Modelagem do processo de tratamento do lixiviado de um aterro sanitário usando processos oxidativos avançados, via redes neurais artificiais

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Albuquerque, Jayne Cosme
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual da Paraíba; Pró-Reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa - PRPGP; Brasil; UEPB; Programa de Pós-Graduação em Ciência e Tecnologia Ambiental - PPGCTA
• Palavras-chave em Português: Foto- Fenton; Aterro sanitário; Redes Neurais Artificiais; Sistema de tratamento de lixiviado; Photo-Fenton; ENGENHARIAS::ENGENHARIA SANITARIA
• Link de acesso: http://tede.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/tede/3907

As Redes Neurais Artificiais (RNA’s) é uma abordagem alternativa aos métodos estatísticos tradicionais no mapeamento de um sistema linear como também não linear. São modelos que vêm sendo desenvolvidos nos últimos anos, e tem como metáfora o funcionamento do cérebro humano. Estes modelos tomam como base as redes neurais biológicas associadas ao processamento paralelo do cérebro humano, constituído por elementos de processamento interconectados, chamados de neurônios, os quais estão dispostos em camadas e são responsáveis pela não-linearidade e pela memória da rede. Este trabalho tem como objetivo modelar um sistema de tratamento de lixiviado com os processos oxidativos avançados usando Redes Neurais Artificiais. Os dados que foram utilizados neste trabalho foi proveniente da pesquisa desenvolvida por Martins (2014). Com um sistema experimental que foi instalado e monitorado nas dependências físicas do laboratório da Estação Experimental de Tratamentos Biológicos de Esgotos Sanitário (EXTRABES) da Universidade Estadual da Paraíba- UEPB. No tratamento do lixiviado foi utilizado dois tipos de processos oxidativos avançados o Foto-Fenton e a fotólise de H2O2/UV. Para o sistema Foto-Fenton foi considerado às variáveis concentração de H2SO4, concentração de H2O2, tempo e taxa de radiação Ultravioleta. No sistema H2O2/UV concentração de H2O2, tempo e taxa radiação ultravioleta. Estes parâmetros que foram utilizados para monitorar os processos oxidativos avançados serão usados como sendo as variáveis de entrada na elaboração das redes neurais artificiais. Para o treinamento e validação da rede foi utilizado um código computacional no software Matlab. O melhor algoritmo de minização do erro foi o Levenberg Marquardt com uma configuração de RNA com o gradiente igual a 2,39.10^-5 e erro médio quadrático (MSE) igual a 1.10^-6. Utilizou-se no treinamento destas redes uma camada oculta contendo 10 neurônios e funções de ativação sigmóide tangente e purelin. No sistema H2O2/UV o melhor desempenho nas etapas de treinamento e validação foi a RNA com uma camada oculta com 25 neurônios, apresentando um coeficiente de determinação acima de 0,97. No sistema Foto-Fenton com uma arquitetura com duas camadas ocultas contendo em cada camada oculta 5 e 25 neurônios, respectivamente, apresentou resultados significantes como coeficientes de determinação de treinamento e validação acima de 0,95.