Modelagem e otimização da produção de biossurfactante utilizando melaço de soja

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Ana Carolina Borges
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFU
Texto Completo: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/28349
http://dx.doi.org/10.14393/ufu.di.2019.53
Resumo: Os biossurfactantes são uma das classes mais importantes de produtos químicos, sendo denominados como moléculas anfifílicas com porções hidrofílicas (polar e solúvel em água) e hidrofóbicas (apolares e insolúveis em água). Têm-se verificado um crescente aumento no interesse de biossurfactantes, pois estes apresentam caráter biodegradável e não tóxico. Dentre as classes dos biossurfactantes, destacam-se os glicolipídios, em especial os raminolipídios, que são produzidos por bactérias do tipo Pseudomonas aeruginosa e possuem alta afinidade com moléculas orgânicas hidrofóbicas e menor toxicidade ao ambiente, sendo capazes de reduzir a tensão superficial e emulsionar hidrocarbonetos. O objetivo deste estudo foi encontrar um modelo matemático para a produção de raminose em processo operado em batelada e otimizá-lo empregando processo contínuo de leito fixo. A modelagem da produção de raminose, do crescimento celular e dos consumos de lipideos e de sacarose foi estabelecida utilizando os dados experimentais obtidos na dissertação de mestrado de Rodrigues (2016). Os experimentos foram realizados em mesa agitadora a 27 ± 1,0 ºC 2 120 rpm, por 72 horas. Os modelos cinéticos propostos foram o de Saturação por Células, Monod e Contois. A técnica de identificação de parâmetros foi realizada usando um algoritmo de regressão não linear de múltiplas respostas e a integração do conjunto de equações diferenciais, para o cálculo dos parâmetros foi realizada com o auxílio do algoritmo de Runge-Kutta. Os rendimentos foram calculados em termos de biomassa e produto, tanto para dos dados experimentais quanto para os modelos cinéticos estudados e as análises qualitativas foram realizadas a fim de se caracterizar o biossurfactante produzido. A validação dos parâmetros ajustados foi realizada por meio de experimento em coluna com operação contínua, no qual a altura do reator foi de 10,9 cm e a velocidade de escoamento de 0,288 cm/h, sendo os modelos cinéticos validados utilizando os modelos PFR e Dispersão Axial. Posteriormente foi feita a otimização por visualização gráfica do comportamento da variável resposta, para o modelo de Contois, sendo as concentrações de substratos avaliadas para diferentes velocidades e a resposta obtida em termos de produtividade. Os resultados obtidos para o ajuste paramétrico foram satisfatórios e os modelos se ajustaram bem aos dados experimentais, sendo o modelo de Saturação pela Célula o que melhor representou os pontos experimentais, apresentando um valor de 19,61para o somatório dos quadrados dos resíduos. Os modelos de Monod e Contois apresentaram um valor de 47,61. Os rendimentos Yx/s demonstraram que há um maior consumo de lipídios, sendo o modelo de Contois o que apresentou a melhor conversão de biomassa em raminose. As análises qualitativas demonstraram bons resultados para a tensão superficial e o índice de emulsificação. Para a validação, o modelo que apresentou os melhores resultados para o modelo PFR foi o de Saturação pela Célula, sendo necessário reajustar os termos de manutenção. Para o modelo de Dispersão Axial, o modelo cinético de Contois demonstrou os melhores resultados, prevendo as concentrações finais para processo de maneira excelente. Os resultados obtidos pelo modelo de Contois para a otimização foram bastante satisfatórios e demonstram melhorias menos significativas para a produtividade com o aumento das concentrações de substratos e velocidade de escoamento.
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spelling 2020-01-16T11:59:46Z2020-01-16T11:59:46Z2018-10-29SILVA, Ana Carolina Borges. Modelagem e otimização da produção de biossurfactante utilizando melaço de soja. 2018. 89 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Química) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2018. Disponível em:http://dx.doi.org/10.14393/ufu.di.2019.53.https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/28349http://dx.doi.org/10.14393/ufu.di.2019.53Os biossurfactantes são uma das classes mais importantes de produtos químicos, sendo denominados como moléculas anfifílicas com porções hidrofílicas (polar e solúvel em água) e hidrofóbicas (apolares e insolúveis em água). Têm-se verificado um crescente aumento no interesse de biossurfactantes, pois estes apresentam caráter biodegradável e não tóxico. Dentre as classes dos biossurfactantes, destacam-se os glicolipídios, em especial os raminolipídios, que são produzidos por bactérias do tipo Pseudomonas aeruginosa e possuem alta afinidade com moléculas orgânicas hidrofóbicas e menor toxicidade ao ambiente, sendo capazes de reduzir a tensão superficial e emulsionar hidrocarbonetos. O objetivo deste estudo foi encontrar um modelo matemático para a produção de raminose em processo operado em batelada e otimizá-lo empregando processo contínuo de leito fixo. A modelagem da produção de raminose, do crescimento celular e dos consumos de lipideos e de sacarose foi estabelecida utilizando os dados experimentais obtidos na dissertação de mestrado de Rodrigues (2016). Os experimentos foram realizados em mesa agitadora a 27 ± 1,0 ºC 2 120 rpm, por 72 horas. Os modelos cinéticos propostos foram o de Saturação por Células, Monod e Contois. A técnica de identificação de parâmetros foi realizada usando um algoritmo de regressão não linear de múltiplas respostas e a integração do conjunto de equações diferenciais, para o cálculo dos parâmetros foi realizada com o auxílio do algoritmo de Runge-Kutta. Os rendimentos foram calculados em termos de biomassa e produto, tanto para dos dados experimentais quanto para os modelos cinéticos estudados e as análises qualitativas foram realizadas a fim de se caracterizar o biossurfactante produzido. A validação dos parâmetros ajustados foi realizada por meio de experimento em coluna com operação contínua, no qual a altura do reator foi de 10,9 cm e a velocidade de escoamento de 0,288 cm/h, sendo os modelos cinéticos validados utilizando os modelos PFR e Dispersão Axial. Posteriormente foi feita a otimização por visualização gráfica do comportamento da variável resposta, para o modelo de Contois, sendo as concentrações de substratos avaliadas para diferentes velocidades e a resposta obtida em termos de produtividade. Os resultados obtidos para o ajuste paramétrico foram satisfatórios e os modelos se ajustaram bem aos dados experimentais, sendo o modelo de Saturação pela Célula o que melhor representou os pontos experimentais, apresentando um valor de 19,61para o somatório dos quadrados dos resíduos. Os modelos de Monod e Contois apresentaram um valor de 47,61. Os rendimentos Yx/s demonstraram que há um maior consumo de lipídios, sendo o modelo de Contois o que apresentou a melhor conversão de biomassa em raminose. As análises qualitativas demonstraram bons resultados para a tensão superficial e o índice de emulsificação. Para a validação, o modelo que apresentou os melhores resultados para o modelo PFR foi o de Saturação pela Célula, sendo necessário reajustar os termos de manutenção. Para o modelo de Dispersão Axial, o modelo cinético de Contois demonstrou os melhores resultados, prevendo as concentrações finais para processo de maneira excelente. Os resultados obtidos pelo modelo de Contois para a otimização foram bastante satisfatórios e demonstram melhorias menos significativas para a produtividade com o aumento das concentrações de substratos e velocidade de escoamento.Biosurfactants are one of the most important classes of chemicals, being called amphiphilic molecules with hydrophilic (polar and water soluble) and hydrophobic (nonpolar and water insoluble) moieties. There has been a growing increase in the interest of biosurfactants, as these are biodegradable and non-toxic. Among the classes of biosurfactants, the glycolipids stands out, especially the raminolipids, that are produced by bacteria of the Pseudomonas aeruginosa type and have high affinity with organic hydrophobic molecules and less toxicity to the environment, and are able to reduce the surface tension and to emulsify hydrocarbons . Therefore, the objective of this study was to model the production of raminose in a batch-operated process and to optimize it using a fixed-bed continuous process. The modeling of the production of raminose, cell growth and consumption of lipids and sucrose was established using the data obtained in Rodrigues Master's Dissertation (2016). The proposed kinetic models were Saturation by Cells, Monod and Contois. The technique of parameter identification was performed using a non-linear regression algorithm of multiple responses and the integration of the set of differential equations for the calculation of the parameters was performed with the aid of the Runge-Kutta algorithm. The yields were calculated in terms of biomass and product, both for the experimental data and for the kinetic models studied and the qualitative analyzes were performed in order to characterize the biosurfactant produced. The validation of the adjusted parameters was performed by means of a continuous operation column experiment in which the reactor height was 10.9 cm and the flow velocity was 0.288 cm / h. The kinetic models were validated using the PFR and Axial dispersion models. Afterwards, the optimization was performed by graphical visualization of the behavior of the response variable, for the Contois model, being the concentrations of substrates evaluated for different speeds and the response obtained in terms of productivity. The results obtained for the parametric adjustment were satisfactory and the models fitted well to the experimental data, being the Saturation by Cell model what better represented the best experimental points, presenting a value of 19.61 for the sum of the squares of the residues. The Monod and Contois models presented a value of 47.61. The yields Yx / s showed that there is a higher consumption of lipids, being the Contois model the one that presented the best conversion of biomass in raminose. The qualitative analyzes showed good results for surface tension and emulsification index. For the validation, the model that presented the best results for the PFR model was the one of Saturation by the Cell, being necessary to readjust the terms of maintenance. For the Axial Dispersion model, Contois kinetic model showed the best results, predicting the final concentrations for process in an excellent way. The results obtained by the Contois model for the optimization were quite satisfactory and demonstrate less significant improvements in productivity with increasing substrate concentrations and flow velocity.Dissertação (Mestrado)porUniversidade Federal de UberlândiaPrograma de Pós-graduação em Engenharia QuímicaBrasilCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::PROCESSOS INDUSTRIAIS DE ENGENHARIA QUIMICABiossurfactanteModelagemOtimizaçãoBiosurfactantModelingOptimizationModelagem e otimização da produção de biossurfactante utilizando melaço de sojaAn experimental and computational study of biosurfactant production from soy molassesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisResende, Miriam Maria deSouza Júnior, Ruy deVieira, Patrícia AngélicaCoutinho Filho, UbirajaraSilva, Rosineide Gomes dahttp://lattes.cnpq.br/1905711299836661Silva, Ana Carolina Borges89info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFULICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81792https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/28349/2/license.txt48ded82ce41b8d2426af12aed6b3cbf3MD52ORIGINALModelagemOtimizacaoBiossurfactantes.pdfModelagemOtimizacaoBiossurfactantes.pdfDissertaçãoapplication/pdf3703030https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/28349/1/ModelagemOtimizacaoBiossurfactantes.pdfdafc97d5d22f215e293769cf7958ec7bMD51TEXTModelagemOtimizacaoBiossurfactantes.pdf.txtModelagemOtimizacaoBiossurfactantes.pdf.txtExtracted texttext/plain193224https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/28349/3/ModelagemOtimizacaoBiossurfactantes.pdf.txt9df4c71031a76441df35600e66799385MD53THUMBNAILModelagemOtimizacaoBiossurfactantes.pdf.jpgModelagemOtimizacaoBiossurfactantes.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1395https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/28349/4/ModelagemOtimizacaoBiossurfactantes.pdf.jpgaa5ebb5e93cbffa2d9d23c168d537300MD54123456789/283492020-01-17 03:11:26.469oai:repositorio.ufu.br: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Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2024-04-26T15:15:50.779206Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false
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