Karlılık Oranları

3.3.1 Modelagem por redes neurais artificiais

Redes Neurais Artificiais são descritas por Ding et al. (2013) como sistemas de processamento de informações adaptativos e não-lineares que combinam várias unidades de processamento com uma série de características tais quais auto adaptação. Os modelos gerados por RNA têm como principal vantagem a capacidade de gerar não-linearidade (Vijayalakshmi & Girish, 2015), e têm sido adotados extensivamente na descrição e controle de processos químicos ou biológicos de tratamento de efluentes (Yu et al., 2009).

Nogueira et al. (2012) aplicaram uma estratégia de RNA para modelar a taxa de degradação de carbono orgânico dissolvido em um efluente fenólico por foto-Fenton solar em um reator em batelada. A escolha desse tipo de abordagem se deu pela complexidade do problema avaliado, tanto nos mecanismos reacionais, quanto na utilização de luz solar, e pelo fato do modelo gerado ser capaz de prever as não-linearidades associadas. Foi utilizada uma rede neural do tipo feed-forward com 3 camadas e função de ativação do tipo sigmoide. As variáveis de entrada foram: carbono orgânico dissolvido inicial, vazão de peróxido de hidrogênio, concentração de íons ferrosos, taxa de circulação, irradiância instantânea solar no instante t, carbono orgânico dissolvido no tempo t, e temperatura da solução. A variável de saída foi a taxa de remoção de carbono orgânico dissolvido no tempo t. Os autores obtiveram um modelo com coeficiente de determinação de 0,97 e identificaram que as variáveis mais importantes para os valores calculados eram o carbono orgânico dissolvido inicial, a concentração de íons ferrosos, a vazão de peróxido de hidrogênio e a taxa de remoção de carbono orgânico dissolvido.

Em um estudo realizado por Ayodele et al. (2012) foi utilizada uma rede neural artificial para desenvolver um modelo que descrevesse a degradação de amoxicilina pelo processo de foto-Fenton heterogêneo. Os autores assumiram a dosagem de peróxido de hidrogênio, a carga de catalisador, o tempo de tratamento e a concentração inicial de amoxicilina como variáveis de entrada e utilizaram um algoritmo de retro-propagação do erro quadrático médio para ajuste dos parâmetros. O número de neurônios na camada oculta também foi avaliado, sendo constatado uma diminuição do erro quadrático médio até a utilização de 5 neurônio, quando ele

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não diminui mais de forma considerável. Os coeficientes de determinação encontrados para concentrações de 20, 30 e 60 ppm de amoxicilina foram, respectivamente, 0,999, 0,997 e 0,997. Além disso, a carga de catalisador e a dosagem de peróxido de hidrogênio se revelaram as variáveis de entrada mais significativas na degradação da amoxicilina.

Mustafa et al. (2014) publicaram um trabalho em que avaliam a degradação de petróleo em efluentes por foto-Fenton homogêneo e utilizaram RNA para prever e simular o andamento do processo. As variáveis de entrada da rede, do tipo feed forward e com retro-propagação de erros, foram tempo de irradiação, concentração inicial de íons ferrosos, concentração inicial de peróxido de hidrogênio, pH, temperatura, e concentração inicial de petróleo. A variável de saída escolhida foi eficiência de remoção. O modelo teve coeficiente de determinação de 0,9949 e serviu para prever uma remoção ideal de 72% de óleo com 400 mg/L de H2O2, 40 mg/L de Fe2+, 30 °C, pH de 3 e concentração inicial de petróleo de 1000 mg/L. Além disso, para esse trabalho, o pH foi o valor mais significativo, seguido pela concentração de ferro. Os autores chegaram ainda à conclusão de que um modelo de RNA pode reproduzir efetivamente dados experimentais e prever o comportamento do processo analisado.

3.3.2 Modelos de emissão de luz

O estudo e desenvolvimento de modelos para descrever a absorção de luz nos balanços de energia radiante vem sendo desenvolvidos desde a década de 1960. Dentre os trabalhos iniciais, destacam-se os que estudaram a lâmpada como fonte linear (Harris & Dranoff, 1965; Jacob & Dranoff, 1966; Akehata & Shirai, 1972), e os que estudaram a lâmpada como fonte extensa (Irazoqui et al., 1973; Cerdá et al., 1973; Stramigioli et al., 1975). De lá para cá, diversos estudos foram feitos, principalmente relacionados à aplicação dos modelos em diferentes configurações de reator.

Irazoqui et al. (2000) desenvolveram um modelo de fonte extensa simplificado para análise e dimensionamento de foto reatores. O objetivo dos autores foi estabelecer um modelo que retivesse a simplicidade dos modelos de fonte linear e a robustez dos modelos de fonte extensa. Constatou-se uma boa concordância entre os valores encontrados com esse modelo e com o modelo de fonte extensa de emissão volumétrica para raios de lâmpada menores de 10 cm, com valores de erro aumentando para raios maiores.

Ballari et al. (2009) estudaram a cinética da degradação de ácido dicloro acético em um reator fotoquímico em batelada desenvolvido pelos próprios autores. O modelo utilizado assumiu a não existência de emissão, uma vez que a reação em questão ocorre à temperatura

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ambiente. Essa simplificação permitiu obter um modelo unidimensional e unidirecional, cuja solução pode ser calculada numericamente pelo método da ordenada discreta. O emprego dos parâmetros cinéticos obtidos, junto com o balanço de massa e radiação, promoveu uma correlação muito boa entre os dados experimentais e as simulações computacionais, com um erro quadrado médio igual a 6,07%.

Manassero et al. (2016) obtiveram um modelo cinético para a fotodegradação catalítica de ácido clofíbrico em um reator de filme fixo. Os autores aplicaram o balanço de radiação à absorção de luz pelo catalisador e conseguiram reproduzir todos os dados experimentais com apenas dois parâmetros cinéticos. Esses parâmetros, apesar de obtidos com auxílio da taxa local de absorção superficial de energia, são independentes das condições de irradiação e da espessura dos filmes, podendo ser aplicados no dimensionamento, na ampliação de escala e na otimização do tipo de reator utilizado.

CAPÍTULO 4:

METODOLOGIA

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4 Metodologia

O foco deste trabalho é a obtenção de modelos que descrevam a degradação de fenol em processos oxidativos avançados, sobretudo o de foto-Fenton. Os modelos desenvolvidos basearam-se em séries de experimentos desenvolvidos pelo grupo de pesquisa do Laboratório de Fotoquímica e Equilíbrio de Fases (FOTEQ) do departamento de Engenharia Química da Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Adicionalmente, além dos dados de trabalhos anteriores, realizou-se uma série de experimentos em um reator parabólico, cujos resultados foram incluídos nos processos de análise e modelagem.

A etapa inicial do projeto consistiu na realização e execução do planejamento experimental. A etapa de concepção da ferramenta de modelagem empírica por redes neurais realizou-se com auxílio de dados de outros trabalhos do grupo de pesquisa, que foram também aproveitados na concepção e teste do banco de dados desenvolvido. Essas ferramentas foram posteriormente aplicadas aos experimentos realizados no planejamento experimental e na busca de um modelo que descrevesse condições mais diversas de operação.