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Resumo: O presente trabalho consiste na modelagem matemática e simulação numérica de um sistema reacional para polimerização em solução, considerando como caso estudo o poliestireno. O sistema reacional é composto por um reator contínuo tipo tanque agitado (CSTR) para pré-polimerização, associado em série a um reator tubular para conduzir a reação até altos valores de conversão. Um modelo matemático simplificado foi desenvolvido para o CSTR, enquanto que para o reator tubular desenvolveram-se um modelo simplificado, considerando apenas as variações axiais, e um modelo rigoroso, considerando variações axiais e radiais. Na simulação numérica dos modelos desenvolvidos, utilizou-se o método de Newton para resolução do sistema de equações algébricas não lineares obtido na modelagem do CSTR, o método de Runge-Kutta-Gi/l para integração do sistema de equações diferenciais ordinárias gerado na modelagem simplificada do reator tubular, e finalmente os métodos da Colocação Ortogonal e AdamsMoulton para discretização e integração respectivamente, do sistema de equações diferenciais parciais resultante da modelagem matemática rigorosa do reator tubular. Este trabalho ainda utiliza uma rede neural artificial feedforward, com o algoritmo de treinamento backpropagation, para estimativa dos desvios entre os modelos uni e bidimensionais do reator tubular. Os desvios estimados pela rede neural são somados às saídas do modelo unidimensional, aproximando-as das saídas do modelo bidimensional. A forma como a rede neural é aplicada neste trabalho, é apenas uma maneira de representar um dos grandes potenciais da utilização desta ferramenta computacional. O principal objetivo em utilizar uma rede neural, é a construção de um software, baseado em um modelo híbrido neural, capaz de simular com precisão reações de polimerlzação realizadas 'no sistema reacional considerado. Apenas utilizou-se a reação de polimerização do estireno como caso estudo devido a grande disponibilidade de dados em literatura