Modelagem e simulação de processos oxidativos avançados para tratamento de fármacos com o uso de redes neurais artificiais
Antirretrovirais; Degradação; Modelo; Parâmetros operacionais
O trabalho teve como objetivo desenvolver e avaliar redes neurais artificiais para modelar a degradação da mistura dos antirretrovirais lamivudina e zidovudina por processos oxidativos avançados. Foi construída uma base de dados composta por 748 ensaios experimentais provenientes de estudos anteriores de POA. A base contemplou diferentes parâmetros operacionais, sendo eles: fontes de radiação, tempos de reação, valores de pH, volumes de solução, tipos e concentrações de catalisadores, concentrações iniciais e reposições de peróxido de hidrogênio. A variável de saída utilizada foi a eficiência de degradação. Os dados foram submetidos às etapas de sanitização, tratamento de valores ausentes e respostas negativas, codificação das variáveis categóricas, normalização e particionamento, com validação cruzada em cinco subconjuntos. Foram desenvolvidas diferentes arquiteturas de redes do tipo perceptron multicamadas, empregando-se regularização por Dropout, interrupção antecipada do treinamento e otimização bayesiana dos hiperparâmetros. O desempenho do modelo final foi comparado à algoritmos análogos, além de ter sido realizada uma análise de sensibilidade das variáveis operacionais. O modelo apresentou desempenho superior aos algoritmos comparativos e demonstrou capacidade de representar as interações não lineares características dos processos oxidativos estudados. A análise de sensibilidade indicou o tempo de reação e a concentração inicial de peróxido de hidrogênio como as variáveis de maior influência, com contribuições de 36,81% e 34,69%, respectivamente, totalizando 71,50% da importância global.