UTILIZAÇÃO DE ALGORITMOS GENÉTICOS PARA OTIMIZAÇÃO DO PROCESSO DE DESLIGNIZAÇÃO DO BAGAÇO DA CANA-DE-AÇÚCAR COM PERÓXIDO DE HIDROGÊNIO
Este trabalho tem como objetivo
a construção de um modelo matemático
otimizado por algoritmos genéticos (GA)
para a predição do teor de lignina residual
quantificado no processo de deslignização do
bagaço da cana-de-açúcar utilizando peróxido
de hidrogênio (H2O2). Uma análise de variância
(ANOVA) foi desenvolvida para avaliar a
qualidade do modelo de direcionamento obtido.
Os experimentos foram realizados seguindo um
planejamento experimental, onde as variáveis
a serem avaliadas foram temperatura (25 a
60°C), concentração de H2O2 (2 a 15%) e pH
(10 a 13). O modelo matemático polinomial
apresentou R² de 96,3%, se mostrando
satisfatório para a predição. As superfícies de
respostas construídas foram essenciais na
visualização das interações entre as variáveis
do processo, indicando que as condições
ótimas para minimização do teor de lignina
residual na biomassa são 60°C, 15% de H2O2
e pH de 11,5.
UTILIZAÇÃO DE ALGORITMOS GENÉTICOS PARA OTIMIZAÇÃO DO PROCESSO DE DESLIGNIZAÇÃO DO BAGAÇO DA CANA-DE-AÇÚCAR COM PERÓXIDO DE HIDROGÊNIO
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DOI: 10.22533/at.ed.3641903046
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Palavras-chave: Bagaço da Cana-de- Açúcar, Inteligência Artificial, Otimização.
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Keywords: Sugarcane Bagasse, Artificial Intelligence, Optimization
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Abstract:
This work aims the construction
of a mathematical model optimized by genetic
algorithms (GA) for the prediction of residual
lignin content quantified in the process of
delignification of sugarcane bagasse using
hydrogen peroxide (H2O2). An analysis of
variance (ANOVA) was developed to evaluate
the quality of the targeting model obtained.
The experiments were performed following an
experimental design, where the variables to
be evaluated were temperature (25 to 60°C),
concentration of H2O2 (2 to 15%) and pH (10
to 13). The polynomial mathematical model
presented a R² of 96.3%, which was satisfactory for the prediction. The constructed
response surfaces were essential in visualizing the interactions among the process
variables, indicating that the optimum conditions for minimizing the residual lignin
content in the biomass are 60°C, 15% of H2O2 and pH 11.5.
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Número de páginas: 15
- Anna Alves da Silva Vieira
- Vinnicius Ferraço Brant
- Alex Queiroz de Souza
- Ana Rosa Fonseca de Aguiar Martins
- Cecília VIlani
- Brunno Ferreira dos Santos
- Isabelle Cunha Valim
