MODELAGEM DA CINÉTICA DE EXTRAÇÃO SUPERCRÍTICA DE ARTEMISININA VIA REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

Abstract

A artemisinina é o composto majoritário sintetizado a partir da Artemísia annua L. É de grande interesse para as indústrias farmacêuticas, cosméticas e/ou alimentícia. Diversos grupos de pesquisa vêm estudando modelos matemáticos para descrever o comportamento cinético do processo. Neste sentido, este trabalho teve como objetivo o desenvolvimento de uma rede neural artificial para modelar a cinética de extração supercrítica de artemisinina. Foram utilizados oito experimentos em diferentes condições operacionais como base de dados. Foram empregadas duas estratégias para o treinamento das redes. A primeira utilizou como variáveis de entrada a pressão, temperatura, vazão de solvente e massa de extrato nos tempos t e t-1. A variável de saída foi a massa de extrato no t+1. Já a segunda estratégia utilizou a variável tempo no lugar das variáveis massa de extrato nos tempos t e t-1, utilizados na primeira estratégia, e a variável de saída foi a massa de extrato no tempo t. A melhor rede foi proveniente da segunda estratégia, com 7 neurônios na 1ª camada intermediária e 1 neurônio na 2ª camada intermediária (estrutura 4-7-1-1) conseguindo esta, predizer e descrever o perfil cinético de maneira precisa em relação aos dados experimentais.