Navegando por Palavras-chave "Tratamento de efluentes industriais"

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    Acesso aberto (Open Access)
    Modelagem do tratamento de efluentes fenólicos sintéticos via processos foto-Fenton aplicando a técnica das redes neurais artificiais
    (Universidade Federal de São Paulo, 2022-07-27) Teixeira, Flora Morena de Conceição [UNIFESP]; Moraes, José Ermírio Ferreira de [UNIFESP]; http://lattes.cnpq.br/4692364565124711; http://lattes.cnpq.br/8025783566353845
    Nos últimos anos, tem-se observado um interesse crescente no desenvolvimento de trabalhos relacionados à modernização dos processos de manufatura através da aplicação de novos conhecimentos nos campos da automação, controle e tecnologia da informação. Nesse contexto, uma das principais ferramentas tem sido as redes neurais artificiais (RNA), consistindo em uma importante técnica empírica de modelagem, que é inspirada no funcionamento dos neurônios do cérebro humano, com potencial significativo de uso para predição de variáveis críticas de processos industriais. Adicionalmente, observa-se também a preocupação cada vez maior de indústrias e órgãos governamentais no impacto dos processos produtivos no meio ambiente. Por consequência, processos de tratamento de efluentes mais eficazes e limpos tem sido cada vez mais estudados. Nesse contexto, o presente trabalho apresenta, como objetivo principal, o desenvolvimento de um modelo, via técnica das redes neurais artificiais, capaz de representar, de forma satisfatória, o processo de tratamento de um efluente sintético fenólico, aplicando-se o sistema foto-Fenton. Para esta modelagem, foi utilizada a linguagem R, com o uso do software RStudio, operando-se com apenas uma camada oculta. Neste trabalho foram avaliadas as seguintes variáveis de entrada: tempo de reação, área irradiada, potência das lâmpadas UV, concentração de peróxido de hidrogênio e a concentração de íons ferrosos (Fe2+). Já, como variável de saída, adotou-se o teor de carbono orgânico total (COT). Com o desenvolvimento do trabalho, foram obtidos 3 modelos, a partir de três conjuntos de dados experimentais fornecidos, sendo analisado, para cada modelo, o número ótimo de neurônios da camada oculta. Como resultado, verificou-se uma significativa capacidade de predição da variável de saída COT e capacidade generalização principalmente para o 2° modelo, obtendo-se valores de R2 iguais a 0,985 e 0,957, entre os valores preditos e experimentais, considerando os conjuntos de dados de treinamento e de teste da rede neural, respectivamente. Desta forma, foi possível verificar a eficácia da utilização da RNA para a obtenção de um modelo matemático eficiente para representar processos foto-oxidativos que, frequentemente, apresentam um comportamento complexo, envolvendo mecanismos de reações químicas via radicais livres, podendo assim, de forma rápida e contínua, inferir a qualidade do efluente na saída do seu processo de tratamento.