Modelagem em redes neurais aplicada a autodepuração de rios.pdf

Modelagem em redes neurais aplicada a autodepuração de rios PDF

Fabiana Costa De Araujo Schutz, Vera A. Lima, Eduardo Eyng

O presente estudo consistiu no desenvolvimento de dois modelos em Redes Neurais Artificiais (RNA) com o objetivo de caracterizar o oxigênio dissolvido e modelar a autodepuração do rio. O rio estudado foi o Rio Alegria, localizado no município de Medianeira no Estado do Paraná. Para treinamento e validação dos modelos foram gerados 132 grupos de dados: sendo 22 coletas em 06 pontos. As RNA`s desenvolvidas foram nomeadas: RNA1, RNA2, RNA3, RNA4 e RNA5, para caracterizar o OD e RNA6 para modelar a autodepuração do rio. As variáveis de entrada nestas redes foram os parâmetros de qualidade da água e do efluente exceto o (OD), que configurou em todos as redes como saída. Diante dos resultados, referentes as simulações realizadas com o objetivo de caracterizar o oxigênio dissolvido, pode-se concluir que uma RNA pode ser empregada para predizer o oxigênio disponível nas águas de um rio, porém, o modelo só se aplica ao intervalo do rio onde foram realizadas as coletas. Ainda, diante dos resultados do modelo RNA6, pode-se concluir que uma RNA pode ser empregada para predizer a autodepuração de um rio.

Em seguida foi realizada a pré-secagem das amostras em estufa de ventilação forçada de ar durante 72 horas a 55°C. Em seguida as amostras foram pesadas e a lixiviação foi avaliada através da diferença entre o peso inicial e o peso final dos cartuchos. O percentual de adição de água adotado para a ração úmida foi de 50%. Os dados

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9783841716422 ISBN
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