Defesa de Tese de Doutorado – Thais da Cunha Leal Schaefer
No dia 31/03/2026, a pesquisadora Thais da Cunha Leal Schaefer realizou a defesa de sua tese de doutorado, intitulada “Integração de Inteligência Artificial no Controle do Processo de Fabricação de Papel Kraftliner: previsão de propriedades físicas do papel com base em um programa de retenção e drenagem com aumento de pH”, sob a orientação do Prof. Dr. Ricardo Antonio FRancisco Machado.
A seguir, o resumo desta pesquisa.
“A fabricação de papel é um processo industrial multivariável e não linear, no qual pequenas alterações operacionais podem impactar simultaneamente a produtividade, o consumo químico, a eficiência energética e as propriedades do produto final. Nesse contexto, o presente trabalho teve como objetivo avaliar os efeitos da elevação controlada do pH na produção de papel Kraftliner, associada à otimização do sistema de retenção por meio da aplicação combinada de bentonita e poliacrilamida, bem como desenvolver um modelo preditivo baseado em Rede Neural Artificial (RNA) para representação do comportamento do processo industrial.
A metodologia envolveu ensaios laboratoriais e testes industriais em escala real, com monitoramento de variáveis operacionais, consumo específico de sulfato de alumínio, demanda energética nas seções úmida e seca da máquina de papel e propriedades mecânicas como Mullen, RCT e SCT. Paralelamente, foi desenvolvido um modelo do tipo Perceptron Multicamadas (MLP), treinado pelo algoritmo de Levenberg–Marquardt, utilizando variáveis representativas do processo como dados de entrada e indicadores de desempenho como variáveis de saída.
Foram avaliadas diferentes arquiteturas de rede neural, sendo selecionada a arquitetura composta por uma camada oculta com 20 neurônios, com base no desempenho estatístico, estabilidade do treinamento e capacidade de generalização. O modelo apresentou elevados coeficientes de correlação nos conjuntos de treinamento, validação e teste, evidenciando forte aderência entre valores previstos e observados.
Os resultados demonstraram que a elevação controlada do pH, associada ao sistema otimizado de retenção, possibilita a redução do consumo de sulfato de alumínio, mantendo a produtividade e a estabilidade das propriedades mecânicas do papel, sem comprometer a eficiência energética. A modelagem por RNA mostrou-se uma ferramenta robusta para simulação e suporte à tomada de decisão, reforçando o potencial da integração entre experimentação industrial e inteligência artificial para otimização do processo de fabricação de papel.”
O LCP parabeniza a pesquisadora Thais da Cunha Leal Schaefer pela aprovação e deseja sucesso na continuidade de sua trajetória acadêmica e profissional.
