Análise do uso de inteligência artificial aplicada à dosagem de coagulante no tratamento de água

• Processo: 22/03675-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2022
• Data de Término da vigência: 31 de maio de 2023
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
• Pesquisador responsável: Adriano Bressane
• Beneficiário: Ana Paula Garcia Goulart
• Instituição Sede: Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de São José dos Campos. São José dos Campos , SP, Brasil
• Assunto(s): Ciência da computação Inteligência artificial Tratamento de água Neuro-fuzzy Estudo comparativo
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Dosagem de coagulante | Inteligência Artificial | Modelos empíricos | Sistemas Fuzzy | Tratamento de água | Ciência da Computação

Resumo

A coagulação está entre as principais operações de um processo de tratamento de água. Tradicionalmente, a dosagem de coagulante se baseia no teste dos jarros. Entretanto, o desempenho desse teste está sujeito a experiência do operador, envolve custos operacionais e, por ser reativa, não possibilita a predição em tempo real, o que o torna inadequado em condições de variação substancial na qualidade da água bruta. Nesse contexto, modelos empíricos baseados em inteligência artificial têm sido avaliados como uma alternativa promissora. Apesar dos avanços no campo científico, verifica-se uma lacuna com o qual este projeto busca contribuir: uma análise comparativa de diferentes algoritmos aplicáveis a tarefa de regressão, a fim de determinar qual pode representar a abordagem mais promissora para fins de dosagem de coagulante. Como hipótese de pesquisa, considera-se que um sistema fuzzy deve proporcionar o melhor desempenho, devido à sua capacidade de lidar com as incertezas, quando comparado a outras alternativas de inteligência artificial. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

BRESSANE, ADRIANO; GOULART, ANA PAULA GARCIA; MELO, CARRIE PERES; GOMES, ISADORA GURJON; LOUREIRO, ANNA ISABEL SILVA; NEGRI, ROGERIO GALANTE; MORUZZI, RODRIGO; DOS REIS, ADRIANO GONCALVES; FORMIGA, JORGE KENNETY SILVA; DA SILVA, GUSTAVO HENRIQUE RIBEIRO; et al. A Non-Hybrid Data-Driven Fuzzy Inference System for Coagulant Dosage in Drinking Water Treatment Plant: Machine-Learning for Accurate Real-Time Prediction. WATER, v. 15, n. 6, p. 14-pg., 2023-03-01. (22/03675-8)