Félix Monteiro Pereira.

The present project concerns the modelling and simulation of phytoplankton concentrations in the open ocean aiming to improve the accuracy of current mathematical models used to estimate its productivity, one of the parameters related to the health of the oceans, and also collaborate with the search for proposals reduce the effects on the environment caused by the carbon dioxide produced by anthropic activities, since the increase in the content of this gas in the atmosphere is related to the greenhouse effect. This project proposes the use of phenomenological model. The System Estimation, Control and Optimization (SECO) group from University of Mons (Belgium) conducts applied research in the fields of dynamical system modeling and analysis, parameter and state estimation, automatic control, and process optimization. These areas of research have applications in a variety of domains, including biological system modeling. The objective is to obtain mathematical models able to simulate the phytoplankton distribution in the open ocean including variables of time and space (latitude, longitude, and depth) using satellite and oceanography-experiments databases. The project shows 3 steps: the first step concerns the literature review regarding topics related to the project, including the use of mathematical models to simulate the phytoplankton concentration as a function of time, depth, latitude, and longitude. The second step concerns to the proposal of phenomenological models to represent the data from literature and oceanographic experiments databases to simulate the phytoplankton concentration as a function of the depth and the surface concentration estimated by satellite data, comparing the proposed model results with others from the literature. The third step is to include the proposed model into an algorithm able to estimate the phytoplankton productivity as a function of time, latitude, and longitude, like the PISCES biogeochemical model (Aumont; Bopp, 2005), used by Europe Union in the program called Copernicus. After the project conclusion, it is expected to increase the accuracy in the estimates of the phytoplankton productivity by the open oceans used to postulate engineering solutions to control and minimize the global warming.

O desenvolvimento de uma tecnologia economicamente viável do processo de hidrólise de materiais lignocelulósicos vem ao encontro da preocupação com o uso sustentável dos recursos naturais. O processo de hidrólise de diversos materiais lignocelulósicos vem sendo realizado há algum tempo, porém diversas variáveis tem que ser mais bem estudadas para otimização desse processo, principalmente no que diz respeito à área de engenharia. No entanto, para que este processo possa vir a ser competitivo economicamente, são necessários alguns pré-requisitos, destacando-se o estabelecimento de condições ideais do pré-tratamento (hidrólise da fração hemicelulósica e celulósica) da biomassa, etapa de fundamental importância, bem como as condições ideais do reator de hidrólise e finalmente um estudo do balanço material e de energia envolvido durante todo o processo. Neste sentido, com esse projeto, pretende-se determinar as melhores condições para o pré-tratamento alcalino do bagaço de cana-de-açúcar e a hidrólise enzimática da celulose. O hidrolisado celulósico, poderá posteriormente, ser utilizado por outros grupos de pesquisa da unidade para a produção de etanol de segunda geração. Além disso, serão realizados os balanços material, de energia e ampliação de escala envolvidos no processo para assim, otimizar o protótipo de uma unidade de hidrólise para produção de hidrolisado celulósico do bagaço de cana-de-açúcar. O presente trabalho será uma inovação no Departamento de Engenharia Química da Escola de Engenharia de Lorena na área de engenharia, para o tratamento das variáveis envolvidas nas etapas propostas, serão utilizados programas estatísticos. Além disso, o projeto propõe uma análise técnico-econômica, usando a ferramenta de simulação Aspen Plus e MATLAB, a qual possibilitará identificar os pontos críticos e propor possíveis alternativas do processo para sua melhoria.