Otimização de processos no COCO Simulator

Vídeo do Prof. Adilson José de Assis (Universidade Federal de Uberlândia).
Ótima aula falando sobre otimização e simulação de processos industriais químicos, toda informação abaixo está no canal do professor, lá também encontrará uma muito mais vídeos e informações.

Neste tutorial discute-se o que é possível realizar em termos de otimização de processos no COCO. Como este simulador não dispõe de uma funcionalidade específica para otimização, no sentido forte da palavra, há a possibilidade de:

1) utilizar a função ESTUDO PARAMÉTRICO ("Parametric Study") para varia alguma variável de entrada e verificar uma ou mais variáveis-resposta; as vezes este procedimento é chamado de "otimização paramétrica" ou também "análise de sensibilidade paramétrica" e pode ser usado como uma etapa preliminar nos estudos de otimização no sentido forte do termo;

2) utilizar o COCO para realizar o balanço de massa, de energia, de integração energética, variação de condições operacionais do processo (ex., variar o prato de alimentação em uma coluna e ver o impacto disto no gasto energético da mesma), influência de reciclos etc. A partir do balanço de massa e de energia estimar o custo operacional e das dimensões dos equipamentos estimar o custo fixo. A partir destes, é possível ver qual(ais) condições levam a um aumento de receitas e diminuição de custos; isso pode ser muito facilitado com o uso integrado COCO-Excel, como mostrado na dissertação cujo link está mais abaixo.

A planta mostrada no vídeo, adaptada de www.cocosimulator.org, está disponível aqui: https://www.dropbox.com/s/xcvzpnqvxxk...

A dissertação "Investigação de estratégias de otimização de

plantas virtuais usando os Softwares COCO, Scilab e Excel", disponível em http://www.dropbox.com/s/qpyk47uy21co..., mostra o passo a passo para utilizar o Excel comunicando-se com o COCO para facilitar a análise de estimativa de custos de um processo.

Recomendo fortemente aos interessados neste assunto o excelente livro do Turton que contém todo o conteúdo aqui discutido: Analysis, Synthesis and Design of Chemical Processes, 4th Edition, Prentice Hall, 2012 by Richard A. Turton and Richard C. Bailie

https://www.amazon.com/Analysis-Synth...

Vídeo desenvolvido no projeto "Pensamento computacional e Cibermática no curso de Engenharia Química", no âmbito do Programa de Bolsas de Graduação da Pró-Reitoria de Graduação (PROGRAD) da Universidade Federal de Uberlândia (UFU) e Faculdade de Engenharia Química (FEQUI), 2016-2017. Bolsista: Matheus Antonio Pereira Rocha. Orientador: Prof. Dr. Adilson José de Assis

Programas (softwares) similares

Hoje há software pra tudo, o mesmo se reflete para a ciência, onde temos programas para escrever, fazer cálculos, desenhar gráficos e imagens e mais inúmeras funções. Normalmente tomamos conhecimento de um determinado software por meio de um professor ou amigos que usam.

Normalmente há vários programas que conseguem fazer a mesma função, alguns são mais completos (com um monte de ferramentas e funções que nunca vai usar) e outros são mais simples. E também também softwares que dependendo da função nem é possível fazer; como por exemplo, inserir equações matemáticas no Prezi.

É aí que adotamos um programa como referência e esquecemos que existem outros que são capazes de fazer a mesma coisas, muitas vezes nem sabemos que existem outros. Nessa hora o site chamado alternativeto.net é de grande ajuda, pois permite  encontrarmos opções alternativas para um determinado software. Veja o vídeo abaixo e aprenda como procurar alternativas para qualquer programa.

O bom desse site é que ele é tipo uma comunidade onde os usuários que avaliam os programas, logo é possível ver quais são as opções e qual é mais 'votado' como melhor alternativa. O site traz uma breve discrição dos programas e os comentários feitos pelos usuários sobre ele, e permite também fazer a busca filtrando pelo tipo de sistema operacional (plataforma) e licença.

Link: https://alternativeto.net/

Créditos: Diolinux (canal do youtube).

Adicionar corretor no LibreOffice

Durante o meu exame de Qualificação uma coisa que me foi perguntado é se tinha alguma coisa errado no meu computador, pois parecia que o corretor não estava funcionando; isso devido a quantidade de erros e palavras grudadas. Expliquei que usei LaTex para escrever o trabalho, e me sugeriram que usasse o Word por causa do corretor. 

O problema foi que realmente o corretor do TexStudio para escrita em Português é bem fraquinho, e também porque o trabalho foi escrito na correria. Mas para evitar esses erros escreverei o rascunho no LibreOffice Writer para depois passar o texto já corrigido para o TexStudio. Então baixei o dicionário e o corretor gramatical VERO, que é um pacote atualizado pelos desenvolvedores do LibreOffice. Para ativá-lo no LibreOffice, primeiro terá que fazer o download no link abaixo.

https://pt-br.libreoffice.org/projetos/vero/

O arquivo baixado terá a extensão oxt (nome.oxt). Para adicioná-lo no LibreOffice basta ir em Ferramentas e depois Gerenciador de Extensões, ou apertar Crtl+Alt+E. Na janela que abrir terá o opção de Adicionar, então é só procurar o arquivo e dar ok. Ao reiniciar o LibreOffice o corretor VERO já estará funcionando, se não funcionar basta habilitar a verificação ortográfica automática.

Lista ilustração por figuras no abnTeX2

Uma das sugestões no meu texto de qualificação foi que utilizasse o título "Lista de Figuras" no lugar de "Lista de ilustrações" que o pacote babel do abnTeX2 traz.

\renewcommand{\listfigurename}{Lista de Figuras}

Com esse comando foi possível mudar. Logo os comandos para a lista de figuras ficaram como mostra abaixo.

Docear (antigo SciPlore)

Escrever não é uma tarefa fácil, disso acho que todos temos certeza. Principalmente depois da qualificação surgem muitas ideias e correções para ser fazer no projeto. No meu caso há mudanças radicais, a ponto de cortar uma parte e reescrever a revisão de literatura e refazer tudo praticamente. Talvez esse seja o preço de escrever o trabalho as pressas e de não organizar as ideias.

Antes até estava organizando as ideias em papel, tinha um monte de folhas onde fazia anotações aleatórias. Mas na hora de escrever o texto não era pratico, parecia que não tinha nada, pois estava desorganizados. Então comecei a procurar softwares para criar mapas mentais (mapas/esquemas de ideias) para organizar as ideias e já tentar colocá-las na ordem e formato de texto. Encontrei o Docear (antigo SciPlore) que foi desenvolvido com base no freemind dando enfoque para a parte acadêmica.

O Docear é gratuito e open source, disponível para Linux, Windows e Mac OS. Veja o vídeo abaixo que mostra um pouco sobre ele, para ter mais informações e fazer o download do software basta visitar a página do projeto. 

Página: http://www.docear.org/ 

Fonte times new romam AbnTex2

Para colocar fonte Times New Romam no documento Latex, usando o pacote abntex2, para usar os comando abaixo no lugar do pacote lmodern. Depois de substituir basta compilar o arquivo.

\usepackage{mathptmx} % Fonte times new romam no texto
\renewcommand{\ABNTEXchapterfont}{\rmfamily\bfseries} % Fonte times new romam em negrito nos itens

Deepin OS

Hoje venho dar uma dica de sistema operacional: o Deepin OS. É um sistema feito com base em linux ubuntu. Possui uma interface muito boa e amigável, além de ter todas a características do linux, como ser gratuito e open source, não precisar de anti-vírus e ser leve.

Estou rodando em um note HP Pavilion DV4 com 4 gb de memória e processador Amd Turion X2, é um note antigo já, lembro que o comprei em 2009 e o sistema que veio era o (r)windows vista. Ainda continuo com o Win7 no meu computador de mesa, pois infelizmente ainda dependo dele para alguns softwares que não rodam bem em maquina virtual.

Sugiro que procurem no youtube o review desse sistema operacional, tenho acompanho o canal Diolinux que foi onde conhece essa distro, e falou muito bem. Abaixo segue o site oficial do Deepin em inglês, pois o sistema tá sendo desenvolvido por chineses, logo o site original é em chinês.

Deepin

https://www.deepin.org/en/

COCO simulator

O COCO é um software de simulação de processos químicos, principalmente os que envolvem a área da Engenharia Química, como por exemplo: reatores, trocadores de calor e colunas. Pode-se dizer que seu uso é direcionado para estudantes e para ensino sobre como desenhar e simular processos industriais, pois ele é um software básico quando comparado aos pacotes disponíveis no mercado. Para aprendizado acaba gerando resultados considerados satisfatórios.

É um software de simulação com parte gráfica e com ferramentas para adição de operações unitárias e pacotes termodinâmicos que estão envolvidos com o processo a ser estudado. Suas principais características são: ser gratuito, leve e ser compatível com arquivos CAPE-OPEN, que são arquivos escritos de uma forma a rodar em todas plataformas/suítes de simuladores que aceitem o protocolo CAPE-OPEN.

Para o download e mais informações basta acessar a página do projeto, lá é possível encontrar exemplos e pacotes para o software.

Site do projeto: http://www.cocosimulator.org/

ANOVA e Teste de Tukey

Para fazer esses teste de comparação, utilizaremos o seguinte exemplo que foi retirado do SKOOG.

Cinco analistas obtiveram os resultados (mmol de Ca), mostrados na tabela que se segue, para determinação de cálcio por um método volumétrico. As médias diferem significativamente em um nível de confiança de 95%?

Para saber se as médias diferem precisamos fazer a Análise de Variância (ANOVA). Pois temos que a hipótese nula H₀ assume a forma:

H₀ = μ₁ = μ₂ = μ₃ = ... = μ_j

A hipótese alternativa H_a é que pelo menos dois dos μ_j são diferentes.

Assim a primeira coisa é inserir o dados no R.

> analista1 <- c(10.3,9.8,11.4)
> analista2 <- c(9.5,8.6,8.9)
> analista3 <- c(12.1,13.0,12.4)
> analista4 <- c(9.6,8.3,8.2)
> analista5 <- c(11.6,12.5,11.4)

> dados <- data.frame(analista1, analista2, analista3, analista4, analista5) # cria conjunto de dados
> dat <- stack(dados) # cria vector no formato pilha

> anova = aov(dat$values~dat$ind) # faz a anova
> summary(anova) # chama o resultado da anova

            Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)    
dat$ind      4  33.80   8.451   20.68 7.97e-05 ***
Residuals   10   4.09   0.409                     
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Como o resultado assim nos mostra, temos que o valor de F é igual a 20,68. Agora precisamos saber valor de F crítico (tabelado).

> qf(0.95, df1 = 4, df2 = 10) # f critico

Como resultado, o valor crítico de >F em um nível de confiança de 95% para 4 e 10 graus de liberdade é 3,48.

Uma vez que F é maior que 3,48, rejeitamos H₀ em um nível de confiança de 95% e concluímos que existe diferença significativa entre os analistas.Lembrando que se F > F_crítico rejeitamos H₀ e passamos a aceitar a hipótese alternativa H_a, e se F < F_crítico não podemos rejeitar H₀.

Mas e agora, quem difere de quem? Para isso precisamos realizar a comparação entre as médias, pra isso realizaremos o Teste de Tukey.

> tk_teste <- TukeyHSD(anova)
> tk_teste

  Tukey multiple comparisons of means
    95% family-wise confidence level

Fit: aov(formula = dat$values ~ dat$ind)

$`dat$ind`
                          diff        lwr         upr     p adj
analista2-analista1 -1.5000000 -3.2178202  0.21782021 0.0951550
analista3-analista1  2.0000000  0.2821798  3.71782021 0.0216352
analista4-analista1 -1.8000000 -3.5178202 -0.08217979 0.0391543
analista5-analista1  1.3333333 -0.3844869  3.05115354 0.1536633
analista3-analista2  3.5000000  1.7821798  5.21782021 0.0003966
analista4-analista2 -0.3000000 -2.0178202  1.41782021 0.9759180
analista5-analista2  2.8333333  1.1155131  4.55115354 0.0020822
analista4-analista3 -3.8000000 -5.5178202 -2.08217979 0.0002002
analista5-analista3 -0.6666667 -2.3844869  1.05115354 0.7098933
analista5-analista4  3.1333333  1.4155131  4.85115354 0.0009635

Pelo resultado do Teste de Tukey temos a comparação entre os analistas onde temos a diferença entre as médias e o valor de p. Para os valor de p < α podemos afirmar que as médias diferem ao nível de significância de 5% (α = 0,05). Quando p > α não é possível afirmar que as médias diferem.

O mesmo resultado pode ser expresso pelo gráfico do teste.

> plot(tk_teste)

 Por fim podemos fazer um boxplot para representar melhor os dados

> boxplot(dados)

Vídeo demonstrativo:


Referências:
SKOOG, WEST, HOLLER, CROUCH. Fundamentos de Química Analítica. 8ed. 2006.

Citações

Segue mais um vídeo do Gilson Volpato, onde ele comenta sobre citações. Utilizar a citações de maneira adequada é muito importante, pois garante a credibilidade do seu trabalho e mostra o embasamento de onde você construiu seu conhecimento.

A arte na Redação Científica