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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: AVALIAÇÃO DE MODELOS PREDITIVOS PARA PRODUÇÃO DE BIOGÁS USANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS Autor: MICHEL ANGELO O W DE CARVALHO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
FLORIAN ALAIN YANNICK PRADELLE - ORIENTADOR
BRUNNO FERREIRA DOS SANTOS - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 66522
Catalogação: 29/04/2024 Liberação: 06/05/2024 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=66522@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=66522@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.66522
Resumo:
Título: AVALIAÇÃO DE MODELOS PREDITIVOS PARA PRODUÇÃO DE BIOGÁS USANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS Autor: MICHEL ANGELO O W DE CARVALHO
BRUNNO FERREIRA DOS SANTOS - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 66522
Catalogação: 29/04/2024 Liberação: 06/05/2024 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=66522@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=66522@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.66522
Resumo:
O biogás é uma energia renovável com grande potencial de produção a partir
de resíduos, incluindo resíduos alimentares. Nesse contexto, o presente trabalho
apresenta o desenvolvimento de três modelos distintos usando Redes Neurais
Artificiais (RNAs), com a capacidade de prever o volume acumulado de biogás, de
metano e a concentração de CH4, respectivamente. Foi construído um banco de
dados da literatura com variáveis do processo de biodigestão anaeróbia: tipo de
biomassa, tipo de reator/alimentação, teor de sólido volátil, pH, taxa de carga
orgânica, tempo de retenção hidráulica, temperatura e volume do reator. Para cada
conjunto de modelos, foram desenvolvidas e testadas 24 RNAs utilizando a
ferramenta computacional MATLAB. As RNAs foram avaliadas pela sua
capacidade de estimação através do coeficiente de determinação (R2
) e também
através da soma do erro quadrático (SSE) obtidos. Após as etapas iniciais, as redes
neurais foram usadas para criar superfícies de resposta, buscando regiões ideais
para produção de biogás e metano. Contudo, um único modelo não atingiu a
representatividade desejada, levando à segmentação dos dados por tipo de
biomassa. As RNAs desenvolvidas demonstraram eficácia na estimação dos grupos
usados para treinamento, teste e validação. A melhor rede alcançou R2
de 0,9969 para biogás, 0,9963 para metano e 0,9386 para a porcentagem de metano, com SSE
de 0,1808, 0,1089 e 11,45, respectivamente. A estratégia de combinar variáveis do
processo em superfícies de resposta revelou-se útil para identificar pontos ótimos
no processo produtivo.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |