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capa do ebook Modelagem da Produção de Biossurfactante a partir de Resíduos Agroindustriais em Biorreator em Batelada através da Otimização de Parâmetros Cinéticos por Algoritmo Genético

Modelagem da Produção de Biossurfactante a partir de Resíduos Agroindustriais em Biorreator em Batelada através da Otimização de Parâmetros Cinéticos por Algoritmo Genético

A cinética de produção de

biossurfactantes é pouco explorada,

principalmente em meio de cultivo renovável.

Assim, a modelagem matemática do sistema

torna-se complexa. Visa-se descrever

o comportamento do sistema e estimar

os parâmetros envolvidos na produção

de biossurfactantes a partir de resíduos

agroindustriais usando Bacillus subtilis. Para

isso, é utilizado o Algoritmo Genético, um

método eficaz de busca global. Dois modelos

cinéticos foram propostos e a técnica foi avaliada

através do somatório do erro quadrático (SSE)

e coeficiente de determinação (R²). O modelo

que melhor descreve o sistema obteve SSE

menor que 1 e R² maior que 0,97 para quase

todas as variáveis.

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Modelagem da Produção de Biossurfactante a partir de Resíduos Agroindustriais em Biorreator em Batelada através da Otimização de Parâmetros Cinéticos por Algoritmo Genético

  • DOI: 10.22533/at.ed.3191901043

  • Palavras-chave: Biossurfactantes; Algoritmo Genético; Otimização; Cinética; Resíduos Agroindustriais.

  • Keywords: Biosurfactants; Genetic Algorithm; Optimization; Kinetics; Agroindustrial Waste.

  • Abstract:

    Biosurfactant production kinetics is

    little explored, especially in renewable medium.

    Thus, the mathematical modeling of the system

    becomes complex. This work aims to describe

    the behavior of the system and to estimate

    the parameters involved in the production of

    biosurfactants from agro-industrial waste using

    Bacillus subtilis. For this, the Genetic Algorithm is

    used, an effective method of global search. Two

    kinetic models were proposed and the technique

    was evaluated through the sum of the quadratic

    error (SSE) and coefficient of determination

    (R²). The model that best describes the system

    obtained SSE lower than 1 and R² greater than

    0.97 for almost all variables.

  • Número de páginas: 15

  • Ana Luiza Bandeira de Mello de Albuquerque Campos
  • Brunno Ferreira dos Santos
  • Filipe Alves Coelho
  • Júlia do Nascimento Pereira Nogueira
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