Na reportagem Novo supercomputador do Inpe tentará prever futuro do aquecimento no Brasil da Folha de São Paulo de 15 de Julho de 2008, lê-se:

“Os modelos globais são representações matemáticas da atmosfera, dos oceanos, das regiões polares, do ciclo do carbono, da vegetação”, explica. “Simulamos o aumento da quantidade de gás carbônico na atmosfera e o modelo nos diz o que acontecerá com o clima.”
Compreender e ajustar todas as peças do novo modelo deve levar quatro anos. “Não vamos usar no modelo nada que seja uma “caixa preta”, só acoplaremos as peças sobre as quais tivermos total domínio.”

As falas são de Carlos Nobre, climatologista do Inpe.

Ano de início de operação: 2009

Custo: R$ 48 milhões

Capacidade: 15 teraflops – 15 trilhões de operações matemáticas por segundo (50 x a capacidade atual do INPE)

Capacidade de predição dos modelos atuais de mudanças de clima no Brasil: 6 meses a frente

Novo horizonte de predição pretendido: 30 a 50 anos!!!

Gustavo Tilio/SBPC/Cortesia

O ministro Sergio Resende anuncia a aquisição do novo supercomputador na reunião da SBPC

Fenômenos de Transporte - Bird, R. Byron/Stewart, Warren E./Lightfoot, Edwin N., 2a. ed., 2004

Fenômenos de Transporte - Bird, R. Byron/Stewart, Warren E./Lightfoot, Edwin N., 2a. ed., 2004

A publicação da obra Transport Phenomena (Fenômenos de Transporte), em 1960, foi um marco notável em termos de matematização da Engenharia Química.

Ao longo do século XX, principalmente nos EUA, a Engenharia Química foi “caminhando” da Química para a Física. No início, ainda muito centrada na Química Industrial, as Operações Unitárias (OP) e as Tecnologias ocupavam um papel central e os princípios, os fenômenos, eram ensinados quase que como apêndices, extensões, para a compreensão das ditas OP.

A obra inovadora do Bird e colaboradores trouxe um tratamento unificado, “independente” das OPs e com uma abordagem matemática dos fundamentos intrínsecos de todos os fenômenos de trasporte (momento, energia e massa) que permitiu um grau de entendimento e predição daquilo que ocorre na intimidade de OPs, tais como bombeamento, troca de calor, difusão em um catalisador, sem precedentes. E, ao abordar tais fenômenos, utilizando-se amplamente da descrição matemática (o que era comum na Física, por exemplo), plantou as primeiras sementes para o que se constituiria depois uma grande e expressiva área atual da Engenharia Química, a Modelagem e Simulação de Processos. Claro que o advento dos computadores pessoais e o desenvolvimento de métodos numéricos adequados também tiveram uma ampla importância, mas isto será discutido em outra postagem.

Então, vida longa ao Transport Phenomena (cuja 2ª edição, de 2001, foi recentemente traduzida para o Português). Há também uma 2ª edição revisada, somente em Inglês, de 2007.

Eis algumas “curiosidades” relativas a este livro:

Transport Phenomena contains many instances of hidden messages and other word play. For example, the first letters of each sentence of the Preface spell out “This book is dedicated to O. A. Hougen.” The first letters of each paragraph in the Postface spell out “On Wisconsin”. In the first printing, in Fig. 9.L (p. 305) safely outside the furnace wall is typeset “Bird”.” Fonte: Wikipedia

“A coisa mais imcompreensível acerca do mundo é que ele é compreensível”

Albert Einstein

“O livro do universo está escrito em linguagem matemática”

Galileu Galilei

Não é de hoje que tentamos descrever o mundo que nos cerca, o universo, através dos números. Na tradição ocidental, os pitagóricos parece ter sido os pioneiros, acreditando que tudo na natureza poderia ser descrito por números (1, 2, 3,…), influenciando profundamente a filosofia platônica. Tal crença entra em crise com a descoberta dos números irracionais, ou seja, grandezas numéricas, como raiz quadrada de dois, que não pode ser expressa com um número finito de algarismos. E, não se pode dizer que tais números, os irracionais, são criação da mente humana, pois aparecem “naturalmente” ao mensurarmos a diagonal de um quadrado, o diâmetro de uma circunferência etc.

Mais recentemente,  estamos acompanhando os debates acerca das mudanças climáticas. Grande parte das projeções futuras a respeito do clima, aumento de nível dos oceanos etc, provém da resolução de modelos matemáticos para descrever a temperatura ao longo do tempo, como o derretimento das geleiras afetam o nível dos oceanos e assim por diante.

A física relativística de Einstein apresenta uma descrição do universo macroscópico descrita por leis, expressas de rigorosas equações matemáticas. A cada dia que se passa, as “previsões” obtidas a partir da resolução das equações são confirmadas (veja uma das mais recentes).

Então, será a matemática a linguagem que o criador utilizou para criar o Universo ou ela é apenas uma criação “genial” da mente humana? Seria uma “descoberta” da Constituição que rege os Cosmos (e também o Caos, pois mesmo este é regido por leis matemáticas, como descobrimos nas décadas recentes), daí sua beleza e exatidão incomparáveis?

Aliás, nosso modelo de Ciência que foi implementado primeiramente nas Ciências Naturais (Física, Química, Biologia, …) e depois estendido à outras áreas (Ciências Sociais, Econômicas, …) depende em maior ou menor grau da utilização da linguagem matemática. É possível uma Ciência, sem a matemática?

Tema geral: Fundamentos da modelagem matemática I: balanços macroscópicos 1

  1. Ler atentamente o Capítulo 5 e superficialmente o Capítulo 6 de Hangos e Cameron (2001), destacando:
    1. O formato matemático das equações resultantes de balanços macroscópicos;
    2. As equações de conservação utilizadas;
    3. Forma adimensional das equações de balanço (vantagens e desvantagens);
    4. Análise de modelos a parâmetros concentrados (efeito da escolha das variáveis especificadas no índice diferencial do modelo; estabilidade e rigidez numérica – stiffness);
    5. Visão geral dos métodos analíticos e numéricos de solução de equações que compõem os modelos a parâmetros concentrados;
  2. No blogue individual, responda às seguintes “Review Questions”: Q5.3, Q5.4, Q5.5, Q5.7, Q5.9, Q5.11. Use exemplos da literatura (processos, modelos, figuras) para ilustrar os diversos casos envolvidos em Q5.9 e Q5.11.
  3. Evitar na apresentação usar somente texto: enriquecer as informações com figuras, equações etc, obtidas inclusive de outras fontes. Não esqueça de citar a fonte, junto com a figura ou texto.

Bibliografia útil:
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).

Tema geral: Tipos de modelos; leis fundamentais na modelagem; relações constitutivas

  1. Ler atentamente os Capítulos 1 a 4 de Cameron e Hangos (2001), destacando:
    1. Classificação dos modelos;
    2. Forma das equações de um modelo;
    3. O histórico do emprego de modelos no âmbito da PSE (“Process Systems Engineering“);
    4. A noção de um sistema de processo (“process system”);
    5. O(s) objetivo(s) de um modelo;
    6. Procedimento sistemático de modelagem;
    7. Os ingredientes do modelo de um processo;
    8. O conceito de espaço ou “volume de controle” e a relação deste com o sistema de coordenadas utilizado;
    9. Propriedades intensivas e extensivas;
    10. Princípio de conservação: forma integral e diferencial;
    11. Quais são as principais classes de relações constitutivas na Engenharia Química? Escolha uma delas e detalhe o máximo possível.
  2. No blog individual, responda às seguintes “Review Questions”: Q1.5, Q1.6, Q2.3, Q2.4, Q2.7, Q2.10, Q3.1, Q3.5, Q3.6, Q4.1; resolva também o exercício A4.2.
  3. Evitar na apresentação usar somente texto: enriquecer as informações com figuras, equações etc, obtidas inclusive de outras fontes.

OBS: as apresentações em Powerpoint (para cada capítulo) fornecidas pelos autores estão no moodle!

Bibliografia útil:
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).

Hospedagem de arquivo: com o objetivo de disponibilizar as apresentações aqui no wordpress, carregue a apresentação em algum sítio de hospedagem (sugestão: Hot share ou 4shared) e em seguida poste no blogue apenas o link para o arquivo.

Leonardo da Vinci (em inglês, na Wikipedia) foi uma das personalidades mais intrigantes da história ocidental. Seus interesses abrangiam quase todas as áreas do conhecimento humano de então, tendo se destacado na Engenharia e na Pintura. Muitos o consideram o fundador da Ciência Moderna, bem antes de Galileu, pois em Leonardo já há a experimentação, seguida do processo indutivo e dedutivo. Algumas de suas frases ou aforismos são relevantes no contexto da Modelagem e Simulação de Processos:

“Aprender é a única coisa de que a mente nunca se cansa, nunca tem medo e nunca se arrepende.”

“A experiência nunca falha, apenas as nossas opiniões falham, ao esperar da experiência aquilo que ela não é capaz de oferecer.”

“A prática deve estar sempre apoiada na boa teoria.”

“A sabedoria é filha da experiência.”

“Quem pensa pouco, erra muito.”

“Toda ação natural se realiza pelo caminho mais curto.”

“Todo o nosso conhecimento se inicia com sentimentos.”

E… não poderia, é claro, deixar de citar esta:

“Virá o dia em que a matança de um animal será considerada crime tanto quanto o assassinato de um homem.”

Leonardo da Vinci

Bom, “nem só de modelo viverá o homem”, parafraseando o Novo Testamento ["nem só de pão viverá o homem" (Dt 8:3; Mt 4:4)], ou seja, nem só de coisas materiais é constituída nossa vida (apesar de um modelo no sentido abaixo não ter nada de material, mas o que importa é a metáfora!). Assim, nada melhor do que uma poesia para relaxar a mente, depois que fiquei aqui por quase 7 horas montando esta parte inicial do blogue:

Alberto Caeiro

II – O Meu Olhar

O meu olhar é nítido como um girassol.
Tenho o costume de andar pelas estradas
Olhando para a direita e para a esquerda,
E de, vez em quando olhando para trás…
E o que vejo a cada momento
É aquilo que nunca antes eu tinha visto,
E eu sei dar por isso muito bem…
Sei ter o pasmo essencial
Que tem uma criança se, ao nascer,
Reparasse que nascera deveras…
Sinto-me nascido a cada momento
Para a eterna novidade do Mundo…

Creio no mundo como num malmequer,
Porque o vejo. Mas não penso nele
Porque pensar é não compreender …

O Mundo não se fez para pensarmos nele
(Pensar é estar doente dos olhos)
Mas para olharmos para ele e estarmos de acordo…

Eu não tenho filosofia: tenho sentidos…
Se falo na Natureza não é porque saiba o que ela é,
Mas porque a amo, e amo-a por isso,
Porque quem ama nunca sabe o que ama
Nem sabe por que ama, nem o que é amar …
Amar é a eterna inocência,
E a única inocência não pensar…

Mais de Fernando Pessoa aqui.

http://www.peq.coppe.ufrj.br/piloto/cursos_2006.html#modelagem
Fonte da figura: Escola Piloto Virtual da COPPE

Modelagem e simulação de processos químicos! O que é isto afinal?

Um processo químico é um sistema de interesse da Engenharia Química. Um modelo é uma imitação, uma mímesis de algo que está na natureza, de algo que pertence à realidade natural. Simular um modelo é extrair dele informações do tipo:

  • relação de causa e efeito: como a variável de entrada x influencia na variável de saída y? Se a temperatura na reação aumentar, que efeito isto tem sobre a conversão? Se a vazão de entrada diminuir, como isto afeta a produtividade?
  • comportamento estático: onde são envolvidas variações apenas espaciais
  • comportamento dinâmico: onde são envolvidas variações no tempo

Para os modelos matemáticos de processos na Engenharia Química, a simulação pode ser feita a partir da solução de tais modelos realizada pelo próprio interessado (usando um ábaco, uma régua de cálculo, uma calculadora simples ou científica, ou mesmo sem nenhum recurso a não ser sua capacidade mental de cálculo) ou através de um computador (simulação computacional), com a utilização de softwares/programas específicos. A solução do modelo pode ser analítica ou numérica, em ambos os casos de simulação.

Veja aqui alguns exemplos típicos da simulação de processos e seus objetivos, na Engenharia Química.

Os resultados obtidos na solução podem ser mostrados de forma gráfica, tabelas, quadros etc. Tais resultados devem ser analisados, discutidos e confrontados com medidas ou observações experimentais a fim de verificar se são representativos ou não do processo ou fenômeno que pretendem descrever.

Em geral, os modelos possuem parâmetros que são ajustados de tal forma a representarem com maior ou menor fidelidade a realidade. Quanto mais preciso e exato for o modelo, mais oneroso (caro) é seu processo de desenvolvimento. Há também modelos que são desenvolvidos utilizando somente teorias e não possuem parâmetros ajustados a partir de dados experimentais, mas ainda não são comuns no âmbito da Engenharia Química (a Teoria Geral da Relatividade seria um exemplo?). Neste caso, a confrontação com os dados experimentais não é para fazer estimativa de parâmetros, mas somente para aceitar ou rejeitar o modelo.

Assim, o desenvolvimento de um modelo ilustra bem o método hipotético-dedutivo muito utilizado nas ciências (ou método científico) (ou scientific method):

  1. através do uso de certas hipóteses, desenvolve-se um modelo;
  2. resolve-se o modelo e ajustam-se alguns parâmetros;
  3. utilizando o modelo, fazem-se previsões ou deduções;
  4. a fim de verificar se estão corretas, tais deduções/previsões são comparadas com observações experimentais;
  5. caso não haja coincidência entre ambos, as hipóteses devem ser revistas.

O ajuste de parâmetros (um dos métodos de ajuste mais comuns é a minimização dos quadrados dos erros ou least square) pode ser visto como um meio termo onde o modelo desenvolvido é “forçado” a se ajustar aos dados experimentais, dentro de certos limites (regressão). Em geral os métodos de ajuste são estatísticos.

Como pode ser verificado, na modelagem e simulação de processos químicos se unem diversas áreas do conhecimento (matemática, ciências naturais, computação, filosofia, tecnologia etc) ou disciplinas do currículo (cálculo diferencial e integral, estatística, cálculo numérico, física, química, biologia, informática, balanços de massa e energia, temodinâmica, fenômenos de transporte, operações unitárias, incluindo reatores etc).

Nesta perspectiva e considerando a figura acima, o que é: sistema, modelo, imitação, simulação, relação de causa e efeito, solução?

Ilustre estes conceitos com exemplos/figuras/vídeos da literatura, internet etc.

Tema geral: Filosofia da modelagem; conceitos básicos; diferentes usos de modelos
Links úteis:

Questões importantes:

  • O que é um modelo?
  • Qual é a relação entre modelo e realidade?
  • O que é o “contido” e o “residual” a que se refere o título do primeiro link?
  • Qual a relação entre modelagem e a matematização da natureza?
  • Para que serve um modelo em geral? E na Engenharia Química?
  • Que tipo de informação está presente no nosso dia-a-dia que envolve modelos?
  • Quais são as palavras que mais aparecem quando falamos de modelagem matemática?

Bibliografia útil:
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).