UTILIZAÇÃO DE ALGORITMOS GENÉTICOS PARA OTIMIZAÇÃO DO PROCESSO DE DESLIGNIZAÇÃO DO BAGAÇO DA CANA-DE-AÇÚCAR COM PERÓXIDO DE HIDROGÊNIO

UTILIZAÇÃO DE ALGORITMOS GENÉTICOS PARA OTIMIZAÇÃO DO PROCESSO DE DESLIGNIZAÇÃO DO BAGAÇO DA CANA-DE-AÇÚCAR COM PERÓXIDO DE HIDROGÊNIO

VALIM, I. C.; VIEIRA, A. A. S.; BRANT, V.; QUEIROZ, A.; MARTINS, A. R. F. A.; VILANI, C.; SANTOS, B. F.

Pôster:

Este trabalho tem como objetivo a construção de um modelo matemáticootimizado por algoritmos genéticos (GA) para a predição do teor de lignina residualquantificado no processo de deslignização do bagaço da cana-de-açúcar utilizandoperóxido de hidrogênio (H2O2). Uma análise de variância (ANOVA) foi desenvolvidapara avaliar a qualidade do modelo de direcionamento obtido. Os experimentos foramrealizados seguindo um planejamento experimental, onde as variáveis a seremavaliadas foram temperatura (25 a 60°C), concentração de H2O2 (2 a 15%) e pH (10 a13). O modelo matemático polinomial apresentou R² de 96,3%, se mostrandosatisfatório para a predição. As superfícies de respostas construídas foram essenciaisna visualização das interações entre as variáveis do processo, indicando que ascondições ótimas para minimização do teor de lignina residual na biomassa são 60°C,15% de H2O2 e pH de 11,5. 

Este trabalho tem como objetivo a construção de um modelo matemáticootimizado por algoritmos genéticos (GA) para a predição do teor de lignina residualquantificado no processo de deslignização do bagaço da cana-de-açúcar utilizandoperóxido de hidrogênio (H2O2). Uma análise de variância (ANOVA) foi desenvolvidapara avaliar a qualidade do modelo de direcionamento obtido. Os experimentos foramrealizados seguindo um planejamento experimental, onde as variáveis a seremavaliadas foram temperatura (25 a 60°C), concentração de H2O2 (2 a 15%) e pH (10 a13). O modelo matemático polinomial apresentou R² de 96,3%, se mostrandosatisfatório para a predição. As superfícies de respostas construídas foram essenciaisna visualização das interações entre as variáveis do processo, indicando que ascondições ótimas para minimização do teor de lignina residual na biomassa são 60°C,15% de H2O2 e pH de 11,5. 

Palavras-chave:

DOI: 10.5151/cobeq2018-PT.0663

Referências bibliográficas

• [1] PAPPU S M J, GUMMADI S N, Artificial neural network and regression coupled genetic algorithm to optimize parameters for enhanced xylitol production by Debaryomyces nepalensis in bioreactor. Biochem. Eng. J., v. 120, p. 136-145, 2017. VALIM I C, FIDALGO J L G, REGO A S C, VILANI C, MARTINS A R F A, SANTOS B F, Neural network modeling to support an experimental study of the delignification process of sugarcane bagasse after alkaline hydrogen peroxide pretreatment, Bioresour. Technol, V. 243, p. 760-770, 2017.

Como citar:

VALIM, I. C.; VIEIRA, A. A. S.; BRANT, V.; QUEIROZ, A.; MARTINS, A. R. F. A.; VILANI, C.; SANTOS, B. F.; "UTILIZAÇÃO DE ALGORITMOS GENÉTICOS PARA OTIMIZAÇÃO DO PROCESSO DE DESLIGNIZAÇÃO DO BAGAÇO DA CANA-DE-AÇÚCAR COM PERÓXIDO DE HIDROGÊNIO", p-2503-2506. In: . São Paulo: Blucher, 2018.
ISSN 23591757, DOI 10.5151/cobeq2018-PT.0663