PREDIÇÃO DE PRESSÕES DE SATURAÇÃO DE COMPONENTES PRESENTES NA OBTENÇÃO DO BIODIESEL

PREDIÇÃO DE PRESSÕES DE SATURAÇÃO DE COMPONENTES PRESENTES NA OBTENÇÃO DO BIODIESEL

ARCE CASTILLO, P.F.; SOUZA, A.

Artigo Completo:

As pressões de saturação são propriedades termodinâmicas utilizadas para testar a eficiência de uma equação de estado, principalmente ao se tratar de substâncias de massa molar alta, como é o caso dos componentes presentes na produção de biodiesel. O objetivo principal deste trabalho de pesquisa foi verificar o desempenho da equação de estado de Peng-Robinson na predição de pressões de saturação de componentes presentes na obtenção do biodiesel e também realizar uma comparação entre os resultados calculados com essa equação de estado e os obtidos pelo método de redes neurais artificiais. Os cálculos realizados com a equação de estado Peng-Robinson em MS Excel se mostraram relativamente precisos para a maioria dos componentes estudados neste artigo, exceto para o glicerol, em que houve um desvio médio de pressão de saturação de 19,5% em relação a dados de pressão experimentais, e para a trioleína, com erros ainda maiores, enquanto o método de redes neurais artificiais se mostrou mais eficiente. Paralelamente foi desenvolvida uma interface gráfica para predizer as pressões de saturação de vários componentes utilizando MatLab-GUI.

As pressões de saturação são propriedades termodinâmicas utilizadas para testar a eficiência de uma equação de estado, principalmente ao se tratar de substâncias de massa molar alta, como é o caso dos componentes presentes na produção de biodiesel. O objetivo principal deste trabalho de pesquisa foi verificar o desempenho da equação de estado de Peng-Robinson na predição de pressões de saturação de componentes presentes na obtenção do biodiesel e também realizar uma comparação entre os resultados calculados com essa equação de estado e os obtidos pelo método de redes neurais artificiais. Os cálculos realizados com a equação de estado Peng-Robinson em MS Excel se mostraram relativamente precisos para a maioria dos componentes estudados neste artigo, exceto para o glicerol, em que houve um desvio médio de pressão de saturação de 19,5% em relação a dados de pressão experimentais, e para a trioleína, com erros ainda maiores, enquanto o método de redes neurais artificiais se mostrou mais eficiente. Paralelamente foi desenvolvida uma interface gráfica para predizer as pressões de saturação de vários componentes utilizando MatLab-GUI.

Palavras-chave:

DOI: 10.5151/chemeng-cobeqic2017-364

Referências bibliográficas

• [1] DIPPR Information and Data Evaluation Manager. Version 1.2.0, 2000.
• [2] MARIANO, G. C. Produção de biodiesel supercrítico a partir de semente de soja via processo não catalítico. 2012. 170 f. Tese (Doutorado em Engenharia Química) – Centro Tecnológico, UFSC, Florianópolis.
• [3] MORAN, M. J.; SHAPIRO, H. N. Princípios da Termodinâmica para Engenharia. 6. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2012.
• [4] PENG, D. Y.; ROBINSON, D. B. A new two constant equation of state. Ind. Eng. Chem. Fundam., v. 15, p. 59-64, 1976.
• [5] TERRON, L. R. Termodinâmica Química Aplicada. 1. ed. São Paulo: Manole, 2009.
• [6] VELLASCO, M. M. B. R. Redes Neurais Artificiais. Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, 2007.
• [7] ZUPAN, J.; GASTEIGER, J. Neural Networks for Chemists. Nova Iorque: VCH Publishers, 1993.

Como citar:

ARCE CASTILLO, P.F.; Andressa Souza; "PREDIÇÃO DE PRESSÕES DE SATURAÇÃO DE COMPONENTES PRESENTES NA OBTENÇÃO DO BIODIESEL", p-2076-2081. In: Anais do XII Congresso Brasileiro de Engenharia Química em Iniciação Científica [=Blucher Chemical Engineering Proceedings, v. 1, n.4]. ISSN Impresso: 2446-8711. São Paulo: Blucher, 2017.
ISSN 23591757, DOI 10.5151/chemeng-cobeqic2017-364