@MASTERSTHESIS{ 2015:1266434360,
 	title = {Modelagem e implementação de um sistema inteligente de apoio operacional aplicado ao processo de tratamento de água},
 	year = {2015},
 	url = "http://bibliotecatede.uninove.br/handle/tede/1363",
 	abstract = "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.",
 	publisher = {Universidade Nove de Julho},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação de Mestrado e Doutorado em Engenharia de Produção},
 	note = {Engenharia}
}