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Dissertação

Modelação da digestão anaeróbia da ETAR de Vila Franca de Xira com Redes Neuronais Artificiais EVALUATED

Detalhes: O biogás produzido a partir da digestão anaeróbia de lamas produzidas nas Estações de Tratamento de Águas Residuais (ETAR) é uma fonte de energia renovável, motivo pelo qual este processo ganhou importância, num contexto onde cada vez mais as empresas pretendem ser auto sustentáveis. O processo de digestão anaeróbia das lamas é bastante complexo, tornando a sua optimização imprescindível para o aumento da produção de biogás que é convertido em energia eléctrica. Este estudo foi desenvolvido na ETAR de Vila Franca de Xira e a variável a modelar foi a potência eléctrica produzida (kWh/dia). Através da utilização de Redes Neuronais Artificiais (RNAs) foi possível construir um modelo que se ajustasse aos dados do processo e tornou evidente a importância da não linearidade no processo modelado. Previamente à construção dos modelos, através da análise de correlações, foram seleccionadas as variáveis com maior impacto no processo: carga de sólidos totais alimentada, alcalinidade e sólidos totais nas lamas à saída da digestão, caudal alimentado e teor em sólidos totais nas lamas alimentadas ao digestor. O modelo não linear foi conseguido com uma rede do tipo Perceptrão de Múltiplas Camadas, tendo sido a melhor rede obtida com 25 nós na camada oculta e com uma função de activação logística do tipo sigmóide, cujo valor de RMSE (raiz do erro médio quadrático) foi de 27 kWh/dia, que corresponde a um erro de 2,5% da gama de valores medidos. Para este estudo foi utilizado o Neural Network Toolbox™, através do software de cálculo numérico, MATLAB.
Keywords: Digestão Anaeróbia, Energia do Biogás, Análise Multivariada de Dados, Redes Neuronais Artificiais, Modelação

Discussão: novembro 26, 2014, 15:0