Influência das condições operacionais em uma planta piloto de Flotação por Ar Dissolvido (FAD) : Influence of operating conditions in a Dissolved Air Flotation (DAF) pilot plant

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silvestre, Carolina Fonseca, 1993-
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1633893
Resumo: Orientadores: Flávio Vasconcelos da Silva, Ana Maria Frattini Fileti
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Esse processo, deve ser precedido por um pré-tratamento: coagulação e/ou floculação; tais etapas, garantem uma melhor eficiência da flotação. Um protótipo de FAD foi montado, instrumentado e automatizado no Laboratório de Controle e Automação de Processos (LCAP) na Unicamp. Por ser um protótipo novo, faz-se necessário um estudo que defina quais são as melhores condições de processo. Dessa forma, esse trabalho investigou as condições de processo que viabilizam a melhor qualidade de água clarificada possível utilizando a ferramenta de planejamento de experimentos aliada à inteligência artificial e aprendizado de máquina. Foi possível obter remoções de turbidez de até 98,8% apenas com a etapa de floculação. Além disso, a partir das análises por planejamento de experimento concluiu-se que a vazão de tanino é a variável de entrada com maior efeito na turbidez removida. A RNA para predição da turbidez apresentou alta capacidade de generalização, entretanto não foi capaz de prever casos extremos testados nos experimentos. O modelo por regressão logística possibilitou a predição da efetividade da etapa de flotação com acurácia de 82%. Já o gerado pela rede neural classificatória obteve acurácia de 100% para os dados gerados nos ensaiosAbstract: Dissolved air flotation (DAF) is a worldwide flotation process applied in water and wastewater treatment. The suspended particles have its density reduced by the aggregation to air micro bubbles, which causes the particles to separate. Flotation process must be preceded by a flocculation and/or coagulation pretreatment, since these processes ensure a more efficient flotation. A DAF prototype was built, instrumented and automated in the Laboratory of Process Control and Automation (LCAP) at Unicamp. Since this is a new prototype, a study that defines which are the best processes conditions is extremely necessary. Thereby, this work will investigate the processes conditions that makes the best clarified water quality possible using experimental design and artificial intelligence and machine learning tools. Turbidity removals of up to 98.8% were obtained only with the flocculation step. In addition, from the analysis by experimental design it was found that the tannin flow is the inlet variable with the greatest effect on the turbidity removal. The ANN for turbidity prediction presented high generalization capacity, however it was not able to predict extreme cases tested in the experiments. The logistic regression model enabled the prediction of the effectiveness of the flotation step with accuracy of 82%. The model generated by the classifying neural network on the other hand obtained 100% accuracy for the data generated in the experimentsMestradoEngenharia QuímicaMestra em Engenharia QuímicaCAPES33003017034P8FAPESP2015/05207-8[s.n.]Silva, Flávio Vasconcelos da, 1971-Fileti, Ana Maria Frattini, 1965-Nour, Edson Aparecido AbdulBarbin, Douglas FernandesUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia QuímicaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia QuímicaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASSilvestre, Carolina Fonseca, 1993-20182018-04-25T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (106 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1633893SILVESTRE, Carolina Fonseca. Influência das condições operacionais em uma planta piloto de Flotação por Ar Dissolvido (FAD): Influence of operating conditions in a Dissolved Air Flotation (DAF) pilot plant. 2018. 1 recurso online (106 p.) 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