REPRODUÇÃO DO PLANEJAMENTO EXPERIMENTAL DO ARTIGO: SUGARCANE BAGASSE ASH FOR WASTE COOKING OIL TREATMENT APPLICATIONS
Por: Lidieisa • 8/8/2018 • 1.571 Palavras (7 Páginas) • 287 Visualizações
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∝ = (2n)1/4 = 1,68
- Matriz experimental
No artigo, os autores realizaram o planejamento com base em diferentes condições experimentais visando obter resultados em relação ao tempo (minutos) e à redução da taxa (%) de ácido do óleo de cozinha usado, como mostra a Figura 1.
Figura 1. Matriz experimental utilizada no artigo.
[pic 3]
Diferente do que foi utilizado pelos autores no artigo, para reprodução do tratamento experimental fez-se uso da matriz com apenas uma resposta, a redução da acidez do óleo e para apenas um adsorvente, a cinza de bagaço de cana de açúcar. A matriz experimental que representa os resultados utilizando esse adsorvente está expressa na Tabela 1.
Tabela 1. Matriz experimental realizada no programa Protimiza Experimental Design, utilizando o adsorvente Cinza do bagaço de cana de açúcar.
Testes
Temperatura (°C) X1
Agitação (rpm)
X2
Massa de adsorvente (g) X3
Redução de acidez (%) Y1
1
-1
-1
-1
58
2
1
-1
-1
58
3
-1
1
-1
61
4
1
1
-1
55
5
-1
-1
1
60
6
1
-1
1
46
7
-1
1
1
68
8
1
1
1
53
9
-1,68
0
0
63
10
1,68
0
0
56
11
0
-1,68
0
66
12
0
1,68
0
65
13
0
0
-1,68
48
14
0
0
1,68
61
15
0
0
0
56
16
0
0
0
49
17
0
0
0
51
As faixas de variação entre o limite inferior e o superior de cada variável independente foram estabelecidas de acordo com referenciais bibliográficos. Esses valores estão na tabela da Figura 2.
Figura 2. Valor codificado das variáveis independentes.
[pic 4]
- Cálculo dos efeitos
Através do software Protimiza Experimental Design foram calculados os efeitos de cada variável e da média. Quando um efeito tem um resultado positivo, ele afeta positivamente a resposta, ou seja, quanto mais aumenta essa variável, maior será a resposta obtida. Se o efeito for negativo, ele afeta negativamente a resposta e quanto menor for, maior será a resposta.
- Gráfico de Pareto
O gráfico de Pareto (Figura 3) representa a visualização dos principais efeitos das variáveis consideradas, ou seja, apresenta quais variáveis afetam e quais não afetam o processo. Vale ressaltar que, quanto maior o valor de t calculado de uma determinada variável, mais essa variável afeta a resposta.
Através dos dados de efeitos das variáveis observados no gráfico de Pareto (Figura 3), pode-se constatar que apenas a média, a variável quadrática da agitação e a temperatura são variáveis significativas, em razão de serem as únicas variantes com p-valor menores que 0,05 (nível de confiança de 95 %.) Desta
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