Simulação e controle preditivo linear (com modelo de convolução) e não-linear (com modelo baseado em redes neurais artificiais) de colunas recheadas de absorção com reação quimica

o tratamento dado a problemas que envolvam transferência de massa com reação química tem o sido o mais diverso possível, sendo que a maioria dos trabalhos se preocupa em encontrar soluções analíticas que sirvam para alguns casos específicos, já que soluções analíticas genéricas não são possíveis. Apesar do grande número de trabalhos, as soluções para um grande número de sistemas são apenas aproximações da solução verdadeira.A resolução numérica das equações fundamentais de transferência de massa permite que qualquer tipo de regime cinético seja utilizado. Desta forma, numa primeira etapa deste trabalho, o estudo dos perfis de concentração e fluxos mássicos ao longo de colunas de recheadas de absorção com reação química foi feito utilizando-se as equações fundamentais de transferência de massa com o termo de reação química. As equações foram resolvidas de forma que se adequem a qualquer tipo de sistema em ocorra uma reação química simultânea ao processo de absorção. O método numérico utilizado foi o da colocação ortogonal em elementos finitos, que se mostrou bastante adequado tanto em termos de precisão, como pela redução do sistema de equações obtido. O tratamento dado a simulação dinâmica de colunas recheadas também tem sido bastante simplificado, sendo que características importantes do processo em geral não são levadas em consideração. A utilização do método das Características é uma alternativa para que se possa fazer uma simulação mais rigorosa. No entanto, este necessita do cálculo dos fluxos de transferência de massa em diversos pontos ao longo da coluna, o que torna impossível a sua utilização juntamente com a resolução numérica das equações de transferência de massa. Para contornar este problema, as redes neurais artificiais foram utilizadas na predição dos fluxos de transferência de massa, juntamente com as equações de balanço de massa ao longo da coluna, constituindo assim um modelo neural híbrido. As RNA's mostraram-se bastante adequadas para este fim, apesar da alta não-linearidade apresentada pelos dados de transferência de massa com reação química. Desta forma, o modelo resultante pode usar o rigor da transferência de massa com uma modelagem que inclui características hidrodinâmicas importantes do processo. Os resultados obtidos comprovaram a importância em se considerar o processo desta forma, ao invés das simplificações normalmente feitas. Numa etapa final do trabalho, estudou-se o comportamento do controle preditivo com modelo linear e não-linear frente a este processo que é altamente não-linear. Este estudo mostrou que o processo, pelo fato de ser distribuído, apresenta um comportamento que toma difícil o bom desempenho do sistema de controle. Ao final do trabalho, foi feita uma comparação entre os resultados obtidos com os dois modelos internos do controlador aqui utilizados, não só com relação aos resultados, como também em relação à dificuldade de aplicação e às limitações destes. Encontrou-se que, embora o controle não-linear apresentasse melhores resultados que o linear, a diferença de desempenho não foi tão grande, o que se deve principalmente à grande inércia do sistema frente variável manipulada (neste caso, a vazão de solvente). Conclui-se então que em alguns casos a utilização do controle preditivo com modelo de convolução pode ser justificado pela sua simplicidade de aplicação e resultados razoáveis, quando comparado ao controle com modelo baseado em RNA'sNot informe