Considerado a alternativa mais pesquisada para substituir o diesel, o biodiesel, oriundo da transesterificação, é cotado como a mais promissora opção de combustível obtido de fontes renováveis para o lugar dos ameaçados combustíveis de origem fóssil. A reação de transesterificação para produção do biodiesel pode ocorrer de forma catalítica, a mais utilizada atualmente, e não-catalítica, por meio de fluidos supercríticos. A grande diversidade de matérias-primas que pode ser usada na obtenção do biodiesel supercrítico é apenas um dos atrativos para sua produção, porém uma produção em larga escala esbarraria nos altos custos operacionais do processo. Devido ao potencial revelado nos processos supercríticos, o estudo do comportamento de fases dentro de um reator se mostra relevante ao domínio do processo, visto que pesquisas indicam que é possível balancear os custos de uma produção de biodiesel em condições supercríticas com os custos de uma produção de biodiesel com uso de catalisadores. Na termodinâmica, a modelagem é um método prático e rápido de se estimar o comportamento do equilíbrio líquido-vapor (ELV) do sistema e reduzir gastos com excessivos experimentos, através de um modelo termodinâmico apropriado. Para isso, os modelos testados foram obtidos pela equação de estado (EdE) de Peng-Robinson com as regras de misturas de van der Waals com um (vdW1) e dois (vdW2) parâmetros de interação binária em sistemas formados por componentes presentes na produção do biodiesel. Utilizando a abordagem phi-phi e o método de BOLHA P, sistemas binários em condições próximas ao ponto crítico e em condições supercríticas, encontrados na literatura, foram modelados. A modelagem termodinâmica foi realizada após a aplicação de um teste de consistência termodinâmica, uma vez que foram encontradas diferenças nas propriedades críticas de um mesmo composto em diferentes referências. A adequação dos modelos termodinâmicos variou de acordo com as condições do processo, o que fará necessária uma análise específica da situação de acordo com o caso em que estiver sendo empregada. Na simulação termodinâmica, as redes neurais artificiais foram utilizadas para o ajuste computacional dos dados experimentais, produzindo os melhores resultados com a introdução dos descritores moleculares, junto às variáveis independentes do processo (temperatura e composição na fase líquida), na primeira camada de neurônios nas diversas configurações analisadas dentre as arquiteturas utilizadas, demonstrando ser uma ferramenta interessante para o estudo do equilíbrio de fases.

Considered the most researched alternative to replace the diesel fuel, the biodiesel, from transesterification, is rated as the most promising fuel option from renewable sources for the place of threatened fossil fuels. The transesterification reaction for biodiesel production can occur catalytically, commonly used, and non-catalytic, through supercritical fluids. The diversity of raw materials that can be used to obtain supercritical biodiesel is only one of the attractions for its production, but a large-scale production would encounter obstacles in the high operating costs of the process. Due to the potential revealed in the supercritical processes, the study of phase behavior in a reactor is relevant for domaining the process, since researches indicates that it is possible to balance the costs of producing biodiesel in supercritical conditions with the costs of a production of biodiesel using catalysts. In thermodynamics, modeling is a quick and practical method of estimating the vapor-liquid equilibria (VLE) behavior of the system and reducing expenses with excessive experiments, using an appropriated thermodynamic model. For this, the models tested were obtained by the Peng-Robinson equation of state (EoS) with the mixture rules of van der Waals with one (vdW1) and two (vdW2) binary interaction parameters in systems formed by components present in the production of biodiesel. Using the phi-phi approach and the BOL P method, binary systems in conditions near to the critical point and under supercritical conditions, found in the literature, were modeled. The thermodynamic modeling was performed after the application of a thermodynamic consistency test, since differences were found in the critical properties of the same compound in different references. The suitability of the thermodynamic models varied according to the process conditions, which will require a specific analysis of the situation according to the case in which it is being used. In the thermodynamic simulation, the artificial neural networks were used for the computational adjustment of the experimental data, producing the best results when the molecular descriptors were used with the independent variables of the process (temperature and composition of the liquid phase) in the first layer of nodes in the different configurations analyzed among the architectures used, proving to be a tool of interest for the study of phase equilibria.