@MASTERSTHESIS{ 2009:331073287,
 	title = {Estudo de equilíbrio de troca iônica de sistemas binários e ternários por meio de redes neurais},
 	year = {2009},
 	url = "http://tede.unioeste.br:8080/tede/handle/tede/1878",
 	abstract = "Na maioria das aplicações do processo de troca iônica na indústria química estão presentes várias espécies iônicas que competem entre si pelos sítios ativos do trocador iônico. Portanto, o projeto destes sistemas requer uma análise dos coeficientes de seletividade dos íons presentes na solução que determina a influência do processo de separação. Os dados de equilíbrio de processos de troca iônica geralmente são descritos pela Lei da Ação das Massas, pois nesta abordagem são considerados as não-idealidades das fases aquosa e sólida. O cálculo de Equilíbrio em sistemas de troca iônica em sistemas multicomponentes requer a resolução de um sistema de equações não lineares, e dependendo do número de espécies envolvidas pode-se requerer um elevado tempo computacional. Uma alternativa à modelagem convencional é o emprego das Redes Neurais Artificiais. Dentro deste contexto, o objetivo do presente trabalho foi avaliar a aplicação das Redes Neurais Artificiais na modelagem dos dados binários e ternários de equilíbrio em sistemas de troca iônica, e também avaliar a viabilidade de aplicar as Redes Neurais Artificiais na predição dos dados de equilíbrio dos sistemas ternários a partir de informações dos sistemas binários.  Para avaliar a eficiência das Redes Neurais Artificiais na descrição dos dados de equilíbrio de sistemas de troca iônica, os resultados obtidos foram comparados com os valores calculados pela aplicação da Lei da Ação das Massas. Foram utilizados dois conjuntos de dados experimentais de troca iônica. O primeiro conjunto era constituído pelos sistemas binários e ternários dos íons sulfato, cloreto e nitrato e como trocador iônico a resina AMBERLITE IRA 400, com concentração total de 0,2N a 298K e foram obtidos por SMITH e WOODBURN (1978). O segundo conjunto era constituído dos dados binários e ternários dos íons de chumbo, cobre e sódio e como trocador iônico a clinoptilolita, com concentração 0,005 eq/L e temperatura de 303K, obtidos por FERNANDEZ (2004). Os dados de entrada da rede foram a composição dos íons em solução e de saída foram a composição da resina. Efetuou-se o treinamento de diversas estruturas de RNAs. Foram testadas diferentes arquiteturas variando o número de neurônios da camada de entrada e da camada oculta. O número de neurônios da camada de entrada variou de 2 até 20 e da camada oculta de 1 até 2, buscando sempre uma estrutura com o menor valor da função objetivo. Os métodos Powell e Simplex foram utilizados para determinar os pesos da rede. A Lei da Ação das Massas mostrou-se eficiente na descrição dos seguintes sistemas binários: SO42--NO3-, SO42--Cl- e NO3--Cl- Pb2+-Na+, Cu2+-Na+, entretanto, os resultados para o sistema Na+-Pb2+ não foram satisfatórios. Na modelagem dos dados binários as Redes Neurais Artificiais se mostraram eficientes em todos os casos investigados. Na predição do sistema ternário a Lei da Ação das Massas mostrou-se eficiente somente para os sistemas SO42--NO3-, SO42--Cl- e NO3--Cl-. Na predição dos dados de equilíbrio ternário para os dois sistemas avaliados, empregando as Redes neurais Artificiais a partir dos dados binários gerados pela Lei da Ação das Massas, não se mostrou eficiente. No sistema ternário (SO42-,NO3-,Cl-) as Redes Neurais Artificiais treinadas com o conjunto de dados binários e com a inclusão de dados experimentais ternários de equilíbrio (três e sete dados) conseguiram representar com precisão o comportamento do sistema. No sistema ternário (Pb+2,Cu+2,Na+), as redes treinadas a partir do conjunto de dados binários e com a inclusão de todos os dados experimentais do sistema ternário, os resultados obtidos foram satisfatórios, pois apresentaram erros na faixa de 2% a 6%. As Redes Neurais Artificiais não apresentaram capacidade preditiva de descrever o equilíbrio no processo de troca iônica. Entretanto, as redes apresenta uma vantagem em relação a Lei da Ação das Massas, permitir que sejam calculados explicitamente as composições de equilíbrio da resina.",
 	publisher = {Universidade Estadual do Oeste do Parana},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação Stricto Sensu em Engenharia Química},
 	note = {Desenvolvimento de Processos}
}