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Simulação no COCO - Conversção etanol em éter

Objetivo desse exercício é repetir a simulação do processo de conversão do etanol em dietil éter (éter etílico). A simulação original está em Sample Flowsheets lá no site do COCO simulator.


Passo 1: Flowsheet configuration
Settings: Add package TEA / New.
- Property packages: Criar pacote.
Model set = UNIFAC VLE.
Compounds: Ethanol, Diethyl eter, Water.
- Reaction packages: Add/CORN/New
Criar reação: Reaction.
Compounds: Ethanol, Diethyl eter, Water
Reaction: Conversion
Create = -2 Ethanol, 1 Diethyl eter, 1 Water. Phase = Liquid.

Passo 2: Corrente de entrada
Criar corrente de entrada FEED. Ethanol 85%, 20 mol/s, T = 40 °C e P = 1 atm.

Passo 3: Inserir e configurar o reactor
Insert/Unit Operation/Reators/FixedConversionReactor.
Ligar as correntes de entrada e saída.
- Operation:
Pressure drop = 0
Isothermal = 313.15 K
Enthalpy balance: UseEnthalpyF
- Reaction:
Conversion = 0.5 Of compound: Ethanol

Save e Solve.

Passo 4: Inserir coluna de destilação
Insert/Unit Operation/Separators/ChemSep
Ligar a corrente de entrada.
Configurar a coluna:
- CAPE-OPEN: Cape-Open properties
- Operation: Equilibrium Column, Simple destilation total (Liquid), Partial (Liquid), 20 stages, Feed stage = 8.
- Pressures: Constant pressure = 101325 N/m²
- Column specs: Top: reflux ratio = 10, Bottom: mole fraction of component Diethyl eter = 1.0E-05.
Ligar as saídas da coluna
Save e Solve.

Passo 5: Inserir a segunda coluna
Insert/Unit Operation/Separators/ChemSep
Ligar corrente de entrada.
Edit:
- Operation: 15 stages, Feed stage = 4
- Column specs: Top: reflux ratio = 3, Bottom: mole fraction Water = 0.99
Save e Solve.

Passo 6: Fazer o reciclo da corrente de etanol
Insert/Unit Operations/Mixer
Ligar a corrente de topo da coluna 2 no mixer.
Save e Solve.

Verificar os resultados.

Mudar ponto por vírgula nos gráficos do R

Para mudar a exibição decimal nos gráficos, de 1.0 para 1,0; podemos usar o comando :

 > options(OutDec = ",")

Esse comando pode ser inserido no script, se for o caso, pois funciona somente no ambiente aberto. Não interfere nas configurações gerais do software.

Sorteio aleatório de códigos ou nomes

Para randomizar amostras ou mesmo fazer um sorteio, pode se interesse não usar números e sim códigos ou nomes. O primeiro passo é criar um vetor (ou lista) com os nomes que deseja sortear.

Como exemplo, criarei um código para amostras onde T corresponde ao tratamento que receberão e G é o grupo. O código ficará assim: T1G1, que será o tratamento 1 do grupo 1. Irei considerar 3 tipos de tratamento e 4 grupos, totalizando 12 códigos.

O mais trabalhoso é escrever todos os códigos, pois como será um vetor de caracteres cada códio deve aparecer entre aspas. Nessas horas alguma ferramenta ou comando para automatizar seria bom, mas até o momento desconheço.

> # criando a lista de códigos
> amostras <- c("T1G1","T1G2","T1G3","T1G4",
"T2G1","T2G2","T2G3","T2G4",
"T3G1","T3G2","T3G3","T3G4")

Para sortear basta entrar com o comando sample.

> # sorteio
> sample(amostras, 12, replace = FALSE, prob = NULL)

Mudando para o Texmaker

Não sei se é aconteceu com todos que usam o Deepin (ou outra distro Linux), mas do nada o TeXstudio parou e funcionar e nem chega abrir o software, mesmo removendo e instalando novamente não resolveu. Então a solução foi procurar outro editor LaTeX que dê para trabalhar tanto em Linux quanto Windows.

Procurando acabei encontrando o Texmaker. Para instalar tive apenas que abrir a Deepin Store e procurar pelo nome e clicar em instalar. O software é muito parecido com o TeXstuido, é quase idêntico mudando apenas o design, isso facilita bastante seu uso.

Na página oficial do Texmaker tem a opção para Windows e Mac OS também.

Página oficial do Texmaker:
Link: http://www.xm1math.net/texmaker/index.html

Referenciar ou citar o R e pacotes

Ao utilizar o R em trabalhos acadêmicos e científicos precisamos citá-lo nas referências. Também é interessante citar os pacotes utilizados. Para facilitar basta usar o comando citation()

> citation () # referencia software R

> citation(package = "nome_do_pacote") # referencia de um pacote

E tem a vantagem de além de mostrar como referenciar nas publicações, também traz a entrada em LaTeX.

Tabela em paisagem no LaTex

Para fazer criar um ambiente com a folha em paisagem usa-se o package rotating. Depois é só criar o ambiente sidewaystable ou sidewaysfigure.

% preambulo
\usepackage{rotating}

% Caso de uma tabela:
\begin{sidewaystable}
\caption{Titulo da tabela.}
\label{tab:exemplo}
\begin{center}
\begin{tabular}{c c}
\hline
Coluna 1 & ) Coluna 2 \\
\hline
Linha 1 & Linha 1 \\
Linha 2 & Linha 2 \\
\hline
\end{tabular}
\end{center}
{\footnotesize Fonte: Elaborado pelo autor.}
\end{sidewaystable}

Gerar códigos para Análise Sensorial no R

Para gerar os códigos para as amostras da minha análise sensorial estabeleci que o intervalo vai de 100 a 999, pois todos terão três dígitos, em seguida só fiz um sorteio com o comando sample() e depois usei a compara para ver se algum número repetia entre uma amostra e outra. Tudo seguindo o script abaixo.

Não se esqueçam de anotar os códigos gerados em outro documento (documento de texto) pois a cada vez que se roda o script são gerados números diferentes pois é sorteio aleatório. Por isso deve ficar salvo os grupos de códigos para identificar qual é cada amostra depois. Segue os comando abaixo:

### Amostras Analise Sensorial ###

amostra1 <- sample(100:999, 50, replace = FALSE)
amostra2 <- sample(100:999, 50, replace = FALSE)
amostra3 <- sample(100:999, 50, replace = FALSE)

# verificar se sao iguais
all(amostra1 != amostra2) # se TRUE nao tem numeros iguais
all(amostra1 != amostra3) # se TRUE nao tem numeros iguai
all(amostra3 != amostra2) # se TRUE nao tem numeros iguai

# mostra os codigos
amostra1
amostra2
amostra3

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).