Artigo Completo:

Para se obter propriedades termodinâmicas de uma determinada substância, equações complexas, e de difícil solução, precisam ser utilizadas. Além disso, às vezes muito tempo computacional é necessário na obtenção da solução final. Sendo assim, para superar esses desafios, o presente trabalho utilizou as redes neurais artificiais (RNAs). Tais redes, uma vez treinadas, podem ser usadas rapidamente para o cálculo em questão. Neste trabalho, utilizaram-se dados experimentais da água, disponíveis na literatura, para treinar RNAs visando calcular a densidade molar e a capacidade calorífica a pressão constante a partir da temperatura, pressão e velocidade do som. A topologia que mostrou melhor desempenho na etapa de treinamento foi a que possuía 20 e 30 neurônios nas suas duas camadas ocultas. Os resultados apresentaram erros médios de 0,7 % e 0,1 % para a capacidade calorífica e densidade, respectivamente. Na etapa de simulação, procurou-se avaliar o desempenho da RNA treinada com dados experimentais independentes daqueles que foram utilizados na etapa de treinamento. Nessa etapa, os erros foram de 3,21 % para a densidade e 3,22 % para a capacidade calorífica. Por meio destas análises, comprovou-se que as RNAs são uma ferramenta eficiente para o cálculo das propriedades termodinâmicas da água a partir da velocidade do som.