Técnicas de inteligência artificial na obtenção de mecanismos esqueletos para metanoato e butanoato de metila

• Autor(a) principal: Padilha, Fábio Ronei Rodrigues
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/197219
• topic: Ésteres metílicos; Redes neurais artificiais; Chamas : Difusão

O biodiesel tem sido considerado o produto mais promissor para substituir parte do diesel fóssil consumido no mundo. É um combustível renovável e biodegradável que diminui signicativamente os níveis de poluição, e cuja produção gera empregos. A avaliação da qualidade carburante de óleos vegetais presentes nos biocombustíveis requer a determinação analítica de algumas propriedades importantes. Assim, um estudo termodinâmico sobre a combustão permite otimizar o processo de queima diminuindo a poluição atmosférica, facilitando a construção de máquinas mais eficientes. O Metanoato de Metila (MF) é o éster metílico mais simples, pertencente a uma classe de compostos que constituem o biodiesel. O Butanoato de Metila (MB) tem sido usado em estudos de combustão como um substituto de cadeia curta para ácidos graxos de ésteres metílicos de cadeia longa encontrados no biodiesel. Para o estudo do MF e MB, faz-se necessária a existência de mecanismos cinéticos detalhados. Devido a existência de radicais altamente reativos, que induzem rigidez significativa para o sistema de equações, o objetivo deste trabalho foi desenvolver os respectivos mecanismos cinéticos esqueletos compostos por menos variáveis e rigidez moderada. Para tal, desenvolveu-se um modelo de Redes Neurais Artificiais (RNAs), que foi aplicado aos mecanismos oriundos dos métodos de redução Directed Relation Graph (DRG) e Depth First Search (DFS). Após esta etapa, obteve-se um mecanismo esqueleto contendo 43 reações para o MF e 87 reações para o MB, os quais foram utilizados na etapa de validação. Os resultados obtidos concordam satisfatoriamente com os dados encontrados na literatura.