APLICAÇÃO DO MÉTODO DE MONTE CARLO NA ESTIMATIVA DA TAXA DE DEGRADAÇÃO TÉRMICA DO β-CAROTENO

Resumo

A compreensão dos parâmetros de reações químicas é essencial para o desenvolvimento de processos industriais mais eficazes. O presente trabalho apresenta a aplicação do método estocástico de Monte Carlo com Cadeias de Markov, utilizando a abordagem de Metropolis-Hastings, no contexto de simulações cinéticas de sistemas reacionais. Avaliou-se a viabilidade do desenvolvimento de um algoritmo que simule o comportamento da degradação térmica do composto β-caroteno, em matriz oleica vegetal – óleo de palma. Para tanto, os valores de energia de ativação 86,0 kJ.mol^-1 e 109,4 kJ.mol^-1 são considerados como parâmetros, em relação aos quais avaliam-se as temperaturas de reação 170 °C, 190 °C, 210 °C e 230 °C e determinam-se as constantes cinéticas e as taxas da reação. Os resultados foram sintetizados em forma de tabelas e gráficos e então comparados a estudos experimentais prévios encontrados na literatura. A comparação indicou eficiência parcial do algoritmo desenvolvido na determinação dos parâmetros cinéticos supracitados, sendo sua eficácia restrita à menor temperatura analisada.

Abstract

To understand chemical reactions parameters is vital to the development of more effective industrial processes. This paper presents the application of Monte Carlo with Markov Chains stochastic method, using Metropolis-Hastings approach, in chemical reaction systems kinetic simulations context. The possibility of developing an algorithm to simulate the behaviour of β-carotene compounds in a vegetable oil matrix - Palm oil – during heat treatment was evaluated. Therefore, activation energies of 86,0 kJ.mol^-1 e 109,4 kJ.mol^-1 were established as parameters and reaction temperatures of 170 ºC, 190 °C, 210 °C e 230 °C were analysed to determine corresponding kinetic constants and reaction rates. Results were organised in charts and spreadsheets and compared to previous experimental data found in the literature. The algorithm developed was partially efficient to calculate the reactional parameters analysed, presenting higher efficiency for the lower temperature of simulation.