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    Acesso aberto (Open Access)
    Uso de redes neurais artificiais na modelagem cinética de extração supercrítica e comparação com modelos fenomenológicos
    (Universidade Federal de São Paulo, 2020-10-15) Irizawa, Ian de Alencar [UNIFESP]; Veggi, Priscilla Carvalho [UNIFESP]; Martins, Tiago Dias [UNFESP]; http://lattes.cnpq.br/4325081860304693; http://lattes.cnpq.br/4337428740305589
    A artemisinina é o composto majoritário sintetizado a partir da Artemísia annua L. de grande interesse para as indústrias farmacêuticas, cosméticas e/ou alimentícia. Sua principal característica é sua propriedade antimalárica, descoberta esta que rendeu um Prêmio Nobel. Em se tratando do emprego da extração com fluidos supercríticos na obtenção destes compostos, inúmeras pesquisas vêm empregando modelos matemáticos para descrever o comportamento cinético desse processo, que se destaca por ser sustentável, uma green technology. Neste sentido, este trabalho teve como objetivo o desenvolvimento de uma rede neural artificial para modelar a cinética de extração supercrítica de artemisinina. Foram utilizados oito experimentos com diferentes condições operacionais como base de dados. Para o desenvolvimento da rede, foram traçadas duas estratégias a fim de se obter uma curva cinética com a massa de extrato de artemisinina em função do tempo. Na primeira estratégia do treinamento da rede, utilizaram-se como variáveis de entrada a pressão de operação, temperatura do solvente, vazão de solvente e massa de extrato nos tempos t e t-1. A variável de saída foi a massa de extrato no tempo t+1. Na segunda estratégia se utilizou como variáveis de entrada a pressão, temperatura, vazão do solvente e o tempo, tendo como variável de saída a massa de extrato no tempo t. Foram testadas diversas configurações e avaliou-se o erro médio percentual da simulação, bem como a correlação de Pearson a seleção da melhor rede. A melhor RNA foi obtida a partir da segunda estratégia, com uma estrutura contendo 7 neurônios na primeira camada intermediária e 1 neurônio na segunda (estrutura 4-7-1-1), com funções de ativação Purelin-Tansig-Tansig. Essa rede foi capaz de descrever e predizer de maneira precisa a cinética da extração supercrítica da artemisinina com uma alta correlação de Pearson de 0,997 e um baixo erro médio na simulação de, aproximadamente, 5%. Além disso, ao compararmos o erro médio quadrático obtido pelo melhor dos modelos fenomenológicos estudados, esta obteve um erro de 2,358. 10-1 , valor este extremamente inferior ao obtido pela RNA 4-7-1-1, que obteve um erro excepcionalmente baixo, 2,619.10-3 . Com isso, pôde-se comprovar a eficiência da rede neural desenvolvida e sua excelente capacidade de generalização do processo.