Predição da performance de um reator UASB para o tratamento de vinhaça usando identificação e redes neuronais
Fecha
2013-03-28Metadatos
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O Brasil é um país tropical com uma quantidade enorme de recursos naturais energéticos. Tendo em vista o crescimento que o país está vivenciando, a exploração destes recursos energéticos se torna a cada dia mais atrativa. Entre as diversas alternativas, a biomassa está entre as mais notáveis principalmente pela sua aplicabilidade em propriedades rurais e agroindústrias de todo território nacional. A utilização de biomassa, para produção de etanol, mesmo em pequena escala, resulta em uma considerável produção de vinhaça resíduo de produção que apresenta elevado teor de matéria orgânica e é visto como um efluente altamente poluente. A biodigestão anaeróbia da vinhaça em reatores anaeróbios de fluxo ascendente e manta de lodo (UASB) é uma alternativa eficiente tanto para o tratamento da vinhaça quanto para a produção de biogás. Este trabalho apresenta o estudo da modelagem empírica, usando ferramentas tais como redes neuronais artificiais (RNAs) e identificação paramétrica, do funcionamento de um reator UASB tratando a vinhaça obtida com a destilação do etanol produzido a partir de duas biomassas diferentes: matéria-prima amilácea (batata) e sacarídea (cana-de-açúcar). As entradas usadas nos modelos foram selecionadas através de métodos estatísticos a partir de uma série de parâmetros monitorados durante a operação experimental do reator, onde fica evidente a importância da Demanda Química de Oxigênio inicial, das temperaturas e do período de operação do reator com a mesma carga. Os resultados mostraram-se promissores para o uso destas ferramentas para a predição da performance de sistemas biológicos de alta complexidade tais como a digestão anaeróbia, nos melhores casos sendo alcançado uma correlação de 0,98841 para a vinhaça de batata, e uma correlação de 0,99738 para a vinhaça de cana-de-açúcar usando redes neuronais.