Rede neural artificial para monitoramento em tempo real da concentração de potássio na vinhaça in natura

• Ano de defesa: 2010
• Autor(a) principal: Souza, Paulo Henrique Toledo de Oliveira e
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Artificial neural networks; Fertigation; Fertirrigação; Monitoramento; Monitoring; Potássio; Potassium; Redes neurais artificiais; Sensores virtuais; Vinasse; Vinhaça; Virtual sensors
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-10082010-140230/

A cultura de cana-de-açúcar (Saccharum Officinarum) tem presença marcante na história do Brasil, desde a colonização. Em seu processo industrial, são obtidos os seguintes produtos: açúcar, álcool (anidro e hidratado); e seus principais subprodutos são: bagaço - utilizado para geração de energia - e vinhaça - reaplicada na lavoura como adubo. O uso da vinhaça na lavoura recebe o nome de fertirrigação, pois este subproduto é muito rico em minerais como: potássio, sódio, cálcio e magnésio contêm grande carga biológica e possui 93% de água em sua composição. No entanto, sua aplicação indiscriminada pode causar vários danos ao meio ambiente e à lavoura. Esta pesquisa visa a contribuir tecnicamente para o monitoramento do íon de potássio controlado pela Norma Técnica da Companhia Ambiental do Estado de São Paulo (CETESB) - P4.231 (Versão Janeiro/2005). O método proposto viabiliza a avaliação da concentração de potássio na vinhaça in natura diretamente na saída da destilaria. Para isso utilizaram-se redes neurais artificiais, mais especificamente as redes perceptron multicamadas, como aproximador universal de funções. Utilizam-se, como referência, dados de análises laboratoriais de coletas realizadas durante dois meses na Usina Ipiranga de Descalvado - SP. Os resultados apresentaram margem de erro menor que os aparelhos convencionais, mostrando, assim, sua capacidade de realizar a função de analisador químico. No entanto tal margem foi calculada sobre o erro dos aparelhos, ou seja, se somados ambos os erros - do equipamento e da rede - a metodologia apresentaria um erro maior.