Classificação de ácido oleico e ácido palmítico no processo de microfiltração tangencial por meio de redes neurais artificiais e árvores de decisão
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Data
2023-01-12
Autores
Orientador
Nascimento, Erica Regina Filletti 
Coorientador
Pós-graduação
Curso de graduação
Engenharia Química - IQ
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Trabalho de conclusão de curso
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
O processo de microfiltração tangencial com membranas cerâmicas tem sido muito utilizado na clarificação do suco de açaí pois tem as vantagens de operar sem conservante químico, separar seletivamente os materiais e possuir baixo custo operacional (usa apenas a energia elétrica para o funcionamento da bomba hidráulica, não é necessário usar trocadores de calor, evitando problemas de poluição térmica e sobrecarga do sistema). Ainda, esta tecnologia consegue estabilizar as características funcionais e microbiológicas dos produtos à base de açaí, pois utiliza baixas temperaturas reduzindo efeitos prejudiciais de alguns tratamentos térmicos e conservando, assim, as características originais da fruta. Sua polpa possui uma composição complexa com elevada porcentagem de lipídios, proteínas, sais minerais, ácidos graxos e fibra alimentar, que contribuem para a formação de incrustações nos poros das membranas. Assim, visando a melhoria do processo, é útil identificar esses compostos e analisar seus impactos individuais sobre os poros da membrana. Através da base de dados disponibilizada por Camimoto (2012), foram desenvolvidos modelos neurais e florestas aleatórias para classificar os ácidos graxos (ácido oleico e palmítico) no processo de microfiltração tangencial. O projeto busca identificar o ácido oleico e ácido palmítico em misturas bifásicas de óleos vegetais e água no processo de microfiltração por meio de Redes Neurais Artificiais (RNAS) e Florestas Aleatórias (Random Forest). Tanto a RNA quanto as Florestas Aleatórias conseguem fornecer resultados altamente precisos com muita rapidez e pouco esforço computacional.
Resumo (inglês)
The tangential microfiltration process with ceramic membranes has been widely
used in the clarification of the açaí juice because it has the advantages of operating
without chemical preservatives, selectively separating the materials and has low
operating costs (it uses only electric energy to operate the hydraulic pump, there is no
need to use heat exchangers, avoiding problems of thermal pollution and system
overload). Furthermore, this technology is able to stabilize the functional and
microbiological characteristics of the açaí products, because it uses low temperatures,
reducing the harmful effects of some heat treatments and preserving the original
characteristics of the fruit. Its pulp has a complex composition with a high percentage of
lipids, proteins, mineral salts, fatty acids and dietary fiber, which contribute to the
formation of incrustations in the pores of the membranes. Thus, aiming at process
improvement, it is useful to identify these compounds and analyze their individual impacts
on the membrane pores. Using the database provided by Camimoto (2012), neural
models and random forests were developed to classify fatty acids (oleic and palmitic acid)
in the tangential microfiltration process. The project seeks to identify oleic acid and
palmitic acid in two-phase mixtures of vegetable oils and water in the microfiltration
process by means of Artificial Neural Networks (ANN) and Random Forests (Random
Forest). Both ANN and Random Forests are able to provide highly accurate results very
quickly and with little computational effort.
Descrição
Palavras-chave
Idioma
Português