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APLICAÇÃO DA TÉCNICA BAYESIANA PARA ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS DE MODELOS DE ISOTERMAS MULTICOMPONENTES: ADSORÇÃO DE Ni, Cd E Co

Este estudo tem como objetivo estimar os parâmetros de modelos de isotermas multicomponentes por meio de uma abordagem bayesiana utilizando o método de Monte Carlo via Cadeia de Markov (MCMC). Foram utilizados os modelos de Langmuir Estendido, Langmuir Estendido Modificado, Langmuir-Freundlich e Freundlich Estendido e aplicados para apresentar a adsorção competitiva de metais pesados (Cd²⁺, Ni²⁺ e Co²⁺) em nanotubos de maghemita (γ-Fe₂O₃). Foram analisados dados experimentais de dois sistemas binários (Cd–Ni e Co–Ni). A estimação bayesiana via MCMC permitiu a incorporação de conhecimento prévio e das incertezas experimentais, fornecendo intervalos de credibilidade para os parâmetros das isotermas. Entre os modelos avaliados, o Langmuir Estendido apresentou o melhor desempenho, com os menores valores do Critério de Informação Bayesiano (BIC), equilibrando precisão preditiva e simplicidade do modelo. Contudo, o modelo de Freundlich Estendido foi o que menos se ajustou aos dados entre os quatro modelos avaliados, devido à alta complexidade do modelo, que possui muitos parâmetros a serem ajustados. Os resultados ressaltaram a eficácia das técnicas de simulação bayesianas na modelagem da adsorção competitiva, oferecendo uma base estatística consistente para o projeto de sistemas de tratamento de efluentes multicomponentes.
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APLICAÇÃO DA TÉCNICA BAYESIANA PARA ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS DE MODELOS DE ISOTERMAS MULTICOMPONENTES: ADSORÇÃO DE Ni, Cd E Co

  • DOI: https://doi.org/10.22533/at.ed.569112531035

  • Palavras-chave: Adsorção em batelada; Metropolis-Hastings; MCMC; Metais pesados.

  • Keywords: Batch adsorption; Metropolis-Hastings; MCMC; Heavy metals

  • Abstract: This study aims to estimate the parameters of multicomponent isotherm models through a Bayesian approach using the Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method. The Extended Langmuir, Modified Extended Langmuir, Langmuir-Freundlich, and Extended Freundlich models were applied to describe the competitive adsorption of heavy metals (Cd²⁺, Ni²⁺, and Co²⁺) on maghemite nanotubes (γ-Fe₂O₃). Experimental data from two binary systems (Cd–Ni and Co–Ni) were analyzed. Bayesian estimation via MCMC allowed the incorporation of prior knowledge and experimental uncertainties, providing credibility intervals for the isotherm parameters. Among the evaluated models, the Extended Langmuir showed the best performance, with the lowest Bayesian Information Criterion (BIC) values, balancing predictive accuracy and model simplicity. However, the Extended Freundlich model presented the poorest fit to the data among the four evaluated models, due to its high complexity and large number of adjustable parameters. The results highlight the effectiveness of Bayesian simulation techniques in modeling competitive adsorption, offering a consistent statistical basis for the design of multicomponent effluent treatment systems.

  • Waldecléia Queiroz da Costa
  • João Victor Tovany Soares da Silva
  • Matheus Bastos do Carmo
  • Miguel Fernando Saraiva Maia
  • Haianny Beatriz Saraiva Lima
  • Ana Paula Souza de Sousa
  • Diego Cardoso Estumano
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