Article thumbnail

Estimation of kinetic parameters in a chromatographic separation model via Bayesian inference

By C. Oliveira, J. Lugon Junior, D.C. Knupp, A.J. Silva Neto, A. Prieto-Moreno and O. Llanes-Santiago

Abstract

A modelagem de processos de adsorção tem sido empregada com frequência nas indústrias químicas, petroquímicas e refinarias, por exemplo para separação e purificação de misturas em unidade de Leito Móvel Simulado (LMS). Na representação matemática do modelo, a determinação de parâmetros é um passo importante para o projeto de condições cromatográficas para a separação contínua, em processos do tipo LMS. Este trabalho tem por objetivo a análise de estimativa de parâmetros em processos de adsorção, usando um sistema cromatográfico com uma coluna, para a separação das substâncias Glicose e Frutose. Investiga-se o uso da abordagem Bayesiana, através de métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC), assim como o uso da abordagem da máxima verossimilhança, utilizando duas técnicas estocásticas diferentes, o Algoritmo de Colisão de Partículas (PCA - Particle Collision Algorithm), e o Algoritmo de Otimização por Enxame de Partículas (PSO - Particle Swarm Optimization) para executar a tarefa de minimização da função objetivo. Diferentes casos são apresentados com o objetivo de analisar a significância estatística das estimativas obtidas para os parâmetros, fazendo-se uma comparação crítica entre a solução via inferência Bayesiana e via minimização da função objetivo com métodos estocásticos. Os resultados obtidos demonstram que o uso da abordagem Bayesiana fornece uma proposta vantajosa para a estimativa de parâmetros em transferência de massa, oferecendo resultados com maior riqueza de informação estatística.The modeling of adsorption processes appears quite frequently in the chemical industry, petrochemical plants and refineries, for example for separation and purification of mixtures in Simulated Moving Bed (SMB) units. In the mathematical formulation, the accurate determination of the model parameters is an important step for the design of chromatographic conditions for continuous separation in SMB processes. This work is aimed at the estimation of the model parameters in adsorption processes, using a chromatographic column for the separation of glucose and fructose. The Bayesian framework for inverse problems is investigated through the implementation of Markov Chain Monte Carlo methods (MCMC) and a critical comparison against the classical Maximum Likelihood approach, with the minimization of the objective function via two different stochastic techniques, namely the Particle Collision Algorithm (PCA), and the Particle Swarm Optimization (PSO) is performed. Different cases are presented in order to investigate the statistical significance of the estimates obtained, and perform comparisons between the solution via Bayesian inference and via the minimization of the objective function with the stochastic methods. The results demonstrate that the Bayesian approach employs less computational effort to achieve estimates with comparable statistical information.Peer Reviewe

Topics: Àrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadística::Anàlisi numèrica, Numerical analysis, Problemas inversos, Estimativa de parâmetros, Métodos estocásticos, Inferência Bayesiana, Inverse problems, Parameter estimation, Stochastic methods, Bayesian inference, Particle Collision Algorithm, Particle Swarm Optimization, Anàlisi numèrica
Publisher: 'Scipedia, S.L.'
Year: 2018
DOI identifier: 10.23967/j.rimni.2017.12.002
OAI identifier: oai:upcommons.upc.edu:2117/166079
Provided by: UPCommons
Journal:
Download PDF:
Sorry, we are unable to provide the full text but you may find it at the following location(s):
  • http://hdl.handle.net/2117/166... (external link)
  • Suggested articles


    To submit an update or takedown request for this paper, please submit an Update/Correction/Removal Request.