Modelagem de ciclos sucessivos de adsorção-dessorção da mistura Ni2+-Zn2+-Cr3+ em coluna de leito fixo via redes neurais artificiais

• Processo: 20/04216-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2020
• Data de Término da vigência: 31 de maio de 2022
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Química - Operações Industriais e Equipamentos para Engenharia Química
• Pesquisador responsável: Carlos Alexandre Moreira da Silva
• Beneficiário: Mateus de Paiva Moretto
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Ambientais, Químicas e Farmacêuticas (ICAQF). Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus Diadema. Diadema , SP, Brasil
• Assunto(s): Redes neurais (computação) Inteligência artificial Fenomenologia (física de partículas) Tratamento de águas residuárias Leito fixo Adsorção Modelagem
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: adsorção | Inteligência Artificial | Modelagem de processos | Tratamento de Efluentes | Redes Neurais Artificiais

Resumo

Diversas indústrias utilizam metais pesados para a realização de seus processos e existe uma preocupação mundial para o tratamento dos efluentes líquidos gerados de modo a serem descartados corretamente. Uma das soluções é a biossorção, que utiliza matéria orgânica para adsorver os metais e tratar os efluentes contaminados. Porém, a formulação do modelo cinético desse processo pode ser complexa e isso se agrava quando se trata de resíduos com mais de uma substância a ser removida. As Redes Neurais Artificiais (RNAs) surgem como uma alternativa à modelagem fenomenológica por serem de fácil adaptação e generalização. Neste projeto, pretende-se obter uma RNA que descreva as curvas de sete ciclos sucessivos de adsorção-dessorção da mistura Ni2+-Zn2+-Cr3+, em coluna de leito fixo. A alga Sargassum filipendula foi utilizada como adsorvente e a dessorção ocorreu com recirculação de eluente (H2SO4). Todos os dados estão disponíveis na literatura. Será realizado um estudo sistemático, avaliando-se o número de camadas intermediárias e de neurônios, e diferentes tmétodos de otimização, a fim de determinar a estrutura de rede que descreve de modo efetivo tais curvas. Ademais, visa-se contribuir para o estudo do ratamento de efluentes contendo metais pesados em âmbito nacional e internacional.