https://hdl.handle.net/1884/39838 2026-04-25T16:00:29Z 2026-04-25T16:00:29Z https://hdl.handle.net/1884/101631 2026-04-13T15:23:05Z 2020-01-01T00:00:00Z

Aplicação de controle fuzzy a sistemas térmicos Resumo: O aumento da eficiência energética nos processos industriais é, recentemente, uma das principais preocupações da indústria, pois reduz os custos de produção, estimulando a competitividade, e proporcionando menor impacto ambiental. A otimização dos recursos energéticos em diversos casos, pode ser limitada, ou requerer um esforço computacional intenso devido a sua complexidade gerada pela não linearidade dos sistemas. A lógica Fuzzy, é uma técnica simples, um tipo de inteligência artificial, capaz de predizer as não linearidades do processo, porém pouco conhecida entre os estudantes. Neste trabalho, foi proposto o estudo de um módulo térmico didático, composto por uma câmara de madeira que contém em seu interior uma lâmpada incandescente capaz de aquecer a massa de ar dentro da câmara. Esse sistema é otimizado por meio de um controlador PI-Fuzzy em sistema embarcado, que recebe a informação da temperatura desejada da massa de ar dentro da câmara e controla a potência de alimentação da lâmpada necessária para aquecer a massa de ar. O módulo didático permiti ao usuário praticar os conceitos de controle e otimização de processo, de maneira simples, tanto de montagem dos circuitos de controle utilizando Arduino, quanto da elaboração da lógica do controlador utilizando a lógica Fuzzy. A premissa para a implementação do controlador PI-Fuzzy foram os resultados dos testes em malha aberta, que permitiram a identificação de todas as etapas da lógica do controlador PI-Fuzzy: Fuzzyficação (modelo triangular da função de pertinência da variável de entrada, delta de temperatura), Base de Regras e Defuzzyficação (determinação das funções singletons do conjunto de saída Fuzzy, potência da lâmpada), sendo utilizado, de forma satisfatória, o método de Inferência de Mamdani. Os testes em malha aberta, realizados em sete degraus de potência distintos dissipados pela lâmpada, também foram utilizados na validação estatística, considerando um modelo de 1ª ordem. Os parâmetros (K e ??) estimados, apresentaram uma correlação paramétrica moderada de 0,8 e o coeficiente de correlação superior a 0,99 entre as predições do modelo. Além disso, todas as magnitudes dos degraus que a potência da lâmpada foi submetida conservou-se boa aderência entre os modelos e os dados experimentais. Por fim, foram realizados testes para avaliar os controles SERVO (aumento de 15 ºC com relação a temperatura inicial do módulo) e REGULATÓRIO do controlador PI-Fuzzy (abertura da porta da câmara). Esses testes apresentaram-se satisfatórios, eliminando rapidamente os distúrbios provocados no sistema, com uma flutuação de temperatura em torno do setpoint, na ordem de grandeza da exatidão do sensor utilizado, 0,4%, sendo essa a amplitude maior no teste com a câmara aberta. Palavras-chave: Lógica Fuzzy. Controlador Fuzzy. Inteligência Artificial. Sistema Térmico. Módulo Didático.; Abstract: Increasing energy efficiency in industrial processes is, recently, one of the main concerns of the industry, as it reduces production costs, stimulating competitiveness, and providing less environmental impact. The optimization of energy resources in several cases, may be limited, or require an intense computational effort due to its complexity generated by the non-linearity of the systems. Fuzzy logic is a simple technique, a type of artificial intelligence, capable of predicting the nonlinearities of the process, but little known among students. In this work, it was proposed the study of a didactic thermal module, composed of a incandescent lamp, inside wooden chamber that an capable of heating the air mass inside the chamber. This system is optimized by means of a PI-Fuzzy controller in an embedded system, which receives the information of the desired temperature of the air mass inside the chamber and controls the power supply of the lamp necessary to heat the air mass. The didactic module allowed the user to practice the concepts of process control and optimization, in a simple way, both in the assembly of control circuits using Arduino, and in the elaboration of controller logic using Fuzzy logic. The premise for the implementation of the PI-Fuzzy controller was the results of the open-loop tests, which allowed the identification of all stages of the logic of the PI-Fuzzy controller: Fuzzyfication (triangular model of the input variable membership function, delta of temperature), Rules Base and Defuzzyfication (determination of singleton functions of the Fuzzy output set, lamp power), using the Mamdani Inference method satisfactorily. The open loop tests, performed on seven different power steps dissipated by the lamp, were also used in the statistical validation, considering a 1st order model. The estimated parameters (K e ??) showed a moderate parametric correlation of 0.8 and a correlation coefficient greater than 0.99 between the model's predictions. In addition, all the magnitudes of the steps that the lamp power was subjected to maintained good adherence between the models and the experimental data. Finally, tests were carried out to evaluate the SERVO controls (increase of 15 ºC in relation to the initial temperature of the module) and REGULATORY controls of the PI-Fuzzy controller (opening the chamber door). These tests were satisfactory, quickly eliminating disturbances caused in the system, with a temperature fluctuation around the setpoint, in the order of magnitude of the accuracy of the sensor used, 0.4%, which is the largest amplitude in the test with the camera open. Keywords: Fuzzy Logic. Fuzzy Controller. Artificial Intelligence. Thermal System. Didatic Module. Orientador: Prof. Dr. Marcelo Kaminski Lenzi; Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química. Defesa : Curitiba, 2020; Inclui referências: p. 88-96

2020-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/1884/98331 2026-04-08T17:00:35Z 2025-01-01T00:00:00Z

Síntese e caracterização de catalisadores de ferro, cobalto e estruturas de imidazolato zeolítico Resumo: O presente trabalho investigou a síntese e caracterização de catalisadores bimetálicos (Fe-Co) suportados em ?-Al2O3, SiO2, Zeólita 4A, assim como de estruturas de imidazolato zeolítico (zeolitic imidazolate frameworks, ZIFs), com foco na ZIF-67 e ZIF-8. Para os catalisadores bimetálicos suportados, a influência do suporte e da composição metálica nas propriedades estruturais e texturais foi elucidada por Difração de Raios X (DRX), Microscopia Eletrônica de Varredura com Espectroscopia por Dispersão de Elétrons (MEV-EDS), Microscopia Eletrônica de Transmissão (MET), Fisissorção de N2 e Espectroscopia no Infravermelho por Transformada de Fourier (FTIR). A adição de uma mínima percentagem de Fe (2%) foi suficiente para reduzir o diâmetro médio das partículas de óxido de cobalto pela metade. Acima de 2% de Fe, aumentos adicionais do metal não causaram reduções proporcionais no diâmetro médio das partículas. O diâmetro dos poros do suporte desempenhou um papel na etapa de cristalização das partículas de Fe-Co, cujos diâmetros foram semelhantes aos observados para os poros. Contudo, este fenômeno não foi observado para catalisadores monometálicos de Co. O estudo também comparou as propriedades físico-químicas da ZIF-67 e da ZIF-8, revelando diferenças na estabilidade térmica, estrutura cristalina, morfologia, área superficial e ligações químicas. Dados de DRX obtidos in situ sob atmosfera de H2 forneceram informações sobre os mecanismos de redução das ZIFs. Para a ZIF-67, observou-se a formação de carbeto de cobalto (Co2C) e Co metálico, enquanto que houve potencial formação de cianeto de zinco (Zn(CN)2) a partir da ZIF-8. Visando a sustentabilidade na produção de ZIF-67, esta pesquisa investigou a síntese do material utilizando diferentes abordagens: em meio alcoólico (metanol) e em meio aquoso. Além disso, um aspecto importante observado foi a possibilidade de reciclar o excesso de ligante orgânico remanescente no licor, permitindo seu reuso em sínteses subsequentes. Para as sínteses em metanol, a reciclagem do licor contendo o ligante orgânico foi bem-sucedida, afetando majoritariamente o tamanho das partículas, que tiveram o diâmetro dobrado a cada reutilização. A síntese aquosa, embora viável e com relativamente alto rendimento, apresentou desafios no controle da morfologia das partículas a partir da primeira reciclagem. Os insights gerados por esta pesquisa não apenas aprofundam o entendimento sobre o controle de tamanho de partícula em sistemas catalíticos bimetálicos, mas também abrem caminhos promissores para o desenvolvimento de materiais com funcionalidades aprimoradas e processos de síntese mais sustentáveis, com um vasto potencial para diversas aplicações, como a catálise para novas rotas sintéticas e conversão de CO2, o armazenamento e separação avançada de gases, o sensoriamento de alta seletividade e a liberação controlada de fármacos; Abstract: This study investigated the synthesis and characterization of bimetallic (Fe-Co) catalysts supported on ?-Al2O3, SiO2, and Zeolite 4A, as well as zeolitic imidazolate frameworks (ZIFs), with a focus on ZIF-67 and ZIF-8. For the supported bimetallic catalysts, the influence of the support and metal composition on the structural and textural properties was elucidated by X-ray Diffraction (XRD), Scanning Electron Microscopy with Energy Dispersive Spectroscopy (SEM-EDS), Transmission Electron Microscopy (TEM), N2 Physisorption, and Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FTIR). The addition of a minimal percentage of Fe (2%) was sufficient to reduce the average diameter of cobalt oxide particles by half. Above 2% Fe, additional increases in the metal did not cause proportional reductions in the average particle diameter. The pore diameter of the support played a role in the crystallization step of the Fe-Co particles, whose diameters were like those observed for the pores. However, this phenomenon was not observed for monometallic Co catalysts. The study also compared the physicochemical properties of ZIF-67 and ZIF-8, revealing differences in thermal stability, crystal structure, morphology, surface area, and chemical bonds. In situ XRD data obtained under a H2 atmosphere provided information about the reduction mechanisms of the ZIFs. For ZIF-67, the formation of cobalt carbide (Co2C) and metallic Co was observed, while there was potential formation of zinc cyanide (Zn(CN)2) from ZIF-8. Aiming for sustainability in ZIF-67 production, this research investigated the synthesis of the material using different approaches: in an alcoholic medium (methanol) and in an aqueous medium. Furthermore, an important aspect observed was the possibility of recycling the excess organic ligand remaining in the liquor, allowing its reuse in subsequent syntheses. For syntheses in methanol, the recycling of the liquor containing the organic ligand was successful, mainly affecting the particle size, which doubled in diameter with each reuse. Aqueous synthesis, although viable and with relatively high yield, presented challenges in controlling particle morphology from the first recycling. The insights generated by this research not only deepen the understanding of particle size control in bimetallic catalytic systems but also open promising avenues for the development of materials with enhanced functionalities and more sustainable synthesis processes, with vast potential for diverse applications such as catalysis for new synthetic routes and CO2 conversion, advanced gas storage and separation, high-selectivity sensing, and controlled drug delivery Orientador: Prof. Dr. Cícero Naves de Ávila Neto; Coorientadoras: Dra. Kátia Dionísio de Oliveira, Dra. Graciela I. Bolzon de Muniz; Banca: Cícero Naves de Ávila Neto (Presidente da Banca), Diogo Paschoalini Volanti, Helton Jose Alves, Barbara Bianca Gerbelli e Cristiane Barbieri Rodella; Tese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química. Defesa : Curitiba, 29/05/2025; Inclui referências

2025-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/1884/101562 2026-04-07T17:36:13Z 2025-01-01T00:00:00Z

Influência da microbiota epifítica do palmito pupunha e do capim elefante nos processos de hidrólise, fermentação e na conversão aos seus bioprodutos Resumo: Este estudo avaliou a ação de microrganismos naturais presentes na biomassa lignocelulósica sobre o desempenho de bioprocessos anaeróbios, realizado em três etapas, com biomassa de palmito pupunha e capim-elefante. Foram investigadas a caracterização da biomassa, a diversidade microbiana e a eficiência na produção de açúcares, ácidos orgânicos e etanol para produção de biogás. Os testes em reatores [Reator 1 (A), Reator 2 (B) e Reator 3 (C)], com o capim-elefante mostraram que a suplementação com sacarose e ácido acético, em conjunto com a agitação, favoreceu o crescimento microbiano, principalmente de enterobactérias, Staphylococcus e bactérias fermentativas. O Reator 1 (A) destacou-se com pH entre 6,8 e 7,2, relação C/N de 25:1 e alta remoção de sólidos voláteis (>60%), indicando maior eficiência na conversão da biomassa. Na fermentação sólida, o capim-elefante se mostrou promissor, apresentando liberação de glucose (13,1 g/L) com 2% de ácido e 10 a 20 dias de residência. Concentrações superiores (3-4%) reduziram a glucose e aumentaram os subprodutos indesejáveis, como ácido fórmico e etanol. Os resultados sugerem que a microbiota epifítica contribui para a degradação da biomassa e na formação de compostos intermediários, otimizando o processo fermentativo. Conclui se que o controle de parâmetros físico-químicos e a interação com a microbiota endógena são essenciais para a eficiência da digestão anaeróbia e da produção de biogás, além de contribuir para a inibição de odores; Abstract: This study evaluated the action of natural microorganisms present in lignocellulosic biomass on the performance of anaerobic bioprocesses, carried out in three stages, using biomass from peach palm and elephant grass. The characterization of the biomass, microbial diversity, and efficiency in producing sugars, organic acids, ethanol, and biogas was investigated. Tests in reactors [Reactor 1 (A), Reactor 2 (B) and Reactor 3 (C)] with elephant grass showed that supplementation with sucrose and acetic acid, combined with agitation, favored microbial growth, mainly of enterobacteria, Staphylococcus, and fermentative bacteria. Reactor 1 (A) stood out with a pH between 6.8 and 7.2, a C/N ratio of 25:1, and high removal of volatile solids (>60%), indicating greater efficiency in biomass conversion. In solid fermentation, elephant grass proved promising, showing higher glucose release (13.1 g/L) with 2% acid and a residence time of 10 to 20 days. Higher concentrations (3-4%) reduced glucose and increased undesirable byproducts such as formic acid and ethanol. The results suggest that epiphytic microbiota contribute to biomass degradation and the formation of intermediate compounds, optimizing the fermentation process. It is concluded that controlling physicochemical parameters and interacting with endogenous microbiota are essential for the efficiency of anaerobic digestion and biogas production, as well as for odor inhibition Orientador: Prof. Dr. Arion Zandoná Filho; Banca: Arion Zandoná Filho (Presidente da Banca), Regina Maria Matos Jorge e Regina Weinschutz; Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química. Defesa : Curitiba, 31/10/2025; Inclui referências

2025-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/1884/98821 2026-03-27T10:59:16Z 2025-01-01T00:00:00Z

Aplicação de redes neurais artificiais na predição de curvas de taxa mássica obtidas por processamento de imagens Resumo: Processos de descarga de material sólido são de difícil controle e predição, uma vez que medir o comportamento desses sistemas depende de uma série de fatores como: as propriedades físicas dos sólidos, o formato dos grãos particulados e as dimensões do reservatório. Todos esses fatores e somado a aleatoriedade do movimento dos sólidos torna o processo complexo para se aferir o seu comportamento. Hoje na literatura se encontra uma série de trabalhos voltados a simulações numéricas de processos de descarga de grãos, no entanto, essas simulações muitas vezes são custosas computacionalmente e de difícil determinação dos parâmetros de simulação. Por outro lado, com o desenvolvimento de câmeras mais sofisticadas e a melhoria do processamento computacional, trabalhos voltados ao estudo do movimento dos sólidos a partir de processamento de imagem tem se tornado opções interessantes e muito mais rentáveis que as tradicionais simulações com DEM (Método de Elementos Discretos). Com isso, este trabalho vem com o objetivo de estudar o processo de descarga de grãos esféricos em um reservatório, avaliando como as condições iniciais de tipo de empacotamento e fração mássica podem influenciar no comportamento das curvas de taxa mássica geradas. Além disso, este trabalho propõe a utilização de dados obtidos por processamento de imagem para se treinar dois tipos de arquiteturas de redes neurais artificiais, sendo elas: as redes neurais artificiais do tipo feedforward com backpropagation; e as redes neurais recorrentes. As redes neurais foram utilizadas com o intuito de criar um modelo que conseguisse predizer as curvas de taxa mássica com base nas condições iniciais fornecidas. Os resultados demonstraram que o método de processamento de imagem para se estimar a massa em função do tempo apresentou um viés que tende a superestimar o valor das massas finais do processo de descarga. Em relação a influência do empacotamento na descarga, foi verificado que o tipo de empacotamento tende a influenciar o processo de descarga e, portanto, no valor das massas finais dos grãos no processo, tal influência do empacotamento foi resultado do efeito de percolação e bloqueio geométrico das esferas em determinados níveis do empacotamento. Por fim, utilizou-se os dados de curvas de taxa mássica e as condições iniciais do processo para se treinar os modelos de rede neural artificial. Um modelo baseado em rede neural recorrente do tipo LSTM demonstrou um ótimo desempenho, resultando em um modelo que gerou um coeficiente de determinação (R²) de 97,44% no grupo de teste, indicando a robustez das redes neurais recorrentes em predição de séries temporais; Abstract: Solid material discharge processes are difficult to control and predict, since measuring the behavior of these systems depends on a number of factors such as: the physical properties of the solids, the shape of the particulate grains and the dimensions of the hopper. All these factors, plus the randomness of the solids movement, make it a complex process to measure. There are a lot of studies in the literature about numerical simulations of hopper discharge processes, but these simulations are often computationally expensive and difficult to determine the simulation parameters. On the other hand, with the development of more sophisticated cameras and improvements in computer processing, work aimed at studying the movement of solids using image processing has become an interesting and much more cost-effective option than traditional DEM (Discrete Element Method) simulations. In this way, this work aims to study the process of hopper discharge with spherical grains, evaluating how the initial conditions of packing type and mass fraction can influence the behavior of the mass rate curves generated. In addition, this work proposes the use of data obtained through image processing to train two types of artificial neural network architectures: feedforward artificial neural network with backpropagation and recurrent neural networks. Neural networks were used to create a model that could predict the mass rate curves based on the initial conditions provided. The results showed that the image processing method used to estimate mass over time produced an overestimation of the final mass value of the hopper discharge process. Regarding the influence of packing on unloading, it was found that the type of packing influenced the unloading process and, consequently, the final mass of the grains. This packing influence was the result of the percolation effect and geometric blocking of the spheres at certain levels of packing. Finally, the mass rate curve data and the initial process conditions were used to train the artificial neural network models. A model based on a recurrent neural network LSTM showed excellent performance, resulting in a model that generated a coefficient of determination (R²) of 97.44% in the test group and demonstrating the effectiveness of recurrent neural networks in predicting time series Orientador: Prof. Dr. Éliton Fontana; Banca: Éliton Fontana (Presidente da Banca), Fernando Augusto Pedersen Voll e Luis Henrique Assumpção Lolis; Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química. Defesa : Curitiba, 05/08/2025; Inclui referências

2025-01-01T00:00:00Z