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Introdução Geral. Todo processo de transformação da matéria, seja um processo industrial,o um dada transformação de um organismo vivo se da por um acoplamento.

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1 Introdução Geral

2 Todo processo de transformação da matéria, seja um processo industrial,o um dada transformação de um organismo vivo se da por um acoplamento de uma reação química ou bioquímica, limitada ou controladas por fenômenos de transferência de diversas magnitudes físicas (energia, momentum, massa).Algumas etapas do processamento podem ser somente transformações físicas. Processo = Reação Química ou bioquímica + Transferência de Energia térmica, mecânica ou massa

3 Extração Moagem Materia Prima 1Materia Prima 2 SecagemAglomeração embalagem Processo sem reação química PI1 PI2PI3 Produto

4 Processo Reação Química ou bioquímica Transferência de Energia térmica, mecânica ou massa = + Química Orgânica, inorgânica ou bioquímica Termodinâmica (equilíbrio físico e químico) Cinética Química Estrutura física,propriedades físicas e termofísicas Fenômenos de Transporte

5 Projeto Fenômenos de Transporte Operações de quantidade de movimento Operações com transferência de massa Operações com transferência de calor Propriedades Físicas e fisicoquímicas dos materiais Objetivo

6 Extração Moagem Matéria Prima 1Matéria Prima 2 SecagemAglomeração embalagem Processo sem reação química PI1 PI2PI3 Produto Propriedades: matéria prima 1 e 2,PI1, PI2,PI3, Produto

7 O Engenheiro Dados experimentais Modelos Equações de projeto Determinar a melhor equação Determinar os parâmetros da equação Teóricos Semi-empíricos Empíricos

8 A forma do gráfico traduz o tipo de relação matemática entre as variáveis reta constante de linearidade Um gráfico com a forma de uma reta fornece-nos a constante de linearidade entre duas variáveis em análise Tratamento de dados: análise gráfica

9 Análise da dispersão das leituras Pouco dispersoMuito disperso Análise de erros no método gráfico: mínimos quadrados e coeficiente de correlação (R 2 ) Análise gráfica: vantagens

10 Análise gráfica: regressão linear YiYi i X Y 0 1 Coeficiente angular Inclinação da reta Intercepto Variável Independente Variável Dependente Y i = X i Ŷ i =b 0 +b 1 X i i =Y i -Ŷ i Modelo estimado Resíduo

11 Análise gráfica: regressão não- linear Modelos não-lineares: Linearizável –Equação pode ser convertida em modelo linear. Não linearizável –A transformada em modelo linear não é possível.

12 Modelos não lineares linearizáveis Diversos modelos: –Polinomial –Lei da potência –Exponencial –Logaritímico

13 Modelos não lineares: polinomial Linear: Parabólico: Cúbico e de ordens mais elevadas: Regressão linear múltipla.

14 Modelos não lineares: Lei da Potência Equação do tipo lei da Potência: Aplicando logaritmos:

15 Modelos não lineares: Exponencial Modelo de crescimento exponencial: Linearizado:

16 Modelos não linearizáveis Alguns modelos não podem ser linearizados. - Curva de inativação microbiana: -Ou modelos de difícil linearização como resolução de equações diferenciais


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