Estudo e modelagem do processo de extração da bromelina por micelas reversas em uma coluna de campanulas pulsantes / Study and modeling of bromelian extraction process by reversed micelles in a pulsed cap column

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2006

RESUMO

Bromelina é um conjunto de enzimas proteolíticas encontradas nos vegetais da família Bromeliaceae, da qual o abacaxi é o mais conhecido. A bromelina tem diversos usos, todos baseados em sua atividade proteolítica. Com a necessidade de desenvolver novos processos de purificação e concentração desses compostos a extração líquido-líquido por micela reversa mostra-se como uma técnica atrativa, pois possui a capacidade de solubilizar biomoléculas específicas de uma solução aquosa, como o extrato bruto do abacaxi. Dentre os equipamentos disponíveis para a extração líquido-líquido foi usada uma micro-coluna de campânulas pulsantes, visando a separação e purificação de biomoléculas em operação contínua. A melhor condição de extração da bromelina com micelas reversas em operação batelada foi aplicada na coluna de extração. Com o objetivo de encontrar as condições ótimas de operação da coluna foi utilizada a técnica de planejamento de experimentos do tipo estrela, de forma a abranger toda região de operação. Para isto variouse a razão Vazão Fase Leve/Vazão Total e o intervalo entre os pulsos na entrada para determinar as variações na saída do rendimento de proteína total e o fator de purificação. Os valores dos pontos ótimos para as variáveis respostas encontrados foram: fator de purificação de 5 vezes e produtividade de 1,28 mg/min. E as condições operacionais que levam ao ótimo das respostas foram: Vazão Fase Leve/Vazão Total de 0,67 e intervalo entre os pulsos de 1 s. Para representar a dinâmica de operação da coluna de extração usouse uma simples aproximação baseada nas redes neurais, pois este modelo de conexão tem a habilidade de aprender procedimentos complexos do sistema físico. As entradas foram representadas pelos passados e presentes valores da razão vazão fase leve/vazão total e no intervalo entre os pulsos, e as saídas o valor presente do rendimento de proteína total e o fator de purificação. Com o objetivo de encontrar a melhor topologia, treinou-se a rede com o algoritmo Regularização Bayesiana, variando-se o número de neurônios da camada intermediária para encontrar o melhor modelo. A topologia final da rede neural foi 16-9-2, com funções de ativação sigmoidal. Observou-se o bom desempenho da rede neural com respeito à Proteína Total e o Fator de Purificação em toda a faixa de valores desejada

ASSUNTO(S)

bromelian modeling bromelina extração (quimica) extraction redes neurais (computação) modelagem de dados micelas neural network reversed micelles

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