APLICAÇÃO DO MÉTODO DE MONTE CARLO VIA CADEIA DE MARKOV PARA ESTIMATIVA DE PARÂMETROS EM MODELOS DE CURVAS DE RUPTURA
Na indústria química há diversos processos que tem como principal fenômeno a separação de espécies químicas e um dos processos utilizados é a adsorção em uma coluna de leito fixo. Uma das variáveis importantes a ser analisada é caracterizada pela curva de ruptura, que descreve a concentração de efluentes variando no tempo e a modelagem matemática desse processo proporciona dados necessários para previsões futuras. Neste cenário, a determinação das variáveis que influenciam a transferência de massa e a cinética de adsorção é uma das principais adversidades do processo. Este trabalho tem por objetivo aplicar uma análise Bayesiana para a estimativa de parâmetros e variáveis de estado dos modelos matemáticos de Thomas e Yoon-Nelson. E para a estimativa de parâmetros de tais modelos do processo de adsorção, foram utilizados os princípios do método de Monte Carlo via Cadeia de Markov, que necessita do cálculo da função de verossimilhança para realizar a avaliação da distribuição de probabilidade. Foram utilizadas medidas simuladas do processo de adsorção, que foram geradas a partir de um modelo matemático proveniente de um balanço de massa em uma coluna de leito fixo, com o intuito de evitar o crime inverso.
APLICAÇÃO DO MÉTODO DE MONTE CARLO VIA CADEIA DE MARKOV PARA ESTIMATIVA DE PARÂMETROS EM MODELOS DE CURVAS DE RUPTURA
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DOI: 10.22533/at.ed.5152024038
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Palavras-chave: Adsorção, MCMC, Estimativa de Parâmetros
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Keywords: Adsorption, MCMC, Parameter Estimation.
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Abstract:
In chemical industry there are several processes whose main phenomenon is the separation of chemical species, and one of this processes used is adsorption in a fixed bed column. One of the important variables to be analyzed is characterized by the breakthrough curve, which describes the effluent concentration varying on time, and the mathematical modeling in this process provides necessary informations to future predictions. In this scenario, determining the variables that influence mass transfer and adsorption kinetics is one of the main adversities in this process. This work aims to apply a Bayesian analysis for parameters and state variables estimation of Thomas and Yoon-Nelson mathematical models. And to estimate the parameters of such adsorption process models, were used Markov Chain Monte Carlo method principles, which requires likelihood function calculation to evaluate the probability distribution. Adsorption process simulated measurements were used, which were generated from a mathematical model derived from a mass balance in a fixed bed column, in order to avoid the inverse crime.
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Número de páginas: 16
- Ianka Cristine Benicio Amador
- Bruno Marques Viegas
- Nielson Fernando da Paixão Ribeiro
- Diego Cardoso Estumano
- JOÃO PAULO DE SOUZA COUTINHO
