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O aluno deverá ser capaz de diferenciar os diferentes tipos de modelos matemáticos usualmente empregados na descrição de processos industriais. O aluno deverá ainda ser capaz de empregar ferramentas fenomenológicas e empíricas de modelagem de processos. 

Formulação do problema de modelagem. Tipos de modelos: concretos ou abstratos. Validação do modelo. Classificação de modelos: fenomenológicos, empíricos ou híbridos. Extrapolações. Modelos estáticos e dinâmicos. Modelos a parâmetros concentrados e distribuídos. Variáveis contínuas ou discretas. Balanços de massa dinâmicos e estáticos. Balanços de massa e energia. Modelos empíricos lineares e não lineares. Redes Neurais. Modelo híbrido.

Bequette, B. W., Process Dynamics: Modeling, Analysis and Simulation, USA, Prentice-Hall PTR, 1998. Braga, A. P.; Carvalho, A. P. L. F.; Ludermir, T. B., Redes Neurais Artificiais – Teoria e Aplicações, Rio de Janeiro, Editora LTC, 2007. Haykin, S., Redes Neurais: Princípios e prática. Porto Alegre: Editora Bookman, 2001. Perry, R.H.; Green, D.W. Perry’s Chemical Engineer’s Handbook, 8th ed., McGraw-Hill, 2007. Pinto, J. C., Lage, P. L. C., Métodos matemáticos em Problemas de Engenharia Química - Série Escola Piloto em Engenharia Química - COPPE/UFRJ, Rio de Janeiro, Editora e-papers, 2001.