Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química.Neste trabalho é implementado um algoritmo de controle preditivo com modelo adaptativo em um reator de pirólise operando em regime semibatelada. Um reator de 8L e mais um sistema de separação foram desenvolvidos para este propósito. A temperatura do reator é controlada através de um sistema de controle digital implementado para este processo. O modelo utilizado para inferir sobre o processo é uma rede neural multicamada completamente recursiva. Inicialmente um controlador preditivo é implementado, notando-se um problema de desvio permanente da variável controlada em relação ao set point. Para evitar problemas de offset um algoritmo adaptativo é adotado, efetuando on-line a atualização dos pesos da rede. A rede neural é utilizada para predizer explicitamente a saída do processo (temperatura do reator) através de um horizonte de predição pré-definido. Esse vetor de saída do processo é usado para estimar, através de otimização, as entradas do processo (potência de aquecimento). O Controlador preditivo adaptativo apresentou desempenho superior aos controladores clássicos do tipo retroalimentação, estabilizando a temperatura sem overshoots significativos, sem offset e conseguindo compensar os fortes distúrbios ocasionados pelo alívio da pressão do reator através da liberação parcial dos produtos da pirólise de borra de tinta.