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Título: MODELING AND OPTIMIZATION STRATEGIES IN SUGARCANE BAGASSE DELIGNIFICATION PROCESS
Autor: ISABELLE CUNHA VALIM
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  BRUNNO FERREIRA DOS SANTOS - ADVISOR
CECILIA VILANI - CO-ADVISOR

Nº do Conteudo: 35985
Catalogação:  07/01/2019 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=35985@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=35985@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.35985

Resumo:
Sugarcane bagasse is a plant biomass that has a great potential for use due to its three structural elements: cellulose, hemicellulose and lignin. To serve as raw material in the production of other products, sugarcane bagasse needs to undergo a pre-treatment process. In this study, two methodologies for the sugarcane bagasse pretreatment process were used: delignification via hydrogen peroxide (H2O2) and via supercritical carbon dioxide (ScCO2). The models for study the process with H2O2 were developed from experimental planning, Genetic Algorithms (GA), Artificial Neural Networks (ANN) and Neuro-Fuzzy (ANFIS). The independent variables were: temperature (25- 60 degrees Celsius), H2O2 concentration (2 - 15 percent m/v) and pH (10-13). The residual and oxidized lignin contents in the process were evaluated from FT-IR and Klason method analysis. The models for study the process with ScCO2 were developed from RNA and ANFIS. The variables studied in the process were: temperature (35-100 degrees Celsius), pressure (75-300 bar) and ethanol content in the aqueous solution of co-solvent (0-100 percent). In general, for the two processes, the developed models consider the independent variables to be neurons in the input layer and the dependent variables to be neurons in the output layer. All the neural and ANFIS models developed in this study were evaluated by the correlation coefficient and error indexes (SSE, MSE and RMSE), as well as the number of parameters. From the stipulated indices of performance, among the results obtained by the different strategies, the neural models were the most satisfactory for the prediction of pretreatment responses with H2O2. The same occurred in the neural model for prediction of the residual lignin content in the pre-treatment with ScCO2. Response surfaces and the contour curves were investigated for each polynomial and neural model developed. With this resource, it was possible to identify the best operational points for the processes, pointing at minimizing the residual and oxidized lignin contents in the biomass.

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