Identificação de ácidos graxos provenientes do açaí em misturas submetidas ao processo de microfiltração tangencial por meio de Redes Neurais Artificiais

Autores

DOI:

https://doi.org/10.21167/cqdv25e25003

Palavras-chave:

Redes neurais artificiais, Ácidos graxos, Açaí, Microfiltração tangencial

Resumo

O presente artigo propõe a utilização de redes neurais artificiais como uma ferramenta alternativa para classificar misturas de ácidos graxos provenientes do açaí submetidas ao processo de microfiltração tangencial. As redes neurais foram treinadas com os algoritmos de aprendizado supervisionado Levenberg-Marquardt e Regularização Bayesiana, utilizando-se o software MATLAB e dados experimentais obtidos na literatura, referentes à pressão, velocidade de escoamento, tempo e fluxo transmembrana. Os critérios de avaliação consistiram na análise da matriz de confusão, histograma do erro e gráfico de performance. A rede neural com a Regularização Bayesiana mostrou resultados com 99,1% de acerto para a classificação de misturas de água/ácido oleico e água/ácido palmítico e 96,5% quando uma terceira classe foi acrescentada aos dados, contendo água e ambos os ácidos graxos, demonstrando a efetividade da ferramenta.

Biografia do Autor

Matheus Nonis Passerini, UNESP, Instituto de Química

Estudante da Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" - Campus Araraquara pelo curso Engenharia Química, brasileiro, 20 anos e foco principal de atuação na área de matemática aplicada a Engenharia.

Érica Regina Filletti, Unesp, Instituto de Química

Possui graduação em Bacharelado em Matemática pela Universidade de São Paulo (1999), mestrado em Engenharia Mecânica pela Universidade de São Paulo (2002) e doutorado em Engenharia Mecânica pela Universidade de São Paulo (2007). Atualmente é professora assistente doutora da Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP de Araraquara. Tem experiência em Escoamentos Multifásicos, com ênfase em solução numérica de Equações Diferenciais Parciais, em Redes Neurais Artificiais aplicadas à problemas de Química, Física e Engenharia e também em Ensino de Matemática.

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Publicado

07-07-2025

Como Citar

PASSERINI, M. N.; FILLETTI, Érica R. Identificação de ácidos graxos provenientes do açaí em misturas submetidas ao processo de microfiltração tangencial por meio de Redes Neurais Artificiais. C.Q.D. - Revista Eletrônica Paulista de Matemática, Bauru, v. 25, p. e25003, 2025. DOI: 10.21167/cqdv25e25003. Disponível em: https://sistemas.fc.unesp.br/ojs/index.php/revistacqd/article/view/472. Acesso em: 11 jul. 2025.

Edição

Seção

Edição Especial ERMAC 2024