Simulação e estimação em um processo de hipertermia com nanofluidos utilizando redes neurais informadas por física e filtro de partículas

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dc.contributor.advisor-co1Silva, Wellington Betencurte da
dc.contributor.advisor-co1IDhttps://orcid.org/0000-0003-2242-7825
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6900925458823632
dc.contributor.advisor1Dutra, Julio Cesar Sampaio
dc.contributor.advisor1IDhttps://orcid.org/0000-0001-6784-4150
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5331990513570911
dc.contributor.authorPedruzzi, Wancley Oinhos
dc.contributor.authorIDhttps://orcid.org/0009-0008-5461-9075
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/5567607430921292
dc.contributor.referee1Barañano, Audrei Gimenez
dc.contributor.referee1IDhttps://orcid.org/0000-0002-0174-5202
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6155024776819193
dc.contributor.referee2Bermeo Varon, Leonardo Antonio
dc.contributor.referee2IDhttps://orcid.org/0000-0002-8078-716X
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/4417772166132737
dc.date.accessioned2025-04-25T23:14:47Z
dc.date.available2025-04-25T23:14:47Z
dc.date.issued2025-02-26
dc.description.abstractHyperthermia is a promising technique for cancer treatment, attracting significant interest from the scientific community. The use of metallic nanoparticles enables enhanced heat deposition in tumors when exposed to external energy sources, such as lasers. However, there are still challenges in accurately modeling heat transfer and estimating state variables, such as temperature and heat sources, during treatments. This study investigates the heating of a nanofluid in a simulated experiment, where a nanofluid containing palladium-ceria oxide (PdCeO2) nanoparticles is heated by a near-infrared diode laser. The study proposes and an alyzes two complementary models to describe the heating process. The first model describes heat transfer in a two-dimensional domain and employs Physics-Informed Neural Networks (PINNs) trained under different architectures, along with the finite volume method, using an implicit formulation for temporal interpolation and central differences for spatial gradients. The results are verified using COMSOL software and validated against experimental data, ensuring the accuracy of the approach. The second model represents the transient average temperature increase and combines a PINN with a particle filter for state estimation. The PINN solves the heat transfer model and acts as the state evolution model in the particle filter. Synthetic and real temperature measurements, obtained from nanofluid heating experiments, are used to solve the state estimation problem. The results demonstrate that the PINN-based approach accurately predicts various experimental conditions. Furthermore, the combination of PINNs and particle filters emerges as a promising tool for modeling and controlling thermal processes in biomedical applications, such as cancer thermotherapy
dc.description.resumoA hipertermia é uma técnica promissora no tratamento do câncer, despertando grande interesse na comunidade científica. O uso de nanopartículas metálicas permite aumentar a deposição de calor em tumores quando expostas a fontes externas de energia, como lasers. No entanto, ainda há desafios na modelagem precisa da transferência de calor e na estimação de variáveis de estado, como temperatura e fontes térmicas, durante os tratamentos. Este estudo investiga o aquecimento de um nanofluido em um experimento simulado, no qual um nanofluido contendo nanopartículas de óxido de paládio-cério (PdCeO2) aquece-se por meio de um laser de diodo no infravermelho próximo. O estudo propõe e analisa dois modelos complementares para descrever o processo de aquecimento. O primeiro descreve a transferência de calor em um domínio bidimensional e utiliza Redes Neurais Informadas por Física (PINNs), treinadas em diferentes arquiteturas, além do método dos volumes finitos, com formulação implícita para a interpolação temporal e diferenças centrais para os gradientes espaciais. Os resultados obtidos são verificados pelo software COMSOL e validados com dados experimentais, garantindo a precisão da abordagem. O segundo modelo representa o incremento médio transiente da temperatura e combina uma PINN com umfiltro de partículas para a estimação de estados. A PINN resolve o modelo de transferência de calor e atua como modelo de evolução do estado no filtro de partículas. Medidas sintéticas e reais de temperatura, obtidas em experimentos de aquecimento do nanofluido, alimentam a solução do problema de estimação de estado. Os resultados mostram que a abordagem baseada em PINNs prevê com alta precisão diversas condições experimentais. Além disso, a combinação de PINN e filtro de partículas se apresenta como uma ferramenta promissora para a modelagem e controle de processos térmicos em aplicações biomédicas, como a termoterapia do câncer
dc.description.sponsorshipFundação de Amparo à Pesquisa e Inovação do Espírito Santo (Fapes)
dc.formatText
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufes.br/handle/10/19252
dc.languagepor
dc.language.isopt
dc.publisherUniversidade Federal do Espírito Santo
dc.publisher.countryBR
dc.publisher.courseMestrado em Engenharia Química
dc.publisher.departmentCentro de Ciências Agrárias e Engenharias
dc.publisher.initialsUFES
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Química
dc.rightsopen access
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectModelagem híbrida
dc.subjectRedes neurais baseadas em física
dc.subjectInferência Bayesiana
dc.subjectTermoterapia
dc.subjectHybrid modeling
dc.subjectPhysics-informed neural networks
dc.subjectBayesian inference
dc.subjectthermotherapy
dc.subject.cnpqEngenharia Química
dc.titleSimulação e estimação em um processo de hipertermia com nanofluidos utilizando redes neurais informadas por física e filtro de partículas
dc.title.alternativeSimulation and estimation in a hyperthermia process with nanofluids using physics-informed neural networks and particle filter
dc.typemasterThesis
foaf.mboxwancleypedruzzi@hotmail.com
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