acumulada até 305 dias, para as primeiras lactações de vacas da raça Caracu

Foram estimados parâmetros genéticos para produção de leite no dia do controle e produção acumulada até 305 dias (P305) de primeiras lactações de vacas da raça Caracu. O modelo animal considerado conteve efeito genético aditivo, como aleatório, além dos efeitos fixos de grupo contemporâneo e da idade ao parto, como covariável. Foram definidos dois grupos contemporâneos para explicar a variação ocorrida nas produções em cada controle leiteiro, compostos por ano, semana do controle e retiro (gc1) ou ano, mês do controle e retiro (gc2). Os componentes de variância foram estimados pelo método da máxima verossimilhança restrita. As variâncias fenotípicas, residuais e genéticas foram maiores no início da lactação, entretanto, a variância genética aditiva foi proporcionalmente menor em relação às demais variâncias. As estimativas de herdabilidade oscilaram entre 0,09 e 0,32 e foram maiores no final da lactação, indicando maior variabilidade genética nesse período. As correlações genéticas (r a) entre as produções em cada controle foram positivas e maiores, quanto menor a distância entre eles. A herdabilidade para P305 foi de 0,27 e as r a desta com os controles, positivas e elevadas, principalmente no meio da lactação. Os resultados indicam que a seleção direta para P305 proporciona maiores ganhos genéticos para essa característica que a obtida por meio de resposta correlacionada para as produções em cada controle.

Estimação de parâmetros genéticos para peso em diferentes idades para animais da raça Tabapuã

Foram estimados parâmetros genéticos para pesos do nascimento aos 570 dias de idade para 35.308 animais da raça Tabapuã, nascidos entre 1975 e 2000, pertencentes à ABCZ (Associação Brasileira de Criadores de Zebu) sob três modelos distintos. O modelo 1 incluiu o efeito genético aditivo direto como aleatório, além dos efeitos fixos de grupo de contemporâneos, definido pelas variáveis: proprietário, rebanho, criador, rebanho do criador, sexo, condição de criação, ano e mês de nascimento, ano e mês da pesagem, e os efeitos linear e quadrático de idade do bezerro e idade da vaca ao parto como covariáveis. O modelo 2 compreendeu, além dos efeitos supracitados, o efeito de ambiente permanente materno. O modelo 3 constou dos efeitos genético aditivo direto e materno e de ambiente permanente materno (aleatórios) e os mesmos incluídos no modelo 1 (fixos). de acordo com o teste de razão de verossimilhança, o modelo 3 foi o mais adequado para ajustar os efeitos estudados. As estimativas de herdabilidade direta foram baixas a moderadas (0,08 a 0,26), decrescendo do nascimento às idades subseqüentes, com picos aos 90 e aos 180 dias de idade. Aos 345 dias de idade, ocorreu novo aumento nas estimativas, com menor oscilação entre as estimativas subseqüentes até 570 dias de idade. As estimativas de herdabilidade materna foram baixas, sendo maiores no período da desmama.

Estimação de parâmetros genéticos para peso do nascimento aos 550 dias de idade para animais da raça Tabapuã utilizando-se modelos de regressão aleatória

Foram utilizados 21.762 registros de peso do nascimento aos 550 dias de idade de 4.221 animais para estimativa das funções de covariância empregando modelos de regressão aleatória. Os modelos incluíram, como aleatórios, os efeitos genéticos aditivo direto e materno, de ambiente permanente de animal e de ambiente permanente materno e, como fixos, os efeitos de grupo contemporâneo, a idade da vaca ao parto (linear e quadrático) e o polinômio ortogonal de Legendre da idade do animal (regressão cúbica), como covariáveis. As variâncias residuais foram modeladas por uma função de variâncias com ordens de 2 a 6. Análises com polinômios ortogonais de diversas ordens foram realizadas para os efeitos genético aditivo direto, genético aditivo materno, de ambiente permanente de animal e de ambiente permanente materno. Os modelos foram comparados pelos critérios de informação Bayesiano de Schwarz (BIC) e Akaike (AIC). O melhor modelo indicado por todos os critérios foi o que considerou o efeito genético aditivo direto ajustado por um polinômio cúbico, o efeito genético materno ajustado por um polinômio quadrático, o efeito de ambiente permanente de animal ajustado por polinômio quártico e o efeito de ambiente permanente materno ajustado por polinômio linear. As estimativas de herdabilidade para o efeito direto foram maiores no início e no final do período estudado, com valores de 0,28 ao nascimento, 0,21 aos 240 dias e 0,24 aos 550 dias de idade. As estimativas de herdabilidade materna foram maiores aos 160 dias de idade (0,10) que nas demais fases do crescimento. As correlações genéticas variaram de moderadas a altas, diminuindo conforme o aumento da distância entre as idades. Maior eficiência na seleção para peso pode ser obtida considerando os pesos pós-desmama, período em que as estimativas de variância genética e herdabilidade foram superiores.

Comparação de modelos de regressão aleatória para estimação de parâmetros genéticos em caprinos leiteiros

Objetivou-se avaliar a melhor modelagem para as variâncias genética aditiva, de ambiente permanente e residual da produção de leite no dia do controle (PLDC) de caprinos. Utilizaram-se modelos de regressão aleatória sobre polinômios ortogonais de Legendre com diferentes ordens de ajuste e variância residual heterogênea. Consideraram-se como efeitos fixos os efeitos de grupo de contemporâneos, a idade da cabra ao parto (co-variável) e a regressão fixa da PLDC sobre polinômios de Legendre, para modelar a trajetória média da população; e, como efeitos aleatórios, os efeitos genético aditivo e de ambiente permanente. O modelo com quatro classes de variâncias residuais foi o que proporcionou melhor ajuste. Os valores do logaritmo da função de verossimilhança, de AIC e BIC apontaram para seleção de modelos com ordens mais altas (cinco para o efeito genético e sete para o efeito de ambiente permanente). Entretanto, os autovalores associados às matrizes de co-variâncias entre os coeficientes de regressão indicaram a possibilidade de redução da dimensionalidade. As altas ordens de ajuste proporcionaram estimativas de variâncias genéticas e correlações genéticas e de ambiente permanente que não condizem com o fenômeno biológico estudado. O modelo de quinta ordem para a variância genética aditiva e de sétima ordem para o ambiente permanente foi indicado. Entretanto, um modelo mais parcimonioso, de quarta ordem para o efeito genético aditivo e de sexta ordem para o efeito de ambiente permanente, foi suficiente para ajustar as variâncias nos dados.

Estimação de parâmetros genéticos em caprinos leiteiros por meio de análise de regressão aleatória utilizando-se a Amostragem de Gibbs

Modelos de regressão aleatória foram utilizados neste estudo para estimar parâmetros genéticos da produção de leite no dia do controle (PLDC) em caprinos leiteiros da raça Alpina, por meio da metodologia Bayesiana. As estimativas geradas foram comparadas às obtidas com análise de regressão aleatória, utilizando-se o REML. As herdabilidades encontradas pela análise Bayesiana variaram de 0,18 a 0,37, enquanto, pelo REML, variaram de 0,09 a 0,32. As correlações genéticas entre dias de controle próximos se aproximaram da unidade, decrescendo gradualmente conforme a distância entre os dias de controle aumentou. Os resultados obtidos indicam que: a estrutura de covariâncias da PLDC em caprinos ao longo da lactação pode ser modelada adequadamente por meio da regressão aleatória; a predição de ganhos genéticos e a seleção de animais geneticamente superiores é viável ao longo de toda a trajetória da lactação; os resultados gerados pelas análises de regressão aleatória utilizando-se a Amostragem de Gibbs e o REML foram semelhantes, embora as estimativas das variâncias genéticas e das herdabilidades tenham sido levemente superiores na análise Bayesiana, utilizando-se a Amostragem de Gibbs.

Identificação de modelos polinomiais narx utilizando algoritmos combinados de detecção de estrutura e estimação de parâmetros com aplicações práticas

A modelagem de processos industriais tem auxiliado na produção e minimização de custos, permitindo a previsão dos comportamentos futuros do sistema, supervisão de processos e projeto de controladores. Ao observar os benefícios proporcionados pela modelagem, objetiva-se primeiramente, nesta dissertação, apresentar uma metodologia de identificação de modelos não-lineares com estrutura NARX, a partir da implementação de algoritmos combinados de detecção de estrutura e estimação de parâmetros. Inicialmente, será ressaltada a importância da identificação de sistemas na otimização de processos industriais, especificamente a escolha do modelo para representar adequadamente as dinâmicas do sistema. Em seguida, será apresentada uma breve revisão das etapas que compõem a identificação de sistemas. Na sequência, serão apresentados os métodos fundamentais para detecção de estrutura (Modificado Gram- Schmidt) e estimação de parâmetros (Método dos Mínimos Quadrados e Método dos Mínimos Quadrados Estendido) de modelos. No trabalho será também realizada, através dos algoritmos implementados, a identificação de dois processos industriais distintos representados por uma planta de nível didática, que possibilita o controle de nível e vazão, e uma planta de processamento primário de petróleo simulada, que tem como objetivo representar um tratamento primário do petróleo que ocorre em plataformas petrolíferas. A dissertação é finalizada com uma avaliação dos desempenhos dos modelos obtidos, quando comparados com o sistema. A partir desta avaliação, será possível observar se os modelos identificados são capazes de representar as características estáticas e dinâmicas dos sistemas apresentados nesta dissertação