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Orientador: Charlles Rubber de Almeida Abreu Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Química Resumo: O estudo a nível microscópico do Equilíbrio Sólido-Líquido (ESL) só se desenvolveu a partir do século XX e ainda existem aspectos de tal fenômeno que não são bem compreendidos, mesmo para os sistemas mais simples. Por esse motivo, é necessário que métodos eficientes para simular diretamente o ESL sejam formulados. O principal objetivo deste trabalho foi desenvolver e implementar Métodos Monte Carlo Multicanônicos para simular o ESL de sistemas de Lennard-Jones e, então, avaliar a aplicabilidade de tais métodos com base na sua eficiência. Primeiramente, buscou-se melhorar os resultados do método desenvolvido por Muguruma e Okamoto (2008), que visava amostrar a energia do sistema uniformemente e o volume com probabilidade de Boltzmann, enquanto mantinha-se fixo o número de partículas da caixa de simulação cúbica. Em seguida, uma nova abordagem foi proposta, cuja principal característica é não restringir o formato da caixa, embora a amostragem fosse realizada da mesma forma. Em ambos os métodos, a densidade de estados do sistema foi estimada usando a técnica da matriz de transições e uma abordagem de paralelização das simulações foi empregada a fim de se obter uma amostragem mais efetiva. Os resultados obtidos com o primeiro método mostraram que uma simulação como essa depende significativamente do número de partículas. Além disso, a amostragem dos estados de energia ficou presa na fase sólida. Já os resultados obtidos com a nova metodologia foram ligeiramente melhores que os obtidos com o método anterior. A amostragem para o sistema com o menor número de partículas foi equivalente para as duas fases em questão. No entanto, as simulações com sistemas maiores apresentaram o mesmo problema apontado no método anterior. A princípio, sugeriu-se a existência de uma transição polimórfica. No entanto, simulações na fase sólida com a nova metodologia apontam o contrário. Apesar dos resultados insatisfatórios, este trabalho se constitui em um passo importante no estudo de um tema complexo, que é a previsão de Equilíbrio Sólido-Líquido utilizando métodos de simulação direta Abstract: The study at the microscopic level of Solid-Liquid Equilibrium (SLE) was only developed in the 20th century and still exist some aspects of this phenomenon that are not well understood, even for the simplest systems. Therefore, it is necessary the development of efficient methods to directly simulate the SLE. The main objective of this work was to develop and implement Multicanonical Monte Carlo methods to simulate the SLE of the Lennard-Jones system and then evaluate their applicability based on efficiency. First, we sought to improve the performance of a method used by Muguruma and Okamoto (2008), which aimed to sample the system energy uniformly and the volume with the Boltzmann probability, while keeping fixed the number of particles in a cubic simulation box. Then a new approach was proposed, whose main feature was let the shape of the box free, although the sampling was performed in the same way. In both methods, the density of states of the system was estimated using the transition matrix technique and an approach for parallelization of the simulations was employed to obtain a more effective sampling. The results obtained with the first method showed that such a simulation depends on the number of particles present in the system. Moreover, the sampling of energy states got stuck in the solid phase. The results obtained with the new method were slightly better than those obtained with the previous method. The sampling for the system with the lowest number of particles was equivalent for the two phases concerned. However, simulations with larger systems presented the same problem of the previous method. At first, it was suggested the existence of a polymorphic transition. However, simulations in the solid phase with the new methodology show the opposite. Despite the unsatisfactory results, this work constitutes na important step in studying a complex subject, which is the prediction of Solid-Liquid Equilibrium using direct simulation methods Mestrado Engenharia de Processos Mestre em Engenharia Química

Agradecimentos: The author(s) disclosed receipt of the following financial support for the research, authorship, and/or publication of this article: Funded by Fundaçã de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP). Process number: 2016/14172-6 Abstract: The rates of recurrent venous thromboembolism (RVTE) vary widely, and its causes still need to be elucidated. Statistical multivariate methods can be used to determine disease predictors and improve current methods for risk calculation. The objective of this study was to apply principal component analysis to a set of data containing clinical records of patients with previous venous thromboembolism and extract the main factors that predict recurrent thrombosis. Records of 39 factors including blood and lipid parameters, hereditary thrombophilia, antiphospholipid syndrome, clinical data regarding previous thrombosis and treatment, and Doppler ultrasound results were collected from 235 patients. The results showed that 13 principal components were associated with RVTE and that 18 of 39 factors are the important for the analysis. These factors include red blood cell, white blood cell, hematocrit, red cell distribution width, glucose, lipids, natural anticoagulant, creatinine, age, as well as first deep vein thrombosis data (distal/proximal, d-dimer, and time of anticoagulation). The results demonstrated that simple clinical parameters easy to be collected can be used to predict rates of recurrence and to develop new clinical decision support systems to predict the rates of RVTE FUNDAÇÃO DE AMPARO À PESQUISA DO ESTADO DE SÃO PAULO - FAPESP Aberto

In this paper the biosorption of metal ions Cu2+, Cd2+ and Zn2+ in single-component system by Sargassum filipendula pre-treated with 0.5 M CaCl2 was studied. The experiments were carried out in a batch reactor at different fixed pH (3.0, 4.0, 5.0 and 6.0) and 30oC. All the equilibrium data obtained were described using two pH-dependent isotherm models, based on the Langmuir isotherm. Artificial neural networks was also used to represent the pH effect on the biosorption equilibrium. The input of the networks were the equilibrium concentration of the metal in the fluid phase and the pH. As output the concentration of the metallic specie in the biosorbent was used. The results showed that the modeling using artificial neural networks technique represented the equilibrium data much better than the conventional modeling by the pH-dependent isotherm models. Neste trabalho foi estudada a biossorção, em solução monocomponente, dos íons Cu2+, Cd2+ e Zn2+ pela alga marinha Sargassm filipendula pré-tratada com CaCl2 0,5 M. Os experimentos foram realizados em reator batelada, em diferentes pHs fixos (3,0; 4,0; 5,0 e 6,0) e 30ºC. Todos os dados de equilíbrio obtidos foram representados empregando dois modelos de isotermas de adsorção dependentes do pH, baseados na isoterma de Langmuir. Redes neurais artificiais também foram utilizadas para representar o efeito do pH sobre o equilíbrio da biossorção, sendo as variáveis de entrada da rede a concentração de equilíbrio do metal e o respectivo pH e, como variável de saída, a quantidade adsorvida pela biomassa. Os resultados mostraram que a modelagem utilizando as redes neurais artificiais foi mais eficiente do que a modelagem através das isotermas de adsorção.

The process of cooling chicken carcasses by immersing them in mixture of cold water and ice (chillers) is complex. It is very difficult to represent it by a transport phenomenon model. In this work, artificial neural networks were used with an intermediary layer in the description and modeling of the cooling process of chickens. Different architectures of the neural network were tested, altering the numbers of input and hidden units. Data supplied by the Sadia-Toledo Company were used for training and validation of the neural networks. The input variables selected for the model were the following: carcass weight, initial temperature, propylene glycol temperature with external circulation, water flow rate of water in each tank, renewal water cooling time and temperature, and as output variable the temperature of the chicken when exiting the chiller. The results obtained showed that the network with 8 neurons in the input layer and 24 in the hidden layer best represented the investigated system. A modelagem matemática fenomenológica do processo de resfriamento de carcaças de frango em chillers é complexa pela quantidade de variáveis que interferem no processo, além de tratar de um problema que envolve transferência de calor e de massa em regime transeniente. Uma alternativa para modelar este tipo de sistema é o emprego de Redes Neurais Artificiais. Neste trabalho foram investigadas diversas estruturas de redes com uma camada intermediária para modelar o processo de resfriamento de frangos. Foram testadas diferentes arquiteturas alterando os números de neurônios das camadas de entrada e intermediária. Foram utilizados dados coletados na empresa Sadia–Toledo, Estado do Paraná, para treinamento e validação das redes. As variáveis de entrada da rede eram: massa da carcaça, temperatura antes do resfriamento, temperatura da camisa de propilenoglicol, vazão de água em cada módulo, tempo de residência e temperatura da água de renovação; a temperatura do frango na saída do último tanque de resfriamento era a variável de saída. Os resultados obtidos mostraram que as redes representam apropriadamente o processo e que a rede com estrutura 8-24-1 foi a que melhor modelou o sistema investigado.