OPERAÇÃO ÓTIMA DE UMA PLANTA DE TRATAMENTO DE EFLUENTES - BENCHMARK SIMULATION MODEL 1

OPERAÇÃO ÓTIMA DE UMA PLANTA DE TRATAMENTO DE EFLUENTES - BENCHMARK SIMULATION MODEL 1

ALVES, A. C; ANJOS, D. A; LIMA, F. S; ALVES, V. M. C; ARAÚJO, A. C. B

Pôster:

Existe hoje uma grande preocupação em relação ao grau de tratamento dosefluentes gerados pela população e indústrias, as suas consequências sobre o meio ambiente,a qualidade das águas e aos seus usos e benefícios. As Estações de Tratamento de ÁguasResiduais (ETAR), são grandes sistemas não-lineares sujeitos a grandes perturbações na taxade fluxo de entrada das estações e na carga de poluentes, juntamente com incertezas quanto àcomposição das águas residuais recebidas. O presente trabalho tem como objetivo modelar,simular e validar um metamodelo do processo químico de tratamento de efluentes. O modelorigoroso foi implementado no ambiente SIMULINK/C por Alex et al. (2008), e o metamodelofoi gerado utilizando a metodologia Kriging. Para a geração de variáveis aleatórias nãoenviesadasque fazem parte da construção do metamodelo, foi utilizada a técnica do hipercubolatino. Foi observado que todas as variáveis de qualidade do efluente (saídas), estão dentrodos valores permitidos. Os resultados obtidos no metamodelo foram comparados, por meio devalidação cruzada pelos gráficos de dispersão, com o modelo rigoroso, apresentando-se omelhor ajuste das curvas possíveis. Por fim, conclui-se que o metamodelo gerado tem acapacidade de prever as variáveis de decisão do processo, podendo substituir o modelorigoroso, gerando resultados em menor tempo hábil.

Existe hoje uma grande preocupação em relação ao grau de tratamento dosefluentes gerados pela população e indústrias, as suas consequências sobre o meio ambiente,a qualidade das águas e aos seus usos e benefícios. As Estações de Tratamento de ÁguasResiduais (ETAR), são grandes sistemas não-lineares sujeitos a grandes perturbações na taxade fluxo de entrada das estações e na carga de poluentes, juntamente com incertezas quanto àcomposição das águas residuais recebidas. O presente trabalho tem como objetivo modelar,simular e validar um metamodelo do processo químico de tratamento de efluentes. O modelorigoroso foi implementado no ambiente SIMULINK/C por Alex et al. (2008), e o metamodelofoi gerado utilizando a metodologia Kriging. Para a geração de variáveis aleatórias nãoenviesadasque fazem parte da construção do metamodelo, foi utilizada a técnica do hipercubolatino. Foi observado que todas as variáveis de qualidade do efluente (saídas), estão dentrodos valores permitidos. Os resultados obtidos no metamodelo foram comparados, por meio devalidação cruzada pelos gráficos de dispersão, com o modelo rigoroso, apresentando-se omelhor ajuste das curvas possíveis. Por fim, conclui-se que o metamodelo gerado tem acapacidade de prever as variáveis de decisão do processo, podendo substituir o modelorigoroso, gerando resultados em menor tempo hábil.

Palavras-chave:

DOI: 10.5151/cobeq2018-PT.0321

Referências bibliográficas

• [1] ALEX, J., BENEDETTI, L., COPP, J., GERNAEY, K. V., JEPPSSON, U., NOPENS, I., PONS, N., RIEGER, L., ROSEN, C., STEYER, J. P., VANROLLEGHEM, P., WINKLER, S. “Benchmark Simulation Model no. 1 (BSM1),” Department of Industrial Electrical Engineering and Automation, Lund University, Tech. Rep. CODEN:LUTEDX/(TEIE7229)/1-62/(2008), 2008. ALVES, V. M. C; ARAÚJO, A. C. B; Modelagem, simulação e validação de metamodelo de uma planta de tratamento de efluentes através da técnica kriging. Universidade Federal de Campina Grande. Trabalho de conclusão de curso, defendido em março de 2017, Campina Grande, Paraíba. COSTA, A. B; ARAÚJO, A. C. B; Desenvolvimento de metamodelos kriging e otmização de uma planta de tratamento de efluentes (bsm2). Universidade Federal de Campina Grande. Dissertação de mestrado, defendido em dezembro de 2016, Campina Grande, Paraíba. JEPPSSON, U., NOPENS, I., BENNEDETTI, L., PONS, M.N., ALEX, J., COOP, J., GERNAEY, K.V., ROSEN, C., STEYER, J.P., VANROLLEGHEM, P. Benchmark simulation model No 2. Department of Industrial Electrical Engineering and Automation, Lund University, Tech. Rep. 2011. LOPHAVEN, S.N., NIELSEN, H.B., SONDERGAARD, J. DACE A MATLAB Kriging Toolbox, Technical Report IMM-TR-2002-12, version 2.0, Technical University of Denmark, Denmark, 2002. SACKS, J., WELCH, J.W., MITCHELL, T.J. ET AL. “Design and Analysis of Computer Experiments”, Statistical Science., v.4, pp. 409-435. 1989.

Como citar:

ALVES, A. C; ANJOS, D. A; LIMA, F. S; ALVES, V. M. C; ARAÚJO, A. C. B; "OPERAÇÃO ÓTIMA DE UMA PLANTA DE TRATAMENTO DE EFLUENTES - BENCHMARK SIMULATION MODEL 1", p-1209-1212. In: . São Paulo: Blucher, 2018.
ISSN 23591757, DOI 10.5151/cobeq2018-PT.0321