Novas estratégias para a otimização em problemas com múltiplas respostas: um estudo no tratamento de efluentes fenólicos

• Autor(a) principal: Freitas, Ana Paula Barbosa Rodrigues de [UNESP]
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/142820
• topic: Simulação Monte Carlo Estocático; Otimização com múltiplas respostas; Processos oxidativos avançados; Método de superfície de resposta e GRG; Compromise programming; Desirability; Taguchi; Efluente fenólico

O objetivo deste trabalho foi a aplicação de técnicas de otimização envolvendo múltiplas respostas em problemas da área ambiental, mais especificamente no tratamento de efluentes fenólicos. O efluente é oriundo da Brasquip Ambiental, que é uma empresa de engenharia e prestação de serviços. A otimização foi realizada pelos métodos GRG, Desirability, Simulação Monte Carlo Estocástica. Neste trabalho o efluente foi degradado por meio de processos alternativos; os Processos Oxidativos Avançados. No estudo desenvolvido, as variáveis respostas utilizadas foram: % remoção de Carbono Orgânico Total, Demanda Química de Oxigênio e Fenóis Totais. A função Compromisse Programming foi aplicada como um método de aglutinação, sendo também, comparada com os resultados obtidos pelos métodos Desirabilty. As variáveis de decisão, ou variáveis entrada, obtidas na Simulação Monte Carlo Estocástico, nos métodos Desirability e GRG foram validados experimentalmente. Logo, as remoções obtidas para o Arranjo Ortogonal de Taguchi e do Método de Superfície de Resposta (MSR) foram significativas para as variáveis respostas obtidas, mas a remoção de fenóis totais foi a mais significativa. No estudo estocástico, os valores experimentais obtidos do Taguchi e do MSR também apresentaram-se relevantes para a mineralização do efluente fenólico. Os resultados obtidos experimentalmente da Simulação Monte Carlo Estocástica apresentaram próximos dos obtidos pelo software, sendo que o algoritmo utilizado foi o Optquest. A função CP apresentou valores relevantes para a degradação do efluente, sendo que para este trabalho a Simulação Monte Carlo Estocástica e GRG foram mais significativos se comparado com método Desirability.