Dissertação

Modelação da digestão anaeróbia da ETAR da Guia com Redes Neuronais Artificiais EVALUATED

As redes neuronais artificiais (RNA) são uma das mais recentes técnicas utilizadas na modelação e previsão de problemas complexos, que não podem ser tratados de forma eficaz com soluções convencionais. Um exemplo deste tipo de problemas é a digestão anaeróbia. O presente estudo utiliza as RNA como uma técnica de previsão da produção de metano nos digestores anaeróbios da ETAR da Guia localizada em Cascais, Portugal. Os dados operacionais da ETAR durante um período de 12 meses foram recolhidos e utilizados na análise. O estudo considerou o efeito dos seguintes parâmetros operacionais dos digestores: caudal de entrada de lamas nos digestores, caudal de entrada de lamas que chegam à Fase Sólida dos tratamentos da ETAR em estudo, a percentagem e a carga de sólidos totais de entrada nos digestores. Para a previsão da produção de metano foi construído um modelo com RNA, com uma camada escondida, 30 nós e com um limite máximo de 600 iterações. O treino e teste do modelo com RNA foi efectuado com dados relativos aos primeiros nove meses. Na construção do modelo, o desempenho obtido no conjunto de teste foi de 9,84% de erro normalizado médio e um coeficiente de determinação (R^2) médio de 0,86. Posteriormente, o modelo foi validado com dados que não foram utilizados durante as fases de treino e teste da construção do modelo (últimos três meses dos dados), demonstrando a eficácia do modelo para prever a produção de metano, com um R^2 de 0,79 e um erro normalizado de 11,6%.
Biogás, Previsão, Modelação, Redes Neuronais Artificiais, Digestão Anaeróbia

Novembro 26, 2014, 16:30

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

CO-ORIENTADOR

Catarina Correia

SANEST

Especialista

ORIENTADOR

Helena Maria Rodrigues Vasconcelos Pinheiro

Departamento de Bioengenharia (DBE)

Professor Auxiliar