Modelling N2O and NH+ 4 in a Full-scale Wastewater Treatment Plant with NeuralODE - Nogueira Filho, Francisco José Matos; Mulas, Michela (Anais do Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais (WCAMA), 2026)
Previsão precisa das emissões de óxido nitroso (N 2 O) em estações de tratamento de águas residuais é essencial para esforços de mitigação. Como sua produção está ligada à nitrificação, prever amônio (NH + 4 ) ajuda capturar condições precursoras. Este estudo avalia um modelo de Equação Diferencial Ordinária Neural em tempo contínuo (NODE) para prever N 2 O e NH + 4 usando dados em escala real, comparando com modelos NARX e LSTM. Resultados preliminares mostram que, frente a modelos discretos, NODE captura a variabilidade de curto prazo e explica a fração da variância observada em N 2 O e NH + 4 , destacando potencial de modelos neurais em tempo contínuo para previsão de curto prazo para apoiar estratégias avançadas de controle de aeração.