Navegando por Assunto "Coupled integral equations techniques"

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Modelagem matemática e estimativa de parâmetros para extração em sistemas multicomponentes utilizando fluido supercrítico
(Universidade Federal do Pará, 2026-03-27) MATOS JÚNIOR, Berilo Costa de; VIEGAS, Bruno Marques; http://lattes.cnpq.br/1196600058247902; https://orcid.org/0000-0002-2768-652X; MACÊDO, Emanuel Negrão; http://lattes.cnpq.br/8718370108324505; ******; CARVALHO JUNIOR, Raul Nunes de; FERREIRA, Josiel Lobato; PONTES, Péricles Crisiron; LISBÔA, Kleber Marques; http://lattes.cnpq.br/5544305606838748; http://lattes.cnpq.br/0187722217624180; http://lattes.cnpq.br/4114994248612791; http://lattes.cnpq.br/3734240256988290; https://orcid.org/0000-0002-4433-6580; https://orcid.org/0000-0003-0345-3526; https://orcid.org/0000-0002-1787-9344; ******
Diversos estudos têm abordado a modelagem matemática da extração por fluido supercrítico, evidenciando avanços importantes ao longo dos anos nas técnicas de simulação e nos mecanismos de transferência de massa; entretanto, a maioria dessas abordagens restringe-se à extração de um único componente. Nesta tese, desenvolveu-se um modelo matemático para simular o processo de extração supercrítica multicomponente, fundamentado em balanços diferenciais de massa aplicados ao leito de extração e às partículas sólidas, considerando as dinâmicas de macro e microporos por meio de uma função de equilíbrio. Para a simplificação da coordenada radial, adotaram se as técnicas de Análise Clássica de Sistemas Concentrados e a Abordagem das Equações Integrais Acopladas, sendo a solução numérica obtida pelo Método das Linhas. Os resultados simulados demonstraram elevada precisão e boa concordância com dados experimentais da literatura. A validação foi realizada com base no erro quadrático médio relativo (rRMSE), no qual, revelou que a maioria dos valores permaneceu na faixa de 10% a 20%, corroborando a confiabilidade do modelo proposto. A estimativa dos parâmetros cinéticos foi realizada por meio do método de Monte Carlo via cadeia de Markov com o algoritmo de Metropolis-Hastings, o que possibilitou o ajuste do modelo às medidas experimentais. Os resultados obtidos demonstraram que a abordagem proposta é capaz de representar de forma consistente o comportamento do sistema, vi configurando-se como uma ferramenta robusta para a simulação e otimização de processos de extração supercrítica em sistemas multicomponentes. A análise estatística, baseada no erro quadrático médio relativo, indicou desempenho consistente, após o ajuste dos parâmetros no modelo desenvolvido.