Navegando por Assunto "MCMC"
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Tese Acesso aberto (Open Access) Modelagem da adsorção de diclofenaco sódico em leito fixo com carvão ativado: estimativa de parâmetros por monte carlo via cadeia de markov e análise de aumento de escala(Universidade Federal do Pará, 2025-09-12) DIAS, Camila Santana; ESTUMANO, Diego Cardoso; http://lattes.cnpq.br/5521162828533153; https://orcid.org/0000-0003-4318-4455; MACÊDO, Emanuel Negrão; http://lattes.cnpq.br/8718370108324505; ******; MACÊDO, Emanuel Negrão; ESTUMANO, Diego Cardoso; BLANCO, Cláudio José Cavalcante; PONTES, Péricles Crisiron; VIEGAS, Bruno Marques; http://lattes.cnpq.br/8718370108324505; http://lattes.cnpq.br/5521162828533153; http://lattes.cnpq.br/8319326553139808; http://lattes.cnpq.br/4114994248612791; http://lattes.cnpq.br/1196600058247902; ******; https://orcid.org/0000-0003-4318-4455; https://orcid.org/0000-0001-8022-2647; https://orcid.org/0000-0002-1787-9344; https://orcid.org/0000-0002-2768-652XA presença de poluentes emergentes em ecossistemas aquáticos tem causado impactos negativos ao ciclo de vida das espécies e à cadeia alimentar. Dentre as alternativas de mitigação desse problema ambiental, a adsorção se destaca por sua eficácia e viabilidade econômica. Nesse sentido, esse trabalho utilizou-se a modelagem bayesiana para avaliar a dinâmica de colunas de leito fixo na remoção de diclofenaco sódico por carvão ativado. O estudo acoplou diferentes isotermas: Langmuir, Freundlich, Sips e Redlich-Peterson à equação diferencial oriunda do balanço de massa da fase líquida, considerando na fase sólida um modelo de força motriz com expoente gama variando em 0 < γ ≤ 2. A estimativa de parâmetros foi realizada por Monte Carlo via Cadeia de Markov, permitindo análises preditivas e confiáveis mesmo para dados não incluídos na verossimilhança. O critério bayesiano BIC indicou a isoterma de Sips como a mais adequada para representar o fenômeno. A modelagem foi validada no conjunto de dados experimentais, com bons ajustes entre as estimativas e os dados observados, reforçando seu potencial para aplicações futuras e estratégias de scale-up.