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O Prof. David M. Himmelblau publicou diversos livros muito importantes para a Engenharia Química, indo do balanço de massa e energia à otimização de processos. Seus livros são de conteúdo impecável!
Há um livro, entretanto, menos conhecido, e há muito tempo esgotado, cuja capa da tradução para o Espanhol é mostrada ao lado. Trata-se do Process analysis and simulation: deterministic systems. Apesar de ter sido publicado em 1968, seu tratamento do processo de modelagem matemática de processos químicos e a análise de processos baseada em modelos ainda é pertinente e atual, no geral. A ênfase na solução dos modelos é a analítica, embora já são apresentadas as soluções numéricas numa época em que a computação ainda dava seus primeiros passos.
Como não há este livro na biblioteca da UFU, deixarei no xerox do bloco 1F uma cópia dos dois capítulos que serão utilizados na aula sobre modelos por balanços populacionais.
Tema geral: Modelos de balanço populacional
Objetivo: ter uma visão geral dos modelos de balanço populacional.
Principais temas abordados:
- Funções de distribuição de idade e o padrão de escoamento;
- Balanço populacional;
- Soluções analíticas e numéricas dos modelos de balanço populacional;
- Aplicações em: reatores (bio)químicos, processos de redução e de aumento de tamanho de partículas, processos de separação;
Bibliografia básica:
HIMMELBLAU, D. M., BISCHOFF, K. B. Process analysis and simulation – deterministic systems. John Wiley, 1968. Parte I, Cap. 4 (Population-balance models) e Parte II, Cap. 6 (Applications of population-balance models).
FOGLER, H. S. Elements of chemical reaction engineering. 3a. ed., Prentice Hall, 1999. Cap. 13 (Distributions of residence times for chemical reactors) e Cap. 14 (Models for nonideal reactors).
FROMENT, G. F., BISCHOFF, K. B. Chemical reactor analysis and design. John Wiley, 1990. Cap. 12 (Nonideal flow patterns and population balance models).
BORHO, K. The importance of populationnext term dynamics from the perspective of the chemical process industry. Chemical Engineering Science, 57, pp. 4257-4266, 2002.
SCARLETT, B. Particle Populations—to balance or not to balance, that is the question! Powder Technology, 125, pp. 1-4, 2002.
Sítios diversos na internet;
Artigos de revisão e tutoriais;
Tema geral: Modelos empíricos: identificação; redes neurais
Objetivo: ter uma visão geral dos métodos empíricos de modelagem matemática de processos químicos não baseados em modelos fenomenológicos.
O que é identificação? “Identificação de Sistemas é um estudo sobre os procedimentos que permitem construir modelos matemáticos a partir de dados e sinais observados” Aguirre (2004).
Temas ou questões que devem ser abordados:
- Que tipo de informações podem ser extraídas de medições de variáveis de um sistema acerca do próprio sistema?
- Identificação de sistemas: procedimento básico;
- Formas de modelos e técnicas para a sua identificação;
- Recursos computacionais;
- Regressão linear;
- Modelos paramétricos de séries temporais e equações a diferenças;
- Identificação paramétrica: estimação de mínimos-quadrados, identificação por máxima verossimilhança, o método da variável instrumental, mínimos-quadrados generalizados;
- Identificação não-paramétrica: espectro e funções de covariância, análise de correlação, análise espectral.
- Redes Neurais Artificiais (RNAs): conceitos básicos;
- Tipos de RNAs;
- Aprendizado em RNAs;
- Aplicações de RNAs na Engenharia Química;
- Softwares para RNAs;
Bibliografia básica:
CAMERON, I., HANGOS, K. Process modelling and model analysis (Process Systems Engineering). Academic Press, 2001. Este livro na Amazon. Este livro no 4shared (material com direitos autorais vigentes) — Cap. 19: Empirical Model Building
Haykin, S. (1999) Neural Networks: A Comprehensive Foundation, Prentice Hall
Lennart Ljung: System Identification — Theory For the User, 2nd ed, PTR Prentice Hall, Upper Saddle River, N.J., 1999.
Aguirre, L. A. Introdução à Identificação de Sistemas. 2a. ed., UFMG, 2004.
Sítios diversos na internet;
Artigos de revisão e tutoriais;
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