Aplicação de redes neurais no tratamento de efluentes Industriais contendo ciprofloxacina

• Ano de defesa: 2025
• Autor(a) principal: Miranda, Adriana Guglielmi Ranieri [UNIFESP]
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• dARK ID: ark:/48912/001300001qvt3
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de São Paulo
• Palavras-chave em Português: Efluentes farmacêuticos; Antibióticos; Tecnologias avançadas de oxidação; Ozonização; Modelagem empírica; Pharmaceutical wastewaters; Antibiotics; Advanced oxidation technologies; Ozonation; Empirical modeling; 6. Água potável e saneamento
• Link de acesso: https://hdl.handle.net/11600/74230

Frente à persistência de fármacos no ambiente aquático e sua resistência aos métodos convencionais de tratamento de efluentes, torna-se essencial buscar alternativas eficazes. Neste contexto, os Processos Oxidativos Avançados (POA) surgem como soluções promissoras, utilizando radicais livres, especialmente o radical hidroxila, para degradar contaminantes orgânicos e mineralizá-los em água e dióxido de carbono. Esses processos abrangem diferentes métodos, como químicos, fotoquímicos, sonoquímicos e eletroquímicos, desencadeando complexas reações químicas com radicais livres. Para conceber, avaliar, otimizar e controlar esses processos, a utilização de modelos matemáticos é uma ferramenta valiosa. Neste sentido, a aplicação da técnica de Redes Neurais Artificiais (RNA), inspirada no aprendizado do cérebro humano, destaca-se como uma abordagem altamente eficaz para modelar fenômenos complexos, como é o caso dos POA. O objetivo central do presente trabalho consistiu em propor modelos, via RNA, para a modelagem do processo de degradação do antibiótico ciprofloxacina por ozonização, realizado em um reator isotérmico do tipo coluna de borbulhamento, operado em regime de batelada. Para tanto, foram consideradas diversas variáveis de entrada, como tempo de reação, pH, concentração de ozônio na corrente de entrada e concentração inicial de ciprofloxacina, enquanto as variáveis de saída foram o teor de carbono orgânico total (COT) e a concentração de ciprofloxacina (CIP). Foram desenvolvidos dois modelos distintos, ambos apresentando uma camada de entrada, uma camada oculta e uma camada de saída. O número de neurônios na camada oculta foi otimizado nos dois modelos avaliados, buscando-se determinar o menor valor possível, ou sejas as configurações mais simples, sem que os modelos perdessem a capacidade de predição e generalização do processo estudado. Os dois modelos obtidos foram capazes de representar, satisfatoriamente, o processo da degradação da ciprofloxacina, por ozonização, apresentando, por exemplo, valores do coeficiente de determinação (R2), para a etapa de validação, iguais a 0,9994 (para a predição do teor de COT) e 0,9984 (para a predição da concentração do CIP), respectivamente, e não apresentaram problemas de overfitting.