PQI 3403 Anlise de Processos da Indstria Qumica

�PQI 3403 Análise de Processos da Indústria Química Ardson dos Santos Vianna Júnior - ASVJ e-mail: ardson@usp. br Ardson dos S. Vianna Jr. - USP

Aula 1 - Introdução PQI 3403 Análise de Processos da Indústria Química

Roteiro 1. Justificativa 2. Nossa matéria 3. Softwares 4. Scilab 5. Prática

O que é? Análise Proces sos Indústria química

Indústria Química �Químicos básicos �Especialidades � Inorgânicos � Gases � fertilizantes � Adesivos, selantes, aditivos, pigmentos tintas �Commodities � plásticos � petroquímicos � intermediários �Química fina

Processos �é um conjunto de ações com objetivo comum �Ciclo da Calvin

Análise �Quebrar em várias partes para compreender: dividir para conquistar � Método científico: modelo matemático � Análise x síntese

O que vamos analisar?

Universo da modelagem CES, 2002, 57, p. 4667.

Universo da modelagem

Modelos matemáticos Tipo exemplo Equação algébrica Equações de estado, balanços integrais e m, q. m. e E, CSTR estacionário Sistema de equações Simulação de processos EDOs PVI Cinéticas e lumped models, PFR estacionário EDOs PCC Estados estacionários EDPs Reatores e Fen Tran

Modelos matemáticos Tipo exemplo Equação algébrica Equações de estado, balanços integrais e m, q. m. e E, CSTR estacionário Sistema de equações Simulação de processos EDOs PVI Cinéticas e lumped models, PFR estacionário EDOs PCC Estados estacionários EDPs Reatores e Fen Tran Data

Nossa matéria: Objetivos Compreender modelos matemáticos relacionados com equipamentos e processos da Engenharia Química através de ferramentas computacionais • Construir modelos • Implementar e resolver modelos • Analisar resultados

Nossa matéria: ementa �Sistemas de equações lineares e não-lineares. � EDOs lineares. Resolução analítica. Método geométrico. Aplicação em um sistema de Engenharia Química. � EDOs não lineares. Métodos numéricos. Euler. RK. Passo múltiplo. Métodos explícitos e implícitos. Aplicação em reatores químicos. � Método de diferenças finitas. EDP. Equação da difusão transiente. � Inteligência Artificial, RNA, Machine Learning e Deep Learning. �Modelagem estocástica, Monte Carlos, difusão estocástica.

Nossa matéria: equipe �Ardson dos Santos Vianna Júnior - ASVJ e-mail: ardson@usp. br �Vitor Lavor – VL e-mail: Bloco Semi Industrial 3º piso, ao lado do CETAI

Nossa matéria: avaliação Média final = (1/2)* avaliação das sessões práticas+ (1/2)* nota da avaliação final �Listas em dupla no Scilab. Inserir no Tidia na ferramenta “Atividades” só um aluno do grupo. �Projeto final: grupos de 5. Entregar em “Atividades” e apresentação final em 19 de maio.

Projeto pedagógico Vídeos e estudo dirigido Aula segunda Pratica no computador

Nossa matéria - Cronograma 1 T 1 P 2 T Data 04/1 04 e 07/01 11/1 Atividade Apresentação do curso; Introdução ao Scilab – Tutorial Álgebra Linear – sistemas lineares: soluções iterativas 2 P 3 T 3 P 4 T 11 e 14/01 18 e 21/01 25/01 Exercícios Resolução de Sistemas Não Lineares Exercícios Resolução Qualitativa de EDOs - Diagramas em espaço de fases e Exercícios 4 P 5 T 5 P 7 T 01/03 EDP – diferenças finitas – difusão de calor em estado transiente 7 P 01 e 04/03 Exercícios 8 T 08/03 EDP – condição de contorno fictícia – difusão de calor 2 D; método das linhas (MOL) 8 P 08 e 11/03 Exercícios 9 T 15/03 Inteligência Artificial – RNA, Rede Neuronal Artificial 9 P 15/03 e 18/03 Exercícios 25/01 28/01 01/02 -04/02 SEQEP 10 T 22/03 Machine Learning 10 P 22/03 e 25/03 Exercícios 11 T 29/03 Deep Learning 08/02 11 P 29/3 e 01/04 Exercícios 12 T 05/04 Simulação Monte Carlo 12 P 05/04 e 08/04 Exercícios 13 T 12/04 Difusão - Processos estocásticos 13 P 12 e 15/04 Exercícios Resolução numérica de EDOs – Euler; Estabilidade 6 T 08 e 11/02 16 -18/02 22/02 Exercícios Recesso Carnaval(? ) Resolução numérica de EDOs –passos múltiplos e BDF 6 P 22 e 25/02 Exercícios 19/04 Avaliação final

Nossa matéria: bibliografia �NOTAS de AULA �Beers, K. J. , Numerical Methods for Chemical Engineering, Cambridge, 2007. �Boyce, W. E. , Di. Prima. R. C. , Equações diferenciais elementares e problemas de valores de contorno. LTC, 10 a edição, 2015. �Burden, R. L. , Faires, J. D. , Análise Numérica, 10 a edição, Cengage Learning, 2016. �Mathews, J. H. , Fink, K. D. , Numerical Methods using Matlab, Prentice-Hall, 2004. �Rice, R. G. , Do. , D. D. , Applied Mathematics and modeling for Chemical Engineers, 2 nd edition, Wiley-AICh. E, 2012. � Guttag, J. Introduction to Computation and Programming Using Python: With Application to Understanding Data. 2 nd ed. MIT Press, 2016.

3. Softwares livres, abertos ou gratuitos (sem custo) Open Office (internet) BR Office: Editor de texto(Word) Apresentação (substitui o Power. Point) Planilha (substitui o Excel) Desenho (substitui o Corel Draw) Banco de dados (substitui o Access)

3. Softwares interativos de alta performance �São softwares com várias possibilidades e excelente interface gráfica �Mat. Lab �Mathcad �Scilab �EMSO

3. Softwares Mat. Lab MATrix LABoratory é um software interativo de alta performance voltado para o cálculo numérico �Biblioteca com várias sub-rotinas: matrizes, EDOs �Interface gráfica: gráficos 2 D, 3 D, polar �Possibilidade de programação: C, Fortran �Módulos (toolbox): Simulink - controle

3. Softwares Mat. Lab >> t 0 = 0; tf = 20; >> x 0 = [0 0. 25]; >> [t, x] = ode 23('volpol', t 0, tf, x 0); >> plot(t, x)

3. Softwares Scilab – software livre É um software científico para computação numérica semelhante ao Matlab. �Biblioteca com várias subrotinas: matrizes, EDOs �Interface gráfica: gráficos 2 D, 3 D, polar �Possibilidade de programação: C, Fortran �https: //www. scilab. org/

3. Softwares Álgebra computacional É um programa de computador que facilita o cálculo na matemática simbólica, inclui: Maple Mathematica Motor de manipulação simbólica, para simplificar expressões algébricas, para diferenciar e para integrar funções e resolver equações produzir gráficos de funções, normalmente a duas ou a três dimensões

Páginas interessantes �Net. Lib: http: //www. netlib. org/ �http: //numerical. recipes/ � https: //www. gnu. org/software/gsl/

4. Scilab � Análise numérica �Gestão de Matrizes reais �Síntese de bibliotecas de álgebra linear � Visualização de dados � Desenvolvimento de algoritmos �Algoritmos complexos podem ser criados em poucas linhas de código � Desenvolvimento de aplicações � Linguagem interpretada e custo

4. Scilab �Comando de atribuição: a=1 �Vetor: a=1: 1: 100 �Matriz: A = [ 1 2 3; 4 5 6 ; 7 8 9] �Operações matriciais �Operações e instruções de controle �https: //www. scilab. org/tutorials/getting-started

5. Prática �Scilab �Tidia: “atividades” �Um aluno do grupo insere e identifica o grupo �Executável e discussão

5. Prática �Scilab �Tidia: “atividades” �Um aluno do grupo insere e identifica o grupo �Executável e discussão

Conclusões INDÚSTRIA QUÍMICA PROCESSO S ANÁLISE FERRAMENT AS

Bibliografia �Beers, K. J. , Numerical Methods for Chemical Engineering, Cambridge, 2007 �Rice, R. G. , Do. , D. D. , Applied Mathematics and modeling for Chemical Engineers. 2 nd ed. , Wiley-AICh. E; 2012. �https: //www. scilab. org/