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http://bibliotecatede.uninove.br/handle/tede/1363
Tipo do documento: | Dissertação |
Título: | Modelagem e implementação de um sistema inteligente de apoio operacional aplicado ao processo de tratamento de água |
Autor: | Santos, Fábio Cosme Rodrigues dos |
Primeiro orientador: | Librantz, Andre Felipe Henriques |
Primeiro membro da banca: | Librantz, Andre Felipe Henriques |
Segundo membro da banca: | Spinola, Mauro de Mesquita |
Terceiro membro da banca: | Dias, Cleber Gustavo |
Resumo: | A água é um recurso essencial para que a vida seja mantida. No entanto, para que seja apropriada ao consumo dos seres humanos, a qualidade da água deve atender a vários requisitos de potabilidade definidos por legislações. Em grande parte, é captada de recursos hídricos superficiais, como represas e rios, e transferida ao processo de tratamento de água. Dentre os vários processos químicos existentes no tratamento está a coagulação, que tem a finalidade de desestabilizar as cargas elétricas das substâncias indesejáveis, ocasionando a formação de flocos que ficarão retidos no processo de tratamento. A dosagem de coagulante é definida, geralmente, utilizando-se dos métodos de ensaios de jar-teste e de medições de potencial zeta, os quais são necessários a cada mudança da qualidade de água bruta (característica da água no manancial). Os ensaios de jar-teste exigem recursos humanos e têm o tempo de realização longo e os analisadores de potencial zeta têm custo de aquisição elevado. Os resultados obtidos de ambos os procedimentos ainda são melhorados durante a utilização no processo de tratamento de água, de acordo com a experiência do técnico do tratamento. As técnicas de Inteligência Computacional, como as Redes Neurais Artificiais, foram utilizadas para fornecer valores otimizados da dosagem de coagulante nas ocasiões de alterações da qualidade de água bruta e da turbidez da água filtrada, visando à redução de custos no processo com produtos químicos e intervenção humana. As simulações foram realizadas com dados históricos aplicados aos modelos estudados com topologias de 25, 40, 60 e 80 neurônios na camada intermediária. A topologia com 25 neurônios na camada intermediária apresentou melhor resultado nas simulações e foi implementada em tempo real. Os resultados apontaram uma redução de insumos e o incentivo à substituição dos métodos que requerem recursos humanos e equipamentos de alto custo. |
Abstract: | Water is an essential resource for life to be maintained. However, to be appropriate to the consumption of humans, the water quality must meet several potability requirements set by legislation. It´s largely abstracted from surface water resources, such as dams and rivers, and transferred to the water treatment process. Among the various existing chemical processes in the treatment there is the coagulation, which has the purpose of destabilizing the electric charges of the undesirable substances causing the formation of flakes that will be retained in the treatment process. The coagulant dosage is defined generally using the methods of jar-tests and measurements of zeta potential, which are required at each change of quality of raw water (water in the spring characteristic). Jar-test tests require human resources and have the time of implementation and potential long analyzers zeta has high cost of acquisition. The results of both procedures are further improved during use in water treatment process, according to the experience of the technician treatment. The techniques of Computational Intelligence, such as Artificial Neural Networks had been used to provide optimized values of coagulant dosage on quality change in times of raw water and the turbidity of the filtered water, aimed at cutting costs in the process with chemicals and human intervention. The simulations were performed with historical data applied to the models studied with topologies 25, 40, 60 and 80 neurons in the intermediate layer. The topology with 25 neurons in the intermediate layer showed better results in the simulations and was implemented in real time. The results indicate reduction of inputs and encouraging the replacement of methods that require human resources, and high cost equipment. |
Palavras-chave: | sistema de apoio operacional modelagem e simulação redes neurais artificiais inteligência computacional dosagem de coagulante otimização de processos redução de custos operational support system modeling and simulation artificial neural networks computational intelligence coagulant dosage process optimization costs reduction |
Área(s) do CNPq: | ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Instituição: | Universidade Nove de Julho |
Sigla da instituição: | UNINOVE |
Departamento: | Engenharia |
Programa: | Programa de Pós-Graduação de Mestrado e Doutorado em Engenharia de Produção |
Citação: | Santos, Fábio Cosme Rodrigues dos. Modelagem e implementação de um sistema inteligente de apoio operacional aplicado ao processo de tratamento de água. 2015. 187 f. Dissertação( Programa de Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Nove de Julho, São Paulo. |
Tipo de acesso: | Acesso Restrito |
URI: | http://bibliotecatede.uninove.br/handle/tede/1363 |
Data de defesa: | 25-Ago-2015 |
Aparece nas coleções: | Programa de Pós-Graduação de Mestrado e Doutorado em Engenharia de Produção |
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