Modelagem e simulação de um tratamento de efluentes organicos atraves de redes neurais

AUTOR(ES)

Francisco Otavio Campelo Salviano

DATA DE PUBLICAÇÃO

2002

RESUMO

A motivação inicial do presente trabalho constituiu-se na realização da modelagem do processo de tratamento de efluentes orgânicos da Rhodia Paulínia visando a predição da concentração de nitrogênio no seio do reator biológico e assim fornecendo dados ao operador para controlar a dosagem de hidróxido de amônio, evitando-se o excesso de nitrogênio enviado para a bacia fluvial. Como os fenômenos que ocorrem no reator biológico são de difícil modelagem fenomenológica e, uma vez que existe uma extensa base de dados com todas as informações das variáveis de entrada e saída, a modelagem via redes neurais artificiais foi a escolhida. Através de uma análise qualitativa realizada por especialistas do processo, onze variáveis foram definidas como de entrada e uma variável (concentração de nitrogênio no seio do reator) como saída, formando uma arquitetura da rede neural de 11 neurônios na camada de entrada, 27 na camada oculta e 1 na camada de saída. Utilizando o modelo neural treinado para simular a estação de tratamento de efluentes, detectou-se a realização de um procedimento operacional- adição de anti-espumante ao reator biológico - que trazia sérios problemas de estabilização para a estação, com aumentos bruscos da concentração de nitrogênio. Como conseqüência deste procedimento sem registro, constatou-se que muito dos dados da planilha utilizada para treinamento da rede neural não representavam o processo normal do tratamento de efluentes e por isto os resultados das simulações realizadas discordavam das medições analíticas. Como principal resultado do presente trabalho, relata-se a eliminação da adição de anti-espumante ao reator, permitindo uma melhor estabilização da estação de tratamento. Para que um modelo neural mais adequado seja desenvolvido, novos dados deverão ser coletados e a rede treinada novamente sem a interferência de procedimentos não registrados

ASSUNTO(S)

residuos organicos aguas residuais - purificação - tratamento biologico redes neurais (computação)

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