Design inverso orientado por dados para a precipitação de hidróxido de magnésio: Acoplamento de CFD–PBM com aprendizado profundo para controlar a formação de morfologia de plaquetas hexagonais e distribuição de tamanho de partículas

Key Points

• Esta pesquisa tem como objetivo otimizar a formação de hidróxido de magnésio controlando a morfologia e o tamanho das partículas.
• Desenvolveu uma abordagem de design inverso orientada por dados combinando dinâmica de fluidos computacional (CFD) e modelagem de equilíbrio populacional (PBM).
• Utilizou aprendizado profundo para prever e controlar a morfologia e a distribuição do tamanho das partículas durante a precipitação de hidróxido de magnésio.
• Controlou com sucesso a formação de plaquetas hexagonais, alcançando morfologias e distribuições de tamanho desejadas.
• Demonstrou uma distribuição de tamanho de partículas melhorada com um coeficiente de variação reduzido para 12%.

Abstract