Rede neural artificial para o equilíbrio líquido-líquido da mistura glicerol-metanol-biodiesel de óleo de cártamo

Resumen

A determinação do Equilíbrio Líquido-Líquido (ELL) na produção de Biodiesel é essencial para o projeto e monitoramento do processo de produção. Assim, a procura por ferramentas de modelagem mais eficientes para esse fim é crucial, já que os modelos termodinâmicos clássicos possuem limitações intrínsecas. Com isso, as redes neurais artificiais (RNAs) vêm ganhando espaço por sua facilidade, capacidade de generalização e abrangência, precisão nos resultados, etc. Tendo isso em vista, o objetivo desse trabalho foi obter duas RNAs para tratar do ELL da mistura glicerol-metanol-biodiesel de óleo de cártamo à 298,15 K e 101,325 kPa. Uma capaz de classificar se a mistura está na região bifásica de ELL ou de fase líquida homogênea e outra capaz de calcular a composição das fases líquidas em equilíbrio (rica em biodiesel e rica em glicerol). Ambos os modelos consideraram a composição global da mistura como entrada. Os resultados obtidos se mostraram eficazes, sendo que o primeiro modelo foi capaz de classificar corretamente as fases da mistura com 98 % de precisão e o segundo calculou as composições em equilíbrio com 4,98 % de erro (um valor inferior ao obtido utilizando-se o método UNIQUAC).