Modelagem matemática do processo de tratamento de águas contaminadas com fenol, usando processos oxidativos avançados

Abstract

O objetivo deste trabalho foi utilizar a Inteligência Artificial, mais precisamente as Redes Neurais Artificiais (RNA’s), para predizer a remoção ou evolução da redução da concentração de Fenol em água contaminada, mediante Processos Oxidativos Avançados (POA’s). Utilizou-se o processo oxidativo foto-Fenton, onde foram estudadas as seguintes variáveis no modelo: concentração de ferro (Fe 2+ ), peróxido de oxigênio (H 2 O ), Fenol e tempo, com objetivo de obter o rendimento percentual do processo químico. As melhores arquiteturas encontradas na modelagem dos dados experimentais foram para quinze e vinte neurônios com, respectivamente, as funções de transferência logsig e purelin. Mostrou-se a eficiência da rede neural artificial como ferramenta na modelagem de processos de tratamento de água contaminado com fenol. Bem como, a eficiência do processo oxidativo avançado foto-Fenton no tratamento de água.