FERMENTAÇÃO ALCÓOLICA DO HIDROLISADO DE BAGAÇO DE CANA-DE-AÇÚCAR CONCENTRADO COM MELAÇO: CINÉTICA VIA REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

FERMENTAÇÃO ALCÓOLICA DO HIDROLISADO DE BAGAÇO DE CANA-DE-AÇÚCAR CONCENTRADO COM MELAÇO: CINÉTICA VIA REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

SOARES, L. A. P.; ANDRADE, R. R.; MARTINS, T. D.

Artigo Completo:

Visando melhorar o desempenho do processo de fermentação alcóolica, é importante que se tenha um modelo cinético que seja preciso e se possível, simples. As Redes Neurais Artificiais (RNAs) tem mostrado grande capacidade estrutural para auxiliarem na busca desse modelo. Neste trabalho foram utilizadas RNAs para se modelar os dados da fermentação alcóolica em diferentes temperaturas, na faixa de 30 ºC a 38 ºC, utilizando como meio de cultivo, hidrolisado de bagaço de cana-de-açúcar concentrado com melaço. A temperatura e os valores da concentração de substrato, células e etanol no tempo t e t-1 foram utilizados como variável de entrada, sendo as concentrações de substrato, células e etanol no tempo t+1 as de saída. Foram testadas redes com 3 a 10 neurônios na camada intermediária, a que havia 10 neurônios foi a que apresentou as melhores simulações. Os resultados obtidos mostraram que uma única RNA é capaz modelar satisfatoriamente o processo.

Visando melhorar o desempenho do processo de fermentação alcóolica, é importante que se tenha um modelo cinético que seja preciso e se possível, simples. As Redes Neurais Artificiais (RNAs) tem mostrado grande capacidade estrutural para auxiliarem na busca desse modelo. Neste trabalho foram utilizadas RNAs para se modelar os dados da fermentação alcóolica em diferentes temperaturas, na faixa de 30 ºC a 38 ºC, utilizando como meio de cultivo, hidrolisado de bagaço de cana-de-açúcar concentrado com melaço. A temperatura e os valores da concentração de substrato, células e etanol no tempo t e t-1 foram utilizados como variável de entrada, sendo as concentrações de substrato, células e etanol no tempo t+1 as de saída. Foram testadas redes com 3 a 10 neurônios na camada intermediária, a que havia 10 neurônios foi a que apresentou as melhores simulações. Os resultados obtidos mostraram que uma única RNA é capaz modelar satisfatoriamente o processo.

Palavras-chave:

DOI: 10.5151/chemeng-cobeqic2017-308

Referências bibliográficas

• [1] ANDRADE, R.R., Modelagem cinética do processo de produção de etanol a partir de Hidrolisado enzimático de bagaço de cana-de-açúcar concentrado com melaço considerando reciclo de células. Tese (Doutorado em Engenharia Química). Universidade Estadual de Campinas, 2012.
• [2] BRAGA, A. P.; CARVALHO, A. P. L.; LUDERMIR, T. B. Redes neurais artificiais: teoria e aplicações. Rio de Janeiro: LTC, 2000.
• [3] FONSECA, A.P.; OLIVEIRA, J.V.; LIMA, E.L. Neural Networks for Predicting Mass Transfer Parameters in Supercritical Extraction. Braz. J. Chem. Eng., v. 17, n. 4-7, p. 517-524 São Paulo, 2000.
• [4] RIEDMILLER, M.; BRAUN, H. Rprop - A Fast Adaptive Learning Algorithm. Proceedings of the International Symposium on Computer and Information Science VII, 1992.

Como citar:

SOARES, L. A. P.; ANDRADE, R. R.; Tiago Dias Martins; "FERMENTAÇÃO ALCÓOLICA DO HIDROLISADO DE BAGAÇO DE CANA-DE-AÇÚCAR CONCENTRADO COM MELAÇO: CINÉTICA VIA REDES NEURAIS ARTIFICIAIS", p-1743-1748. 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-cobeqic2017-308