Desenvolvimento de um analisador virtual para determinar o teor de umidade de protreínas isoladas de soja

Abstract

Analisadores virtuais são algoritmos utilizados para estimar variáveis de processo de difícil aquisição de forma contínua, tais como análises demoradas de laboratório. São baseados em um modelo matemático a partir de variáveis de processo de fácil obtenção. Este trabalho teve como objetivo desenvolver uma metodologia para a obtenção de um modelo capaz de prever o teor de umidade de proteínas isoladas de soja, com base em dados de processo de uma unidade industrial. Além disso, buscou-se determinar quais são as variáveis mais importantes no processo de secagem de proteínas de soja por Spray Dryer e qual o impacto de cada variável de processo na variável desejada. Antes da construção do modelo, foi feito um pré-tratamento dos dados, a fim de assegurar a qualidade dos pontos usados na modelagem. Essas etapas iniciais de tratamento envolveram a correção de defasagens entre as variáveis preditoras e a variável desejada, o cálculo da umidade absoluta do ar a partir da umidade relativa e temperatura do ar, a eliminação de outliers e a detecção de estados estacionários. Além disso, os dados também foram subdivididos em diferentes grupos para poder verificar a possibilidade de existir diferentes tendências. As divisões foram feitas de acordo com o produto que estava sendo produzido e o tipo de bico atomizador que estava sendo utilizado no Spray Dryer. Finalmente, utilizou-se um algoritmo de otimização por colônia de formigas vinculado a duas técnicas de regressão linear (Ridge e LassoLars) para a obtenção dos modelos. O modelo global obtido apresentou erros MAPE, RMSE e R2 de 5,51%, 0,3941 e 0,3190, respectivamente. Apesar dos resultados do modelo global não terem apresentado um elevado desempenho, alguns modelos locais foram capazes de prever o teor de umidade com alta acuracidade, como o modelo específico para o Produto V Bico B, chegando a R2 de 0,9468, e o modelo para o Produto X Bico A com R2 de 0,9460. Ademais, também foi possível identificar as variáveis mais significativas no processo de secagem e seu respectivo impacto no teor de umidade final das proteínas isoladas de soja.