A carregar...
Publicação
Utilização de redes neuronais artificiais como ferramenta de gestão de processos de digestão anaeróbia. Caso de estudo – ETAR do Seixal
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
|---|---|---|---|---|
| 4.54 MB | Adobe PDF |
Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
As redes neuronais artificiais (RNA) têm sido apontadas como uma boa ferramenta de gestão da digestão anaeróbia, e o presente trabalho procurou explorar as funcionalidades de um aplicativo informático de criação de RNA, analisando a sua capacidade para modelar e otimizar os processos anaeróbios.
O trabalho inseriu-se num estudo mais amplo, desenvolvido pelo grupo Águas de Portugal, no qual se pretendeu obter uma visão mais alargada e robusta da aplicabilidade deste tipo de ferramentas em digestores anaeróbios de diferentes instalações. O caso de estudo foi a ETAR do Seixal, pertencente à SIMARSUL, e o software utilizado foi o NeuralTools®.
O desenvolvimento do estudo iniciou-se com a preparação dos dados referentes à ETAR do Seixal, tendo-se considerado esta como sendo a etapa determinante. A partir da caracterização das variáveis e de uma análise de correlações entre elas, foi possível selecionar 20 variáveis a integrar nos ensaios de treino e de teste, cujos principais objetivos se prenderam com a identificação da RNA com maior capacidade para prever o biogás produzido e a seleção das variáveis mais adequadas para a modelação dos processos anaeróbios. O treino e teste de redes envolveu a realização de 266 ensaios, a partir dos quais se identificaram as cinco melhores redes para previsão.
A melhor RNA foi criada a partir dos dados de tempo de retenção hidráulico, pH, temperatura, ácidos gordos voláteis e alcalinidade total do digestor, e permitiu obter boas previsões do biogás produzido. Os resultados alcançados com esta rede ficaram, contudo, aquém dos valores de referência de uma previsão considerada “muito boa” e o reduzido número de casos usados para treinar a rede afigura-se como a principal causa. A escassez de dados constituiu, de resto, a principal limitação ao longo do estudo, permitindo realçar a importância da monitorização na gestão da digestão anaeróbia.
Descrição
Palavras-chave
Digestão anaeróbia Redes neuronais artificiais Modelação Biogás Previsão