Uso de uma rede neural artificial para previsão do volume de lodo gerado em estações de efluente têxtil: um estudo de caso - Bousfield, Paulo; Silva, Jéssica C. S.; Chapuis, Lorival (Anais do Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais (WCAMA), 2011)
Este trabalho tem como objetivo principal o uso de uma Rede Neural Artificial para prever a quantidade de lodo gerado pela Estação de Tratamento de Efluentes (ETE) de uma Indústria Têxtil da cidade de Joinville SC, utilizando o aprendizado conexionista. O volume de água utilizado nos processos fabris da indústria têxtil culmina no grande volume de efluente. Este trabalho é importante por que visa à redução do lodo gerado na estação de tratamento de efluentes de modo a minimizar o passivo ambiental gerado pelo acondicionamento deste material nos aterros. Foi analisada a eficiência de remoção do potencial poluente da ETE mediante a análise de componentes principais (ACP), verificando-se que o parâmetro cor e matéria orgânica requerem mais estudos e alternativas de redução das suas concentrações, embora estejam de acordo com a legislação vigente. Para a confecção da Rede Neural Artificial (RNA) foi elaborado um banco de dados através das séries históricas (de 2002 a 2007) dos parâmetros que a empresa analisa diária e semanalmente e do volume de lodo (m3) gerado após o tratamento do efluente. A fim de obter uma RNA com boa capacidade de generalização foi elaborada uma série de testes com arquitetura feedforward, o aprendizado supervisionado e o algoritmo backpropagation, tudo com o objetivo de encontrar o número de neurônios na camada oculta. O êxito dos testes foi baseado no resultado do erro quadrático médio e a regressão linear dos resultados obtidos de predição da rede. Ficou evidente que o uso de técnicas alternativas como a do aprendizado conexionista, neste caso as RNAs para modelagem de estações de tratamento de efluente, é adequado e tem grande relevância para aprimorar as técnicas de modelagem de processos.