Integrando Python e Microsoft Excel no ensino de otimização paramétrica em Engenharia de Processos
DOI:
https://doi.org/10.35699/2237-5864.2025.52342Palavras-chave:
otimização paramétrica, metodologia de ensino, Microsoft Excel, Python, Engenharia QuímicaResumo
Este estudo apresenta uma metodologia de ensino voltada à otimização paramétrica em uma turma de Engenharia Química na Universidade Federal do Rio Grande do Norte, utilizando Microsoft Excel e Python. A metodologia é organizada em três fases progressivas. Na primeira, um questionário é aplicado para avaliar o conhecimento prévio dos alunos. Na segunda, problemas de otimização mais realistas são discutidos em sala de aula, destacando as limitações das abordagens analíticas tradicionais e apresentando as funcionalidades básicas das ferramentas adotadas. Na fase final, os alunos são desafiados a resolver um problema de otimização complexo envolvendo uma rede de trocadores de calor, utilizando as duas ferramentas mencionadas. Apesar de 57,14% dos alunos terem optado por métodos analíticos não computadorizados no questionário proposto na fase inicial, o problema da fase final foi resolvido com sucesso, resultando em uma nota de 8,0 na avaliação numérica. Isso reflete o êxito da intervenção realizada durante a fase 2, guiada pelos resultados obtidos na fase 1 da pesquisa. O Python e o Excel se mostraram ferramentas eficazes para o ensino de otimização paramétrica, mesmo em turmas pequenas e heterogêneas.
Downloads
Referências
ADJIMAN, Claire S.; ANDROULAKIS, Ioannis. P.; FLOUDAS, Christodoulos. A. A global optimization method, αBB, for general twice-differentiable constrained NLPs. Implementation and computational results. Computers & Chemical Engineering, v. 22, n. 9, p. 1159-1179, ago. 1998. DOI: https://doi.org/10.1016/S0098-1354(98)00218-X. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S009813549800218X. Acesso em: 19. set. 2023. DOI: https://doi.org/10.1016/S0098-1354(98)00218-X
AVRIEL, Mordecai; WILLIAMS, Adrian C. An extension of geometric programming with applications in engineering optimization. Journal of Engineering Mathematics, v. 5, n. 2, p. 187-194, abr. 1971. DOI: https://doi.org/10.1007/BF01535411. Disponível em: https://link.springer.com/article/10.1007/BF01535411. Acesso em: 21 set. 2023. DOI: https://doi.org/10.1007/BF01535411
BRIONES, Laura; ESCOLA, Jose María. Application of the Microsoft Excel Solver tool in the solution of optimization problems of heat exchanger network systems. Education for Chemical Engineers, v. 26, p. 41-47, jan. 2019. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ece.2018.10.003. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1749772818300125. Acesso em: 01 out. 2023. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ece.2018.10.003
CACCAVALE, Fiammetta; GARGALO, Carina Loureiro da Costa Lira; GERNAEY, Krist V.; KRÜHNE, Ulrich. SPyCE: a structured and tailored series of Python courses for (bio)chemical engineers. Education for Chemical Engineers, v. 45, p. 90-103, out. 2023. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ece.2023.08.003. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1749772823000404. Acesso em: 07 jan. 2024. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ece.2023.08.003
DOMÍNGUEZ, Juan Carlos; ALONSO, Maria Virginia; GONZÁLEZ, Emilio José; GUIJARRO, M. Isabel; MIRANDA, Ruben; OLIET, Mercedes; RIGUAL, Victoria; TOLEDO, Jose M.; VILLAR-CHAVERO, M. Mar; YUSTOS, Pedro. Teaching chemical engineering using Jupyter notebook: problem generators and lecturing tools. Education for Chemical Engineers, v. 37, p. 1-10, out. 2021. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ece.2021.06.004. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1749772821000397. Acesso em: 30 out. 2023. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ece.2021.06.004
FERREIRA, Eugénio Campos; LIMA, Ricardo; SALCEDO, Romualdo. Spreadsheets in chemical engineering education - A tool in process design and process integration. International Journal of Engineering Education, Grã-Bretanha, v. 20, n. 6, p. 928-938, jan. 2004. Disponível em: https://sigarra.up.pt/fcnaup/en/PUB_GERAL.PUB_VIEW?pi_pub_base_id=52905. Acesso em: 18 fev. 2025.
GOLMAN, Boris; YERMUKHAMBETOVA, Assiya. An Excel VBA‐based educational module for simulation and energy optimization of spray drying process. Computer Applications in Engineering Education, v. 27, n. 5, p. 1103-1112, ago. 2019. DOI: https://doi.org/10.1002/cae.22139. Disponível em: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/cae.22139. Acesso em: 29 set. 2023. DOI: https://doi.org/10.1002/cae.22139
GOR, Gennady. Python for chemical engineers: an efficient approach to teach non-programmers to program. In: Spring ASEE Middle Atlantic Section Conference, Newark, New Jersey, abr. 2022. DOI: https://doi.org/10.18260/1-2--40065. Disponível em: https://peer.asee.org/40065. Acesso em: 07 jan. 2024.
INGUVA, Pavan; BHUTE, Vijesh J.; CHENG, Thomas Nok Him; WALKER, Pierre J. Introducing students to research codes: a short course on solving partial differential equations in Python. Education for Chemical Engineers, v. 36, p. 1-11, jul. 2021. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ece.2021.01.011. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1749772821000117. Acesso em: 28 set. 2023. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ece.2021.01.011
MA, Liang; MA, Ruina; CHABLAT, Damien; BENNIS, Fouad. Human arm simulation for interactive constrained environment design. International Journal on Interactive Design and Manufacturing, v. 7, n. 1, p. 27-36, abr. 2013. DOI: https://doi.org/10.1007/s12008-012-0162-z. Disponível em: https://link.springer.com/journal/12008. Acesso em: 14 set. 2023. DOI: https://doi.org/10.1007/s12008-012-0162-z
PERLINGEIRO, Carlos Augusto G. Engenharia de processos: análise, simulação e síntese de processos químicos. São Paulo, Brasil: Blucher, 2005.
RUDD, Dale F.; WATSON, Charles. C. Strategy of process Engineering. Nova York, United States: John Wiley & Sons, 1968.
SCHNEIDER, Patrick; XHAFA, Fatos. Anomaly detection and complex event processing over IoT Data Streams: with application to eHealth and patient data monitoring. Elsevier, 2022. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/book/9780128238189/anomaly-detection-and-complex-event-processing-over-iot-data-streams. Acesso em: 08. out. 2024. DOI: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-823818-9.00014-6
SEIDER, Warren D.; LEWIN, Daniel R.; SEADER, J. D.; WIDADGDO, Soemantri; GANI, Rafiqul; NG, Ka Ming. Product and process design principles: synthesis, analysis and evaluation. 4. ed. New York, United States: Wiley, 2016.
TEPPAITOON, Wittaya. Solving L-L extraction problems with Excel spreadsheet. ChE classroom, v. 50, n. 3, ago. 2016. Disponível em: file:///C:/Users/zulmiram/Downloads/perrycollins,+Teppaitoon_Summ16_GALLEY-1.pdf. Acesso em: 18 fev. 2025.
UDUGAMA, Isuru A.; ATKINS, Martin; BAYER, Christoph; CARSON, James; DIKICIOGLU, Duygu; GERNAEY, Krist. V.; GLASSEY, Jarka; TAYLOR, Mathew; YOUNG, Brent R. Digital tools in Chemical Engineering education: the needs and the desires. Education for Chemical Engineers, v. 44, p. 63-70, jul. 2023. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ece.2023.05.002. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1749772823000192. Acesso em: 12 fev. 2024. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ece.2023.05.002
WHITFIELD, Clifford A.; WEST, Dustin W.; TOMS, Lowell; MERRIL, John A. A first-year design project software tool to emphasize problem solving with computer programming in the design process. In: ASEE Annual Conference and Exposition, San Antonio, Texas, jun. 2012. DOI: https://doi.org/10.18260/1-2--20807. Disponível em: https://peer.asee.org/20807. Acesso em: 21 dez. 2023.
WONG, Kelvin W. W.; BARFORD, John Patrick. Teaching Excel VBA as a problem solving tool for chemical engineering core courses. Education for Chemical Engineers, v. 5, n. 4, p. 72-77, dez. 2010. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ece.2010.07.002. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1749772810000084. Acesso em: 08 jan. 2024. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ece.2010.07.002
Publicado
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2025 Francinelson Pontes do Carmo, Vanja Maria de França Bezerra

Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Autores que publicam nesta revista mantêm os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Commons Attribution que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.
Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
Política de acesso aberto:
A Revista Docência do Ensino Superior é um periódico de Acesso Aberto, o que significa que todo o conteúdo está disponível gratuitamente, sem custo para o usuário ou sua instituição. Os usuários podem ler, baixar, copiar, distribuir, imprimir, pesquisar ou vincular os textos completos dos artigos, ou usá-los para qualquer outra finalidade legal, sem solicitar permissão prévia do editor ou do autor, desde que respeitem a licença de uso do Creative Commons utilizada pelo periódico. Esta definição de acesso aberto está de acordo com a Iniciativa de Acesso Aberto de Budapeste (BOAI).

























