RESUMO -A secagem é um método bastante usado para conservar frutas por mais tempo. A depender do material a ser desidratado pode-se ter um tempo longo na realização de experimentos de secagem. Para se otimizar esse processo várias técnicas foram desenvolvidas, dentre elas, destaca-se a simulação computacional por se adaptar às condições de processamento e oferecer resultados rápidos e confiáveis. Este trabalho tem como objetivo simular o processo de secagem convectiva de fatias de banana da variedade prata que sofreram pré-tratamento de desidratação osmótica em solução de sacarose. A simulação foi feita usando como princípios a Lei de Fick para transferência de massa e a Lei de Fourier para a transferência de calor. As curvas obtidas estão em conformidade com os dados encontrados na literatura e a simulação mostrou concordância com os valores experimentais. INTRODUÇÃONo Estado do Amapá há grande diversidade vegetal, porém muitos espécimes não são devidamente aproveitados devido à falta de informação ou técnicas de conservação de frutos, hortaliças e demais tipos de vegetais, causando prejuízos aos agricultores locais. A secagem de produtos é a operação unitária mais utilizada na região amazônica a fim de aumentar o tempo de estocagem de produtos.Para se otimizar o processo de secagem é necessário saber qual a quantidade de umidade que se deseja alcançar, para que a secagem não se prolongue exageradamente e nem dure tempo insuficiente, ou seja, é fundamental conhecer o comportamento da curva de secagem do produto nas condições trabalhadas, principalmente temperatura e velocidade do ar de secagem.Uma das maneiras para se estudar esse fenômeno é a simulação computacional, que, munida do conhecimento sobre a física do processo e das características dos produtos, simula o que ocorre durante a secagem. Esse método é bastante atrativo devido à rapidez e precisão.O objetivo deste trabalho é simular as secagens convectivas no software COMSOL Multiphysics® v. 4.4, comparar os resultados obtidos pelo programa com os dados obtidos experimentalmente e avaliar o erro relativo médio. MATERIAIS E MÉTODOS

Com o objetivo de descrever o modelo cinético para o processo de fermentação em função das concentrações de Biomassa (CB), sacarose (CS), glicose (CS1) e etanol (CE), foram analisados os parâmetros que envolvem esse processo: cinética máxima (µmax); constante cinética (K e K1); taxa específica de morte celular (Kd); fator de conversão substrato em produto (YB/E) e fator de conversão de substrato em biomassa (YB/S). As medidas simuladas foram realizadas a partir da resolução do modelo direto do processo fermentativo. Adotou-se a aquisição aleatória de dados a partir de uma distribuição gaussiana, com média obtida a partir do modelo direto e desvio padrão de 2% do valor máximo da variável de estado. Para identificar os parâmetros que geram magnitudes significativas no sistema e eliminar parâmetros linearmente dependentes, foi realizada uma análise de sensibilidade. O Método Monte Carlo da Cadeia de Markov foi aplicado para resolver o problema inverso. Na análise do problema inverso, foram adotadas variações no desvio padrão, número de iterações, estimativa inicial, frequência de aquisição de dados e variáveis de estado. Os resultados levaram à definição do modelo para atingir valores de parâmetros mais próximos dos obtidos na resolução do modelo direto. Assim, com um desvio padrão de 2%, na aquisição de dados usando as variáveis de estado Glicose (CS1) e Etanol (CE), 10000 iterações na cadeia de Markov, estimativa inicial igual a 2 e 10 minutos para a frequência de aquisição de dados, foram obtidos resultados satisfatórios para os parâmetros determinados como significativos (µmax, K1, YB/S, YB/E). Palavras chaves: Análise de sensibilidade; Etanol; Problema inverso.

No abstract

Baia et al. Publicado pela ABM. Este é um artigo publicado em acesso aberto (Open Access) sob a licença Creative Commons Attribution, que permite uso, distribuição e reprodução em qualquer meio, sem restrições desde que o trabalho original seja corretamente citado. a Resumo A utilização de catalisadores automotivos vem aumentando nas últimas décadas. Com as rigorosas legislações de controle de emissões de gases poluentes, o número de catalisadores que são descartados também cresce, gerando enorme volume de resíduos, que podem ser uma fonte para a mineração urbana. O objetivo deste trabalho é caracterizar catalisadores automotivos desativados, em termos da composição mineralógica, estrutural e elementar, quantitativa e qualitativamente. As análises foram realizadas em granulometria por difração à laser, difratômetro de raios X (DRX), microscópio eletrônico de varredura com espectroscopia por dispersão de energia de raios X (MEV/EDS), espectroscopia Raman e espectrometria de emissão óptica em plasma com acoplamento indutivo (ICP-OES). O catalisador automotivo estudado apresentou fissuras e contaminantes como P, Ca, F, C e S, acentuando o processo de desativação. A maior composição identificada foi de cordierita, correspondendo 40,17%. Os metais catalíticos do grupo platina identificados no catalisador automotivo foram, Pd (0,92%), Pt (0,03%) e Rh (0,17%). Palavras-chave: Catalisadores automotivos; Caracterização; Cordierita; Grupo platina. Technological characterization of automotive catalysts disabled for Pt, Pd, and Rh recovery Abstracts The use of automotive catalysts has been increasing in recent decades. With the strict regulations governing the emission of polluting gases, the number of catalysts that are discarded also grows, generating enormous volume of waste, which can be a source for urban mining. The objective of this work is to characterize deactivated automotive catalysts in terms of mineralogical, structural and elemental composition, quantitatively and qualitatively. The analyzes were performed in granulometry by laser diffraction, X-ray diffractometer (XRD), scanning electron microscope with X-ray energy dispersion spectroscopy (SEM / EDS), Raman spectroscopy and inductive coupling plasma optical spectrometry (ICP-OES). The studied automotive catalyst presented cracks and contaminants such as P, Ca, F, C and S, accentuating the deactivation process. The largest composition identified was cordierite, corresponding to 40.17%. The catalysts of the platinum group identified in the automotive catalyst were, Pd (0.92%), Pt (0.03%) and Rh (0.17%).

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