Desenvolvimento de modelos quimiométricos utilizando o algoritmo de otimização colônia de formigas

• Autor(a) principal: Ranzan, Cassiano
• Data de Publicação: 2014
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/101212
• topic: Processos químicos : Modelagem; Otimização; Espectroscopia; Quimiometria

O objetivo principal da otimização de processos é a obtenção de alta produtividade e lucro, seja em processos químicos ou bioquímicos. Para alcançar isto, se faz necessária a utilização de técnicas e estratégias de controle, individualizadas e apropriadas para cada situação. Uma vez que se dispõe de atuadores e manipuladores de variáveis para as mais diversas aplicações (desde extremos de temperatura e pressão, até casos onde as características do meio o tornam inapropriado à utilização de sondas), a restrição na utilização de controle avançado recai sobre o déficit de coleta e caracterização dos estados do processo frente à suas variáveis de interesse. Muitas vezes, as características do meio inviabilizam a utilização de sensores, como em casos com alto risco de contaminação. Também existem os casos onde apenas técnicas laboratoriais são viáveis para a caracterização de certas variáveis, e nestes casos, usualmente, o tempo de resposta dos métodos é muito elevado, limitando a ação de controle e impossibilitando a operação do processo em ramos de maior produtividade. Neste contexto, sensores óticos associados a métodos quimiométricos são considerados a evolução natural das técnicas para caracterização de processos. Baixo tempo morto, medidas não intrusivas, baixo custo, simples manutenção, alta sensibilidade e seletividade, são algumas das características inerentes a este tipo de sensor. Neste trabalho, são estudadas e associadas técnicas de espectroscopia vibracional (Infravermelho Próximo e Fluorescência 2D) com metodologias quimiométricas baseadas em elementos espectrais puros. É apresentada a metodologia de caracterização denominada Modelagem Quimiométrica com Componentes Espectrais Puros (PSCM), onde modelos multilineares são ajustados para predição de determinadas variáveis de interesse, através de elementos constituintes de medidas de espectroscopia, selecionados com a utilização do método de otimização de Colônia de Formigas. Como casos de estudo são utilizados o procedimento de determinação do teor de proteínas em amostras de farinha de trigo e centeio utilizando Espectroscopia de Infravermelho Próximo (NIR), e a caracterização das variáveis de estado do processo fermentativo de glicose com a levedura Saccharomyces cerevisiae, através de medidas de Espectroscopia de Fluorescência 2D. A metodologia apresentada é comparada com as técnicas quimiométricas usuais (Análise de Componentes Principais (PCA), Regressão de componentes Principais (PCR), Regressão por Mínimos Quadráticos Parciais (PLSR), Regressão PLS com Janela Móvel (MWPLSR) e PLS com Janela Móvel Variada (CSMWPLS)), permitindo incrementos significativos na qualidade de predição das variáveis de interesse, para ambos os processos, além de apresentar uma nova opção para a seleção e filtragem de dados espectrais, baseada em informações qualitativas do ajuste de modelos, denominada trilha de feromônios.