Desenvolvimento de uma ferramenta computacional para a modelagem e simulação de processos oxidativos avançados.

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Zamora, María Adelfa Abreu
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Advanced oxidation processes; Análise de sensibilidade; Estimação de parâmetros; Geometria e modelagem computacional; Mathematical modeling; Modelagem matemático; Oxidação (Processos); Parameter estimation; Process simulation; Processos oxidativos avançados; Sensitivity analysis; Simulação de processo
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-23102019-144130/

Neste trabalho, uma ferramenta computacional para a modelagem e estimação de parâmetros de processos oxidativos avançados (POAs) é proposta. A ferramenta, desenvolvida no Matlab®, tem quatro módulos principais: módulo da modelagem do processo (Módulo I), dois módulos dedicados à estimação de parâmetros do modelo a partir de dados experimentais disponíveis (Módulos II e III) e o módulo de simulação (Módulo IV). A ferramenta é baseada em um modelo fenomenológico geral e estruturado, sendo formulado no Módulo I. Nos Módulos II e III, a função objetivo é minimizada usando o algoritmo trust-region-reflective implementado na função lsqnonlin do Matlab® e o método do enxame de partículas, respectivamente. Quando o algoritmo trust-region-reflective é utilizado, as equações diferenciais do modelo e as equações de sensibilidade são integradas empregando o CVODES solver do SUNDIALS. As sensibilidades são usadas no cálculo da matriz Jacobiana analítica dos resíduos que é fornecida ao algoritmo de otimização. Quando o problema de otimização é resolvido usando o método do enxame de partículas, as equações do modelo são integradas por meio do solver ode15s do Matlab®. Finalmente, no Módulo IV, podem ser feitas simulações do processo tanto com os parâmetros estimados quanto pelos fornecidos pelo usuário. A ferramenta proposta foi aplicada à degradação do fenol pelo processo de eletro-Fenton. Simulações do processo mostraram que o modelo com os parâmetros estimados foi capaz de prever relativamente bem as concentrações experimentais de fenol e os seus intermediários aromáticos. Também foi aplicada ao tratamento de ciprofloxacina (CIP) em solução aquosa pelo processo de ozônio. Os parâmetros: coeficiente volumétrico de transferência de massa na fase líquida (kLa), fração de líquido (?) e constantes cinéticas do modelo de degradação foram estimados desconsiderando e considerando a concentração de ozônio na fase gasosa na função objetivo. O modelo com os parâmetros estimados desconsiderando a concentração de ozônio na fase gasosa ajustou adequadamente as concentrações experimentais de CIP e carbono orgânico total (COT). No entanto, as concentrações preditas de ozônio na fase gasosa foram maiores que as experimentais em todos os casos. Quando a concentração de ozônio foi considerada na função objetivo um intento por ajustar essa concentração foi observado, mas os ajustes da CIP e COT pioraram. Esses comportamentos foram observados usando ambos os métodos de otimização.