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Orientador: João Alexandre F. Rocha Pereira Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica Resumo: Processos de separação são de relevante importância na indústria química, sendo a destilação em batelada um destes processos mais antigos. Apesar de ter sido considerado ultrapassado pelo surgimento das colunas de destilação contínuas, o processo em batelada tem recebido atenção especial nos últimos anos em função do interesse crescente na área que se destina à produção de substâncias químicas ou bioquímicas de alta tecnologia e alto valor agregado, e em problemas ambientais de redução de volumes residuais. Apesar de envolverem princípios fenomenológicos similares que lhes conferem características de processos não-lineares, a falta de alimentação contínua no equipamento em batelada torna os perfis de temperatura e composição instantâneos ao longo da coluna, exigindo sistemas de controle substancialmente diferentes. Diante das constantes variações nas características do processo (regime transiente), desenvolveram-se projetos de sistemas de controle digitais que se desviassem da sintonia e ¿design¿ fixos dos algoritmos convencionais de controle por retroalimentação, para controle de composição de topo através da manipulação da vazão de refluxo. Visando economia de energia, uma malha independente, de controle de aquecimento na base da coluna, opera através de medições de composição de fundo ou diferencial de pressão ao longo da coluna. Inicialmente estudou-se uma das maneiras mais simples de se efetuarem adaptações nos parâmetros ajustáveis do sistema de controle digital: as adaptações programadas (¿Programmable Adaptive Control¿)... Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digital Abstract: Separation processes are very important in chemical industries where batch distillation appears as one of its oldest processes. Over the last few years batch processing has received renewed attention because of the growing interest in the production of high-technology, high-value added chemical and biochemical products and also in environmental problems of industrial waste minimization. Based on similar phenomenological aspects, both batch and continuous distillation are characterized as non-linear processes, but due to the absence of feed streams in batch equipments the temperature and composition profiles become instantaneous, with substantially different control systems requirements. In order to control top composition, by handling the reflux ratio, digital control systems taking into account the unsteady process characteristics were developed where design did not follow the conventional feedback control loop by measuring bottom composition or column pressure differential, therefore minimizing the energy consumption. An ordinary way of adjusting the controller parameters was initially studied: the Programmable Adaptive Controller (PAC). The adjustments are previously scheduled and on-line performed through measurements of an auxiliary variable which correlates well with the changes in process properties and on the involved process phenomena. In practice, however, where complex mixtures are usually processed, the independence on the referred knowledge about the mixture is crucial and claims an on-line process identification procedure... Note: The complete abstract is available with the full electronic digital thesis or dissertations Doutorado Sistemas de Processos Químicos e Informática Doutor em Engenharia Química

In this work, bromelain was recovered from ground pineapple stem and rind by means of precipitation with alcohol at low temperature. Bromelain is the name of a group of powerful protein-digesting, or proteolytic, enzymes that are particularly useful for reducing muscle and tissue inflammation and as a digestive aid. Temperature control is crucial to avoid irreversible protein denaturation and consequently to improve the quality of the enzyme recovered. The process was carried out alternatively in two fed-batch pilot tanks: a glass tank and a stainless steel tank. Aliquots containing 100 mL of pineapple aqueous extract were fed into the tank. Inside the jacketed tank, the protein was exposed to unsteady operating conditions during the addition of the precipitating agent (ethanol 99.5%) because the dilution ratio "aqueous extract to ethanol" and heat transfer area changed. The coolant flow rate was manipulated through a variable speed pump. Fine tuned conventional and adaptive PID controllers were on-line implemented using a fieldbus digital control system. The processing performance efficiency was enhanced and so was the quality (enzyme activity) of the product. No presente trabalho, a enzima bromelina foi obtida a partir da casca e do talo do abacaxi, através de precipitação com álcool, com controle de temperatura. Bromelina é o nome de um grupo de enzimas proteolíticas com propriedades anti-inflamatórias e digestivas. O controle de temperatura é fundamental para evitar a desnaturação irreversível da proteína e, consequentemente, aumentar a qualidade da enzima recuperada. O processo foi realizado em duas plantas-piloto: um tanque de vidro e outro de aço-inox. Foram utilizadas alíquotas contendo 100 mL de caldo de abacaxi nos tanques. Dentro do tanque encamisado, a proteína foi exposta a condições operacionais instáveis durante a adição do agente precipitante (etanol 99,5%), porque a razão de diluição "caldo de abacaxi: etanol" e a área de transferência de calor eram alteradas. A vazão do fluido refrigerante foi manipulada através de uma bomba de deslocamento positivo. Os controladores convencional e PID adaptativo sintonizados foram implementados online, utilizando um sistema de controle digital Fieldbus. Observou-se uma melhoria no desempenho do processo, assim como na qualidade (atividade enzimática) do produto.

Gaseous ethanol may be recovered from the effluent gas mixture of the sugar cane fermentation process using a staged absorption column. In the present work, the development of a nonlinear controller, based on a neural network inverse model (ANN controller), was proposed and tested to manipulate the absorbent flow rate in order to control the residual ethanol concentration in the effluent gas phase. Simulation studies were carried out, in which a noise was applied to the ethanol concentration signals from the rigorous model. The ANN controller outperformed the dynamic matrix control (DMC) when step disturbances were imposed to the gas mixture composition. A security device, based on a conventional feedback algorithm, and a digital filter were added to the proposed strategy to improve the system robustness when unforeseen operating and environmental conditions occured. The results demonstrated that ANN controller was a robust and reliable tool to control the absorption column.

Orientador: Ana Maria Frattini Fileti Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Química Resumo: Escoamentos bifásicos são comumente encontrados nas indústrias químicas e podem apresentar diferentes tipos de padrões de escoamento. Normalmente, para um escoamento monofásico, a modelagem matemática é aplicada para entender o comportamento do escoamento a partir de fenômenos físicos. Entretanto, quando duas ou mais fases coexistem, outras características precisam ser estudadas, como a distribuição das fases ao longo dos dutos de transporte. Ao longo do tempo, alguns pesquisadores tentaram determinar empiricamente a configuração do fluxo criando mapas de padrões de fluxo com a velocidade superficial de cada fase, ou aplicando o método ultrassônico, radiografia, tomografia, raio-X, entre outros. Visando contribuir com a área, o escopo deste trabalho foi dedicado a classificar três tipos de padrões de escoamento – slug, churn e dispersed-bubble – através da técnica de Rede Neural Convolucional (RNC) para classificação de imagens. As imagens foram extraídas de vídeos de fluxos ar-água e ar-óleo em tubos verticais gravados em alta resolução e fornecidos em uma matriz de pixels de três canais representando a cor do sistema RGB. Após o pré-tratamento para alterar o espaço de cores, a resolução da imagem e normalizar os dados, as imagens foram enviadas para o processo de mapeamento com filtros para extração de características. Na sequência, os valores obtidos da primeira etapa foram vetorizados para posterior classificação. A rede neural convolucional é uma ferramenta de aprendizado profundo que substituiu em muitos casos a combinação de modelos de machine learning, como árvores de decisão ou máquina de vetores de suporte - para extração de recursos - e a tradicional rede neural artificial - para classificação. Duas abordagens diferentes foram realizadas durante este projeto. Primeiramente, avaliamos o impacto de alguns parâmetros selecionados em apenas uma arquitetura RNC. Definindo os parâmetros, na sequência variamos a profundidade da arquitetura e/ou números de pesos: alterando os atributos de filtro(s) e/ou os neurônios nas camadas densas. Ao final, comparamos a melhor arquitetura analisada com os resultados do modelo VGG-16, treinado e testado para os padrões específicos de escoamento bifásico. Dentre todas as 294 arquiteturas testadas podemos selecionar 2 modelos que atingem a precisão de pelo menos 97\% para ambos os tipos de escoamento bifásico (ar-água e ar-óleo) no conjunto de dados de teste Abstract: Two-phase flows are commonly found in the chemical industries and can present different types of flow patterns. Normally, for a single-phase flow, mathematical modeling is applied to understand the flow behavior from physical phenomena. However, when two or more phases coexist, other characteristics need to be studied, such as the distribution of the phases along transportation pipelines. Over time, some researchers have tried to empirically determine the flow configuration by creating flow pattern maps with the superficial velocity of each phase, or by applying the ultrasonic method, radiography, tomography, and X-ray, among others. In order to contribute to the area, the scope of this work was dedicated to classifying three types of flow patterns – slug, churn, and dispersed-bubble – through the Convolutional Neural Network (CNN) technique for image classification. The images were extracted from videos of air-water and air-oil flows in vertical tubes recorded in high resolution and provided in a three-channel matrix of pixels representing RGB space color. After the pre-treatment to change the color space, the image resolution, and normalize the data, the images were sent to the mapping process with filters in order to extract features. In the sequence, the values obtained from the first stage were flattened into a vector for further classification. The convolutional neural network is a Deep Learning tool that replaced in many cases the combination of machine learning models, such as decision trees or supported vector machine - for feature extraction - and the traditional artificial neural network - for classification. Two different approaches were performed during this project. First, we evaluated the impact of some selected parameters in only one CNN architecture. Defining the parameters, in the sequence we vary the architecture depth and/or numbers of weights: changing the filter attributes and/or the neurons at the dense layers. In the end, we compared the best architecture analyzed to the results of the VGG-16 model trained and tested for the specific two-phase flow patterns. Among all 294 architectures tested we can select 2 models that reach the accuracy of at least 97\% for both types of two-phase flow (air-water and air-oil) in the test dataset Mestrado Engenharia Química Mestra em Engenharia Química CAPES 001

Orientadores: Ana Maria Frattini Fileti, Mauro Antonio da Silva Sa Ravagnani Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica Resumo: Neste trabalho é apresentada a modelagem de um secador industrial de gelatina através do uso de Redes Neurais Artificiais - RNA's. A complexidade associada à modelagem do sistema de secagem através de técnicas convencionais (modelos fenomenológicos) serviu como motivação para utilizar esta ferramenta, principalmente devido à habilidade das RNA's em "aprender" as relações de causa/efeito existentes em diferentes processos. Através de uma rede neural de alimentação direta, completamente conectada, formada por três camadas, foi prevista a umidade final da gelatina à saída do secador industrial, sendo estes valores comparados às medidas de umidade realizadas em laboratório. Dados reais do processo de secagem de gelatina também foram utilizados na etapa de treinamento da rede, sendo para isso, empregado o algoritmo de Levenberg Marquardt. Os resultados das simulações realizadas indicam grande potencial do uso de RNA's para modelagem do sistema de secagem, possibilitando, assim, a previsão do conteúdo de umidade da gelatina ao final da etapa de secagem Abstract: In this work, the modeling of an industrial gelatin dryer via Artificial Neural Network - ANN - is presented. Modeling drying systems through First PrincipIes is not a trivial task. The complexities that arises ITom the application of conventional modeling techniques, coupled to the ability of the ANN in learning cause/effect relationships of different processes, were the main driving force to the present work development. A fully connected three layer feed forward network was used to predict the gelatin moisture content of the industrial dryer outlet. Predicted values were then compared to that obtained ITom laboratory analysis. The ANN training was carried out through the Levenberg-Marquardt Algorithm and the data set was obtained ITom the industrial drying process. Simulation results demonstrate the great potential of using ANN in drying systems modeling, allowing predictions of the gelatin moisture content in the drying step outlet Mestrado Sistemas de Processos Químicos e Informática Mestre em Engenharia Química

Orientador: Ana Maria Frattini Fileti Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Química Resumo: A pimenta-rosa, produzida a partir dos frutos da aroeira-vermelha (Schinus terebinthifolius Raddi), é um dos mais sofisticados condimentos da culinária internacional e que vem apresentando um aumento na sua demanda. No entanto, na literatura encontram-se poucos estudos sobre o seu processamento, em que a secagem é uma etapa indispensável e que ainda é realizada de forma empírica. Nas empresas beneficiadoras, a etapa de secagem tem por finalidade aumentar a vida de prateleira do produto, além de agregar valor aos frutos da aroeira-vermelha. Neste contexto, este trabalho teve por objetivo realizar investigações no processo de secagem de frutos de aroeira-vermelha, focando principalmente no estudo de modelos matemáticos para a simulação do processo. As amostras de frutos de aroeira-vermelha, utilizadas nos ensaios de caracterização e secagem, foram classificadas manualmente e reumidificadas artificialmente. Para a caracterização do sistema particulado, os seguintes parâmetros foram determinados: teor de umidade em base seca; diâmetro médio e massa específica aparente dos frutos; e massa específica e porosidade do leito de frutos. Também foram determinadas, através do método estático, as isotermas de dessorção de umidade dos frutos em temperaturas de 30, 50 e 70 ºC. Um Delineamento Composto Central Rotacional (DCCR) com 11 experimentos foi desenvolvido e foram investigadas as influências da temperatura (40 a 70 ºC) e da velocidade do ar de secagem (0,4 a 0,8 m/s) no processo. Em cada um dos ensaios do DCCR foram analisadas a cinética de secagem e a curva de taxas de secagem dos frutos de aroeira-vermelha. Os modelos de difusão, de Lewis, de Henderson e Pabis, de Page modificado e de Henderson foram ajustados aos dados experimentais da cinética de secagem, sendo realizada a comparação destes modelos com um modelo fundamentado na Inteligência Artificial. Os resultados revelaram que, para as condições operacionais estudadas neste trabalho, a temperatura do ar de secagem apresenta uma influência maior no processo. A cinética de secagem ocorre principalmente no período de taxa decrescente. Isto indica que a secagem ocorre pela remoção da umidade interna do sólido. O modelo via Redes Neurais Artificiais (RNA's) e o modelo de Henderson apresentaram os resultados mais satisfatórios no ajuste aos dados da cinética de secagem dos frutos de aroeira-vermelha. No entanto, observou-se que a principal vantagem do modelo de RNA, em relação aos modelos clássicos, foi a sua generalidade. O modelo de RNA foi capaz de descrever uma série de experiências com precisão, enquanto que a aplicação de modelos clássicos foi limitada a uma experiência específica. Para o modelo neural, esta gama de condições experimentais pode ser expandida através da adição de novos conjuntos de experimentos de treinamento. Deste modo, os resultados satisfatórios da utilização de um modelo baseado em RNA's em processos de secagem indicam a potencialidade da aplicação desta ferramenta na modelagem de processos industriais de secagem Abstract: The pink pepper, produced from the Brazilian pepper-tree fruits (Schinus terebinthifolius Raddi), is one of the most sophisticated condiments of the international cuisine. The demand for pink pepper is increasing because it adds taste and refinement to international cuisine. Until now, rare are the studies that investigated the drying of Brazilian pepper?tree fruits. In the processing companies, the process is carried out empirically and the drying operation is an important step. The Brazilian pepper?tree fruits are dried to inhibit microbial development and quality decay. Another benefit of drying is a reduction in weight. In this context, this study aimed to perform investigations in the drying process of Brazilian pepper?tree fruits, focusing mainly in the study of mathematical models to simulate drying kinetics. Before each test, the fruits were sorted manually and humidified artificially. In this study, physical characterization of Brazilian pepper?tree fruits was obtained by evaluating the moisture content on dry basis; mean diameter and apparent density; bulk density and porosity. The moisture sorption isotherm, at temperatures of 30, 50 and 70 ºC, were determined by the static method. A Central Composite Rotable Design (CCRD) with 11 experiments was developed. In each experiment, the drying kinetics and the drying rate were investigated, as well as the influence of input variables on the drying process. Classical models were fitted to the drying data, as well as a model based on Artificial Intelligence. In the operating conditions of this study, the results revealed that the air temperature has a greater influence on the thin layer drying process of Brazilian pepper?tree fruits. The drying kinetics occurs mainly in the falling-rate period of drying. This indicates that drying occurs mainly by removal of internal moisture of the solid. The artificial neural network model and the Henderson model fitted to the experimental data more accurately in comparison to the various mathematical models. However, it was observed that the main advantage of the artificial neural network model over classical models was their generality. The ANN model was able to describe a range of experiments accurately, while the application of classical models is limited to a specific experiment. For the neural model, this range of experimental conditions may be expanded by addition of new sets of experiments in training Mestrado Sistemas de Processos Químicos e Informática Mestre em Engenharia Química

Orientador: Ana Maria Frattini Fileti Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica Resumo: Um grande número de indústrias químicas, bioquímicas e farmacêuticas, utiliza reatores de polimerização em batelada para a produção de polímeros especiais de alto valor agregado. Para tanto, são requeridas ferramentas de controle que forneçam informações confiáveis e otimizem as principais variáveis envolvidas na reação, conferindo propriedades específicas aos polímeros. Para o presente trabalho, adotou-se a reação de polimerização em batelada do metacrilato de metila (MMA) via radicais livres em solução, formando o polimetacrilato de metila (PMMA). O peróxido de benzoíla foi usado como iniciador e o acetato de etila como solvente. Para as etapas da reação do MMA, utilizou-se um modelo matemático fenomenológico conhecido e testado experimentalmente. Para o controle ótimo da temperatura do reator (T), manipulou-se a vazão do líquido de resfriamento (Fcw) e a potência de aquecimento on/off (Q) para o reator em batelada, composto de vidro encamisado, com capacidade para um litro de mistura reacional e um litro de fluido de resfriamento em sua jaqueta. Para a otimização do sistema MMA-PMMA, optou-se pela metodologia IDP (Iterative Dynamic Programming). Desenvolveu-se um programa IDP em Matlab, cuja confiabilidade foi testada com sucesso por um exemplo disponível na literatura especializada. Os resultados mostraram que o programa IDP é capaz de otimizar diferentes características de interesse como a conversão do monômero (Xm), representando um potencial de melhoria econômica. A comparação dos resultados das trajetórias de T e de Fcw obtidos pela otimização off line via IDP, com os resultados experimentais obtidos por Nunes (2004) e Antunes et al. (2005), apresenta comportamentos discrepantes ao longo do tempo. Esta discrepância pode explicar o rendimento experimental de 0,4 para Xm, cujo setpoint para T foi fixado em 63 ºC (336 K) e o seu controle executado pelo modelo PIDFuzzy, contra 0,6 da otimização off line via IDP, que considera os valores de Xm obtidos em cada estágio P para indicar novos setpoints de T. Logo, pode-se inferir que não é o controle de T através de um setpoint fixo que irá permitir um valor máximo de Xm, mas o controle de T para setpoints variáveis em cada estágio de tempo P, definidos pela trajetória de Xm obtida na otimização off line. Esta constatação pode ser considerada a grande contribuição da metodologia IDP para este trabalho. Portanto, pode-se afirmar que o programa IDP desenvolvido é adequado para a otimização off line do processo de polimerização do MMA. Abstract: A considerable number of chemical, biochemical and pharmaceutical industries, make use of batch polymerization reactors in their processes, mainly to produce polymers with special characteristics and high aggregated value. In order to supply products with high quality standards required by the market, control tools are necessary to provide as fast as possible reliable processes information and at the same time, to optimize the main variables involved in the reaction and attribute special properties to the polymers. This work is concerned with the methyl metacrilate (MMA) free-radical batch solution polymerization reaction, which produces the polymethyl methacrilate (PMMA). Ethyl acetate is used as solvent and benzoyl peroxide as the reaction initiator. To represent the MMA polymerization reaction, a known and experimented phenomenological mathematical model was used. For the reaction optimal temperature (T) control were defined as manipulated variables the inlet cooling water flow rate (Fcw) and the heating power (Q). The equipment is a glass reactor of one liter capacity surrounded by a glass jacket for the heat exchange with the cooling water. To optimize the MMA-PMMA system, a program based on IDP (Iterative Dynamic Programming) technique was developed in Matlab and successfully tested through an example from the specialized literature. The results showed that the IDP program is capable of optimizing different characteristics of interest as the monomer conversion (Xm), and may represent a potential of economic improvement. The comparison between the results of trajectories T and Fcw from the off line optimization via IDP, with the experimental results presented by Nunes (2004) and Antunes et al. (2005), shows discrepant behaviors along the reaction time. This discrepancy may explain the poor experimental value of 0.4 for Xm, once the set point for T was set up in 336 K and its control performed by a PID-Fuzzy model during the runs, against a value of 0.6 for Xm from the off line optimization trough IDP program, which suggests new set points based on the results of Xm for each stage P. Therefore, it is possible to affirm that the use of a fixed set point to control T during the reaction probably will not lead the reaction to a maximum value of Xm, but the use of variable set points for each time stage P, according to off line optimization results for Xm. This description may be considered the major contribution from the IDP methodology for this work. Therefore, the program IDP developed in this work can be considered suitable for the off line optimization of MMA polymerization reaction. Doutorado Sistemas de Processos Químicos e Informática Doutor em Engenharia Química

Orientador: Elias Basile Tambougi Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica Resumo: O desenvolvimento de novos processos de extração e purificação de proteínas é muito importante, uma vez que esta é uma etapa limitativa na produção de bioprodutos A extração líquido- líquido vem sendo aplicada há muitos anos como uma valiosa técnica laboratorial de separação. A sua aplicação em larga escala começou a ocorrer no início do século, desde então ela teve um grande desenvolvimento na indústria nos mais diversos setores, desde a extração de metais nobres até a purificação de antibióticos. A extração líquido - líquido pode ser usada como um passo da pré purificação usando um sistema de duas fases aquosas. Esses sistemas vem sendo testados com sucesso, são sistemas formados por duas fases aquosas imiscíveis ou parcialmente miscíveis entre si , obtidas pela adição de polímeros hidrofílicos ou um desses polímeros e um sal, como o sistema PEG ( polietileno glicol ) e o fosfato de potássio. O presente trabalho estuda a recuperação da bromelina do caldo prensado do abacaxi, por extração líquido-líquido em duas fases aquosas, utilizando técnicas de planejamento fatorial para a otimização dos ensaios experimentais, reduzindo assim o número de experimentos a serem realizados, reduzindo o custo e o tempo de desenvolvimento do trabalho. Foram calculados os efeitos das variáveis em estudo, e as interações) entre elas. Realizando ensaios em batelada, procurou-se delinear as melhores condições para a extração e recuperação da enzima, utilizando como indicador o coeficiente de partição Abstract: The development of new process in protein's extraction and purification is very important, since this is a limiting step in bio-products production. Liquid-liquid extraction has been applied for a long time as a valuable laboratory separation technique. It's application on a large scale started at the beginning of the century and since then it had a great industrial development in many fields, from noble metal's extraction to antibiotic's purification. Liquid-liquid extraction can be used as a pre-step in purification utilizing a twophase aqueous system. These systems have been successfully tested; they are formed by two aqueous non miscible or partially miscible systems, resulting ITom the addition of hydrophilic polymers or one of these polymers and a salt, like the system PEG (polyethylene glycol) and potassium phosphate. The present work studies bromeline's recovery from pineapple's syrup, through liquid-liquid extraction in two-phase aqueous systems, employing factorial planning to optimize experiments, hence reducing their number and, consequently, reducing time and costs in the development of the work. The effects of the studied variables and their interaction were calculated. Through batch tests the best conditions for enzyme extraction and recovery were sought, using as indicator the partition coefficient Mestrado Sistemas de Processos Químicos e Informática Mestre em Engenharia Química

Orientador: Elias Basile Tamborgi Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica Resumo: Bromelina é o nome dado a um conjunto de enzimas proteolíticas encontradas nos vegetais da família Bromeliaceae, da qual o abacaxi é o mais conhecido. A bromelina tem diversos usos, todos baseados em sua atividade proteolítica. Com a necessidade de desenvolver novos processos de purificação e concentração desses compostos, a extração líquido-líquido por rnicela reversa mostra-se como uma técnica atrativa, pois a micela reversa possui a capacidade de solubilizar biomoléculas específicas de uma solução aquosa, como o extrato bruto do abacaxi. O objetivo desse trabalho foi estudar a recuperação da enzima bromelina através da técnica de extração líquido-líquido por rnicelas reversas. Para tanto, utilizaram-se três sistemas micelares distintos formados a partir de BDBAC (agente tensoativo catiônico), AOT (agente tensoativo aniônico) e CTAB (agente tensoativo catiônico). Foram realizados planejamentos estatísticos com o intuito de realizar uma triagem das variáveis significativas em cada processo. A metodologia de superfície de resposta foi empregada para quantificação dos níveis das variáveis significativas à extração. No presente trabalho são apresentados estudos da influência conjunta que alguns parâmetros exercem sobre a extração líquido-líquido da bromelina com rnicelas reversas, nas etapas de extração e re-extração, para fins de caracterização, modelagem e otirnização Abstract: Bromelain is a set of proteolitics enzymes found in vegetables of the Bromeliaceae family, from which pineapple is known more. Bromelain has several uses, alI based on its proteolitics activity. There are the necessity to develop new processes for purification and concentration of these composites, the liquid-liquid extraction by reversed micelles reveals as one attractive technique, therefore it has had the specific capacity of getting solub1e biomolecules of an aqueous solution, as the crude extract of the pineapple. This is a study on the recovery of bromelain through liquid-liquid extraction by reversed micelles. Three distinct micelar systems formed from BDBAC (cationic surfactant), AOT (anionic surfactant) and CTAB (cationic surfactant) were employed. Statistical designs were used to select the most significant variables for each process. Surface response methodology was used to quantify the levels of the significant variables. In this work systematic studies are performed on the influence that certain parameters have on the recovery of bromelain through liquid-liquid extraction by reversed micelles, concerning forward and back extration. The goal is the system mathematical characterization and otimization Mestrado Sistemas de Processos Químicos e Informática Mestre em Engenharia Química

Orientador: João Alexandre Ferreira da Rocha Pereira Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica Resumo: o tratamento de dados de processos industriais envolve uma série de medidas as quais visam a dar mais confiabilidade aos valores medidos diretamente e aos inferidos indiretamente, para sua utilização no controle dos mesmos. Estão entre estas medidas, a classificação, a reconciliaçãoe a retificação de dados. Este trabalho apresenta uma metodologia para reconciliação de dados de processos industriais onde não existam erros grosseiros entre os valores das variáveis medidas, sejam as restrições lineares ou não-lineares. A ferramenta utilizada é a projeção matricial a qual é utilizada para simplificaras equações de balanços (restrições) de massa e/ou energia de processos complexos. O objetivo é minimizaro erro ou a diferença entre os valores reconciliados e os valores reais. A partir de cálculos intermediários do procedimento de reconciliação, foidesenvolvido um segundo procedimento para detecção de erros grosseiros entre os valores das variáveis medidas. A presença de erros grosseiros entre as medidas inutiliza os dados reconciliados, contudo fornece subsídios para, a partir deste segundo procedimento, determinar a presença do erro grosseiro. Os três procedimentos, acima citados, para o tratamento de dados do processo, são descritos neste trabalho, com os elementos teóricos desenvolvidos de modo detalhado. Dois programas computacionais são escritos e aqui apresentados, sendo que o primeiro faz a reconciliação de dados e o segundo detecta a existência ou não de erros grosseiros entre os valores apresentados Abstract: Not informed. Mestrado Sistemas de Processos Químicos e Informática Mestre em Engenharia Química

Orientadores: Sandra Lucia da Cruz, João Alexandre F. R. Pereira Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica Resumo: Os benefícios a serem ganhos com a automação de processos em batelada são muitos: aumento de produção, melhoria de qualidade, redução de custos e maior segurança operacional. A destilação em batelada, que está sendo largamente empregada na indústria, oferece grande flexibilidade de operação, porém o seu caráter não-linear e não-estacionário faz com que o controle e a automação se tomem um desafio. Os trabalhos experimentais sobre destilação em batelada são muito poucos, principalmente na área de controle. Além disso, os sistemas estudados apresentam comportamento ideal, não se encontrando nada na literatura a respeito de sistemas não-ideais. Considerando a carência de trabalhos práticos, o interesse pela automação de processos e a crescente importância da destilação em batelada, o presente trabalho estudou experimentalmente a operação de uma coluna de destilação em batelada em escala piloto controlada automaticamente por um microcomputador conectado "on-line" ao processo. A interface entre o micro e o processo foi feita através de uma placa conversora Analógica-Digital/Digital-Analógica (AD/DA). Foram desenvolvidas estratégias de controle para manter constante a composição do destilado (variável controlada) variando-se a razão de refluxo (variável manipulada). A primeira etapa do trabalho consistiu na elaboração de um programa simulador da coluna, com o qual foram testadas diferentes estratégias de controle. Três estratégias que se mostraram eficientes a nível de simulação foram, então, implementadas na prática. São elas: controle adaptativo auto-ajustável, controle por antecipação baseado no balanço de massa e controle proporcional baseado na simulação da coluna. Para implementar experimentalmente os algoritmos de controle, foi necessário considerar alguns aspectos não presentes a nível de simulação, tais como inferência da composição e presença de ruídos nos sinais.Devido ao alto custo e complexidade dos medidores de composição, desenvolveu-se um método para inferência da composição de sistemas binários não-ideais a partir da medida de temperatura. Um termopar foi conectado na base e outro no topo da coluna. Para diminuir o nível de ruído da temperatura lida pelo computador, foram feitos testes com alguns filtros digitais. As sub-rotinas de filtragem digital e inferência da composição foram inseridas no programa de aquisição de dados e controle. A cada período de amostragem, as saídas analógicas dos sensores de temperatura eram amplificadas, convertidas em sinais digitais, lidas e filtradas pelo computador. As temperaturas lidas eram utilizadas para inferência da composição da mistura no refervedor e do vapor no topo da coluna. A partir dos dados atuais e, a depender da estratégia de controle escolhida, dos dados passados, calculava-se a razão de refluxo necessária para manter a pureza do destilado no valor especificado.A razão de refluxo era, então, implementada através de uma válvula magnética controlada pelo computador. Os testes foram feitos com o sistema não-ideal etanol/água e com o sistema ideal etanol/l-propanol. Os três controladores apresentaram bom desempenho. Comparando-se os resultados obtidos com as três estratégias de controle, pode-se concluir que, para uma mesma precisão de controle, a diferença entre os tempos de batelada não é significativa. Porém, o perfil de razão de refluxo do controlador por antecipação é mais suave do que os perfis obtidos com os controladores adaptativo e proporcional. A influência do nível de ruído das medidas de temperatura sobre a inferência da composição depende das propriedades termodinâmicas da mistura a ser destilada. Para o sistema etanol/água na faixa X IND. EtOH > 0,60 , foram observadas grandes oscilações nos valores de composição pois, nesse caso, a precisão de + ou - 1°C não é suficiente para uma boa inferência.No entanto, para o binário etanol/l-propanol, essa precisão mostrou ser adequada para toda faixa de composição (O < ou = X IND. EtOHS < ou = 1,0) Abstract: The benefits to be gained from automation of batch processes are many: increased production, improved product quality, lower costs and greater safety. Batch distillation, which has been widely used in industry, provides operating flexibility but its non-linear and unsteady behaviour makes control and automation a challenge. Experimental works on batch distillation are rare, mainly in control area, and they are limited to ideal systems. Works with non-ideal systems have not been found in literature. Considering the lack of practical works, the interest in process automation and the growing importance of batch distillation, the present work studied experimentally the operation of a pilot-scale batch distillation column controlled by a microcomputer connected on-line to the process. The interface between the computer and the process was achieved by an AD/DA converter. Control strategies were developed to keep the distillate purity (controlled variable) constant by varying the reflux ratio (manipulated variable). The first step was the development of a batch distillation column simulator to test different control strategies. Simulation results of three controllers were good, so they were implemented experimentally: a self-tuning regulator (STR), a feed forward controller (FC) based on mass balance and a proportional controller (PC) based on simulation results. Some issues which were not taken into account in the column simulation, such as inference of composition and presence of noise, had then to be considered. Because of the high cost and complexity of on-line analysers, a methodology was developed to infer compositions of non-ideal binary systems from temperature measurements. The top column and still temperatures were measured with thermocouples. In order to reduce the noise leveI, different digital filters were implemented and tested. At each sampling period, the computer sent a digital signal to select the top or bottom thermo couple channel. The analogue output signals of the temperature sensors were amplified, converted to digital signals, read and filtered by the computer. The temperature measurements were used to infer the top vapour composition and the still composition. The current data and, depending on the chosen control strategy, the past data were used to calculate the reflux ratio to keep the distillate purity at the set-point. The reflux ratio was then implemented with a magnetic valve controlled by the computer. Tests were carried out with the non-ideal system ethanol/water and with the ideal system ethanol/l-propanol. The three controllers have shown good performance. For the same control accuracy, the difference in batch time was negligible.The main difference was found to be in the reflux ratio profile. The FC's reflux ratio profiles were smoother than the ones obtained with the STR and with the Pc. The influence of the noise of temperature measurements on the inferred compositions depends on the thermodynamic properties of each system. For the ethanol/water system, a higher leveIof oscillationswas present when the top vapour composition was above 0.6 because the available precision of + or ¿ 1ºC was not good enough to infer accurate composition values. However, for the ethanol/l-propanol system, this precision has shown to be suitable for the full composition range Mestrado Sistemas de Processos Químicos e Informática Mestre em Engenharia Química

Orientador: Roger Josef Zem Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica Resumo: Neste trabalho, uma nova metodologia para a análise de sistemas de processos que utilizam água para transferência de massa é estudada. O procedimento é baseado em conceitos da área de Pinch Ana/ysis. O método se baseia no conceito fundamental de que água contaminada em um processo pode ser utilizada em outro processo se os gradientes mínimos de concentração forem mantidos para cada contaminante. Numa primeira etapa, o consumo mínimo de água limpa é predito a partir das características dos diferentes processos consumidores de água, permitindo a identificação da quantidade mínima de efluente a ser tratada. A determinação do consumo mínimo de água é feita através da construção da curva composta limite a partir dos perfis limite de água. Nos sistemas onde apenas um contaminante é transferido (monocontaminante), a curva composta limite é obtida através da combinação direta dos perfis limite. Entretanto, nos sistemas onde mais de um contaminante é transferido (multicontaminante), os perfis limite precisam so1Ter ajustes no domínio da concentração e da massa retirada, antes da construção da curva composta limite. Foi desenvolvido um novo algo ritmo matemático e seu respectivo programa baseados no algoritmo proposto por Wang e Smith (1994), que fornece como resultado, o valor do consumo mínimo de água para sistemas monocontaminantes e multicontaminantes. O algoritmo de Wang so1Teu modificações que permitiram uma redução nas restrições inicialmente impostas. Numa segunda etapa, o consumo mínimo de água é utilizado para projetar a rede de distribuição Abstract: In this work, a new methodology for water-using process analysis is shown. The procedure is based on Pinch Analysis concepts. The method is based on the concept that contaminated water from one process may be used in other process if the minimum driving force for mass transfer for each contarninant is maintained. In the first stage, the rninimum freshwater consumption is predicted from the different characteristics of the water-using process, allowing for the identification of the rninimum wastewater amount to be treated. The minimum water use is read from the water composite curves, based on the water use profiles of each process. For single contaminant systems, the composite curve is given by the straight combination of the profiles, while for multiple-contarninant systems the profiles need to be shifted to satisfy composition constraints. A new algorithm and the related program were developed, based on the algorithm proposed by Wang and Smith (1994), that gives the minimum water consumption for single contaminant and multiple contaminant systems. Wang' s algorithm was modified to allow the reduction of initially imposed restrictions. In the second stage, the minimum freshwater targeted is used to design the water flow network Mestrado Sistemas de Processos Químicos e Informática Mestre em Engenharia Química

Orientador: Alberto Luiz Serpa Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica Resumo: Este trabalho tem como objetivo principal o estudo de uma técnica de controle baseada em dados experimentais e inteligência artificial para levar a bomba centrífuga submersa (BCS) a operar o mais próximo possível do ponto de melhor eficiência (Best Efficiency Point, BEP) para diferentes condições de operação. Especificamente é proposta a técnica de Redes Neuro-Fuzzy (RNF) no método de controle inverso-direto baseado em variáveis operacionais envolvidas nos experimentos. Este projeto é dividido em duas etapas: na primeira, é projetado o controlador inverso-direto para buscar a operação da BCS em um ponto desejável de ganho de pressão através da variação da rotação. Na segunda etapa, o controlador proposto é integrado em um algoritmo desenvolvido neste projeto para levar a bomba a operar próximo do ponto de melhor eficiência. Os dados experimentais foram adquiridos fazendo testes de desempenho e comportamento dinâmico da BCS operando com petróleo ultra viscoso. Três condições de operação da BCS foram modeladas com base nos dados experimentais para três diferentes viscosidades de petróleo. A dinâmica da BCS para estas condições foi modelada através das Redes Neurais Artificiais (RNA). Uma vez obtidos os modelos dinâmicos da bomba para os três casos de estudo propostos, foi obtido o controlador. Por fim, os resultados dos três sistemas foram analisados a partir da resposta temporal do sistema em malha fechada. Os resultados obtidos demostraram que o método de controle baseado em modelo inverso usando redes Neuro-Fuzzy foi eficaz na resolução deste tipo de problema. Por outro lado, o algoritmo proposto para levar a bomba a operar próximo do BEP depende das curvas de eficiência da bomba. Desta forma, uma outra RNA foi proposta para modelar as curvas de eficiência e conseguir determinar o BEP no regime permanente para diferentes condições de operação. Finalmente, com os sistemas e o controlador modelado, o comportamento do algoritmo em uma malha fechada foi verificado através de simulações. Foi verificado que o algoritmo proposto foi eficaz nas simulações utilizadas Abstract: The goal of this work is to study of a control technique based on experimental data and artificial intelligence to bring the Electric Submersible Pump (ESP) to operate as close as possible to the Best Efficiency Point (BEP) for different operational conditions. Specifically, the technique of Neuro-Fuzzy Networks (NFN) is proposed in combination with the Direct Inverse Control method based on the operational variables involved in the experiments. This work is divided into two steps: in the first step, the direct inverse control is designed to operate the ESP at a desirable point of pressure gain through the variation of the rotation speed. In the second step, the proposed controller is integrated into an algorithm developed in this project to lead the pump to operate near to the Best Efficiency Point. Experimental data were acquired by performing performance tests and dynamic behavior of ESP operating with ultra viscous oil. Three ESP operating conditions were modeled based on experimental data for three different petroleum viscosities. The dynamic behavior of the ESP for these conditions were modeled through Artificial Neural Networks (ANN). Once the dynamics of the pump were obtained for the three proposed studies cases, the controller were modeled. Finally, the results of the three systems were analyzed form the time response of the closed-loop system. The results obtained demonstrated that the control method based on a direct inverse control method using Neuro-Fuzzy networks was effective in solving this type of problem. On the other hand, the algorithm proposed to operate the ESP near to the Best Efficiency Point depends on the efficiency curves of the pump. In this way, another Artificial Neural Network was proposed to model the efficiency curves and to determine the Best Efficiency Point in a steady state condition for different operational conditions. Finally, with the systems and the controller modeled, this algorithm was verified through simulations to verify its behavior in a closed loop. It was verified that the algorithm proposed on different operating conditions was effective for the proposed simulations Mestrado Mecânica dos Sólidos e Projeto Mecânico Mestre em Engenharia Mecânica

Orientadores: Ana Maria Frattini Fileti, João Alexandre F. R. Pereira Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica Resumo: O presente trabalho descreve o desenvolvimento de um sistema óptico de detecção de bolhas em tubulações. Esta montagem foi realizado no Laboratório de Controle e Automação de processos de DESQ/FEQ/UNICAMP. As bolhas podem representar um problema em certos processos químicos, por exemplo, no caso de uma tubulação que alimenta uma bomba. Deseja-se exista somente líquido passando, pois bolhas geraria cavitação e também desgaste do rotor devido ao choque dessas bolhas de ar com o rotor e com as paredes internas da bomba, inutilizando-a em pouco tempo de uso. Um outro exemplo, em tubulações com líquidos quentes que alimentam um trocador de calor, a presença de bolhas faz com que a eficiência da troca térmica do equipamento diminua. O sistema óptico desenvolvido utilizou como emissor de luz, o laser e como receptor, um componente eletrônico chamado de fototransistor. Dois tipos de sensores ópticos foram desenvolvidos. O primeiro deles, o sensor pontual, utiliza apenas um emissor laser e um fototransistor. Já o segundo, chamado de sensor multiponto, utiliza quatro emissores laser e quatro fototransistores. Duas interfaces eletrônicas foram desenvolvidas. A interface do sensor pontual funciona com retenção do sinal de saída, ou seja, a saída não se altera até a passagem de uma nova bolha... Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digital Abstract: This work describes the development of an optical system to detect bubbles on chemical industries pipelines. The experimental apparatus was assembled in the Processes Control and Automation Laboratory of DESQ/FEQ/UNICAMP. Bubbles may represent a problem in some processes. For example, the presence of bubbles in the liquid that feeds a centrifugal pump can cause a decrease in the pump efficiency and the rotor wearing down due to the friction forces. Another example can be found in pipes with hot fluid that feeds a heat exchanger. Bubble appearance will also decrease the heat transfer efficiency. The developed optical system employs the laser pointer pen as a light source (emitter) and an electronic component, called phototransistor, as a receiver. Two optical sensors were developed. The first one was assembled using just one emitter and one-receiver devices. The second one, called multipoint sensor, was developed using four emitters and four receivers. An electronic interface was successfully developed to connect the optical sensor on the Fieldbus network. For the one-emitter-sensor, the interface uses the latch feature so that the transmitter state does no change until a new event happens. On the multipoint sensor, the interface works as an asynchronous counter: for every bubble event, the counter in the software is increased by one... Note: The complete abstract is available with the full electronic digital thesis or dissertations Mestrado Sistemas de Processos Químicos e Informática Mestre em Engenharia Química

Orientador: Vivaldo Silveira Junior Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia de Alimentos Mestrado Mestre em Engenharia de Alimentos

Orientadores : Ana Maria Frattini Fileti, Andre Pitasse da Cunha Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica Resumo: O presente trabalho apresenta a aplicação de redes neurais artificiais ao processo de produção de aço líquido com o objetivo de elaborar dois modelos: rede direta, para predição de temperatura e porcentagem de carbono ao final do processo, e rede inversa, para ajuste operacional das quantidades de oxigênio para o término do sopro e de minério de ferro a ser adicionado no período final da batelada. Neste processo, o metal a 1400°C é convertido ao aço a aproximadamente 1650°C pela oxidação exotérmica de carbono, manganês, fósforo, silício e enxofre dissolvidos no ferro. Oxigênio é soprado no conversor LD usado na etapa de refino do aço através de uma lança e nenhuma fonte de calor externa é requeri da. Este processo é transiente, altamente complexo e sofre freqüentes oscilações na composição da matéria-prima. No processo de refino da Cia. Siderúrgica Nacional (CSN-Volta Redonda/RJ), as quantidades das matérias-primas e de oxigênio para iniciar o sopro em um conversor LD são definidas através de um modelo estático, em que os cálculos são realizados com informações prévias ao início da batelada. Em um ponto pré-determinado do sopro de oxigênio, medidas de temperatura e de porcentagem de carbono são obtidas usando uma sub-lança. O tempo entre o ponto de amostragem e o final do processo é conhecido como o período de final de sopro. Durante este período, um modelo convencional é usado para predizer quanto de oxigênio e de minério de ferro deverá ser adicionado a fim de obter a porcentagem de carbono e a temperatura do aço desejadas no final do sopro. Este último modelo é chamado de modelo dinâmico por ser alimentado com informações obtidas durante o processo e por determinar ações corretivas. O modelo neural direto proposto neste trabalho é composto das seguintes variáveis de entrada: a temperatura e o percentual de carbono medidos através da sub-lança, as quantidades de minério de ferro e de oxigênio determinadas pelo modelo convencional vigente e, opcionalmente, as quantidades de ferro-gusa, sucata e escória alimentadas. As variáveis de saída são as mesmas do modelo dinâmico comercial utilizado atualmente na CSN: a porcentagem de carbono e a temperatura do aço no período de final de sopro. Para a simulação do modelo dinâmico direto foram consideradas 5030 bateladas (filtradas de 15.000 bateladas) para treinamento e 200 bateladas para testes. Este conjunto de dados equivale à cerca de 4 anos de processamento na aciaria da CSN. As melhores topologias encontradas foram 4x9x2 e 4x3x6x2, que alcançaram um acerto simultâneo das duas variáveis de saída de 76,5%. Cunha (2001) obteve um acerto simultâneo de 73,3% com um modelo dinâmico neural treinado com este mesmo banco de dados. O desempenho atingido pelo modelo convencional da CSN encontra-se em tomo de 66%. Com a adição de variáveis de entrada opcionais um maior acerto simultâneo (77%) foi obtido com a arquitetura 7x4x4x2. Através de um banco de dados de operações mais recentes, o melhor acerto simultâneo foi obtido com a topologia 7x5x3x2, a qual foi mantida para a estrutura da rede inversa. Nesta estrutura, as variáveis de saída passam a ser as quantidades manipuláveis de oxigênio e minério de ferro para o final do sopro. A temperatura e a porcentagem de carbono desejadas ao final da batelada passam a compor o vetor de entrada juntamente com as demais variáveis citadas anteriormente. Testes industriais foram realizados com a rede inversa 7x5x3x2 treinada. As medições de temperatura e de porcentagem de carbono ao final de 40 bateladas mostraram que em 82,5% destas bateladas as ações corretivas, indicadas pela rede inversa e implementadas pelo operador, conduziam o processo às especificações desejadas de temperatura e porcentagem de carbono simultaneamente. A especificação de temperatura é atingida em 97,5% das bateladas. Observou-se ainda que a especificação de porcentagem de carbono é mais facilmente alcançada (90,6%) quando situa-se próxima a 0,04% de carbono. Conclui-se, portanto, que os modelos neurais desenvolvidos apresentaram desempenho de predição superior ao modelo dinâmico convencional utilizado atualmente pela CSN e que a rede inversa está apta a fornecer informações corretivas para o ajuste operacional deste processo Abstract: The present work describes the application of neural networks in the basic oxygen steelmaking process. Two neural models were developed: the prediction model and the inverse model. The first one aims to predict end-blow temperature and carbon percentage. The inverse model was built to provide end-blow corrective actions in oxygen and iron ore additions. In this process, hot metal at about 1400°C is converted to steel at 1650°C by exothermic oxidation of metalloids dissolved in the iron. Oxygen is blown into the LD converter through a lance and no external heat source is required. This process is transient, highly complex and is subject to oscillations in raw material composition. In the refining process of the Cia. Siderúrgica Nacional (CSN-Volta Redonda/RJ), raw material proportions and the oxygen flow rate required to start blowing in the LD converter are defined through a conventional static model (calculations are performed based on feed informations). At a pre-determined point in the blow, temperature and carbon percentage are measured using the sub-lance. The time between the sample point and the end of the process is known as the end-blow period. During this period, a conventional model is used to predict how much oxygen to blow and how much coolant to add in order to achieve the desired end-point temperature and carbon content in liquid steel. This model is called dynamic model since process measurements are employed in its calculations and it determines corrective actions. The end-blow neural model proposed in the present work is composed of the following input variables: carbon (sub-lance), temperature (sub-lance), coolant (iron ore) and oxygen. Informations on amount of cast iron, scrap iron and slag can be optionally inputted. The output variables are end-blow carbon percentage and end-blow temperature. CSN's historical databases (4 years) were used in training procedures. Approximately 15000 records were collected. Records containing spurious data were filtered out and the new database with 5230 vectors were split in two sets, one for training and other for testing. The best architectures obtained were 4x9x2 and 4x3x6x2, that present 76,5% of simultaneous agreement in temperature and carbon percentage. Cunha's neural model (CUNHA, 2001) achieved 73,3% of simultaneous agreements in temperature and carbon outputs against 66% obtained with the conventional dynamic model. Adding the optional variables to the input vector, a hitting-rate (simultaneous agreement) of 77% was achieved through the 7x4x4x2 architecture. A recent data-base was also employed in training procedures. The architecture 7x5x3x2 presented the best result and it was chosen to be the architecture of the inverse model. In this case, the output variables are the oxygen volume and the amount of iron ore to be added in the end-blow period. Set-points of temperature and carbon percentage at the end of the run are joined to the other input variables. The inverse neural model 7x5x3x2 was employed in the industrial investigation. Temperature and carbon percentage measurements at the and of 40 industrial runs presented a 82,5% hitting-rate. It could be observed that temperature set-point was achieved in 97,5% of the cases. Carbon percentage set-point around 0,04% was easily achieved: 90,5% of the cases. 1n conclusion, the performance of the end-blow model predictions has increased substantially and the inverse neural model may be employed to predict oxygen and coolant flow rates without the requirement of a steelmaking expert Mestrado Sistemas de Processos Químicos e Informática Mestre em Engenharia Química