@MASTERSTHESIS{ 2021:1584316837,
 	title = {Modelagem via redes neurais artificiais do processo de tratamento de efluentes têxteis, utilizando processos oxidativos avançados},
 	year = {2021},
 	url = "http://tede.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/tede/4200",
 	abstract = "Os processos oxidativos avançados apresentam-se como excelentes alternativas ao tratamento 
 de efluentes, a exemplo de efluentes industriais, principalmente devido a sua capacidade de 
 formação de um composto transitório com elevado potencial de oxidação, o radical hidroxila. 
 Para a otimização do tratamento, é comum a modelagem via Redes Neurais Artificiais (RNA), 
 as quais consistem em sistemas computacionais que possuem elevada capacidade de 
 armazenamento e processamento de informações para posterior reprodução. Destarte, o 
 objetivo do presente trabalho foi comparar a degradação do corante azul de metileno de um 
 efluente têxtil sintético (ETS) por meio da fotólise do peróxido de hidrogênio com radiação 
 ultravioleta (H2O2/UV) e foto-Fenton (H2O2/UV/Fe^2+) , em escala de bancada. Ademais, 
 buscou-se realizar a modelagem dos dados obtidos por meio de RNA, utilizando um algoritmo 
 do tipo backpropagation. Para tanto, foi utilizado um planejamento experimental fatorial 2^4
 , 
 nos quais foram avaliados a influência da concentração de corante, concentração de peróxido
 (para o processo H2O2/UV) e razão da concentração de peróxido e ferro (para o processo foto-Fenton), pH do ETS e tempo de incidência de radiação UV, na eficiência de remoção do azul 
 de metileno. Para a modelagem posterior dos dados, utilizou-se o software MATLAB®. 
 Observou-se que o processo foto-Fenton é bastante eficiente para a descoloração do ETS
 quando comparado ao processo H2O2/UV, eficiência essa que atingiu mais 98% em 5 minutos 
 de incidência de radiação UV. Foi verificado que todos os quatro fatores foram estatisticamente 
 significativos no tratamento para ambos os processos e que a cinética de degradação do corante 
 na melhor condição do planejamento experimental foi de 1,25 e 1,56, para os processos 
 H2O2/UV e foto-Fenton, respectivamente. Quanto à modelagem dos dados via RNA, foi 
 possível observar que os modelos para ambos os processos se ajustaram satisfatoriamente aos 
 dados experimentais, conseguindo atingir um coeficiente de determinação acima de 0,96 para 
 uma rede com apenas 5 neurônios na camada oculta única.",
 	publisher = {Universidade Estadual da Paraíba},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Ciência e  Tecnologia Ambiental - PPGCTA},
 	note = {Pró-Reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa - PRPGP}
}