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Novas estratégias para a otimização em problemas com múltiplas respostas: um estudo no tratamento de efluentes fenólicos / New strategies for optimizing multiple responses: a study in the treatment of phenolic wastewater

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Previous issue date: 2016-07-05 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O objetivo deste trabalho foi a aplicação de técnicas de otimização envolvendo múltiplas respostas em problemas da área ambiental, mais especificamente no tratamento de efluentes fenólicos. O efluente é oriundo da Brasquip Ambiental, que é uma empresa de engenharia e prestação de serviços. A otimização foi realizada pelos métodos GRG, Desirability, Simulação Monte Carlo Estocástica. Neste trabalho o efluente foi degradado por meio de processos alternativos; os Processos Oxidativos Avançados. No estudo desenvolvido, as variáveis respostas utilizadas foram: % remoção de Carbono Orgânico Total, Demanda Química de Oxigênio e Fenóis Totais. A função Compromisse Programming foi aplicada como um método de aglutinação, sendo também, comparada com os resultados obtidos pelos métodos Desirabilty. As variáveis de decisão, ou variáveis entrada, obtidas na Simulação Monte Carlo Estocástico, nos métodos Desirability e GRG foram validados experimentalmente. Logo, as remoções obtidas para o Arranjo Ortogonal de Taguchi e do Método de Superfície de Resposta (MSR) foram significativas para as variáveis respostas obtidas, mas a remoção de fenóis totais foi a mais significativa. No estudo estocástico, os valores experimentais obtidos do Taguchi e do MSR também apresentaram-se relevantes para a mineralização do efluente fenólico. Os resultados obtidos experimentalmente da Simulação Monte Carlo Estocástica apresentaram próximos dos obtidos pelo software, sendo que o algoritmo utilizado foi o Optquest. A função CP apresentou valores relevantes para a degradação do efluente, sendo que para este trabalho a Simulação Monte Carlo Estocástica e GRG foram mais significativos se comparado com método Desirability. / The objective of this work was the application of multiple optimization techniques involving responses from environmental problems, specifically in the treatment of phenolic wastewater. The effluent comes from the Environmental Brasquip, which is an engineering company and services. The optimization was performed by the methods GRG, Desirability, Monte Carlo Simulation Stochastic. In this work the effluent was degraded by alternative processes; the Advanced Oxidation Processes. In the study, the variables used responses were:% removal of Total Organic Carbon, Chemical Oxygen Demand and Total Phenols. The Compromisse Programming function has been applied as an agglutination method, also being compared with the results obtained by Desirabilty methods. The decision variables, or variables input obtained in Monte Carlo simulation Stochastic in Desirability methods and GRG were validated experimentally. So removals obtained for Orthogonal Arrangement Taguchi and Response Surface Method (RSM) were significant to the variable responses obtained, but the removal of total phenols was the most significant. In stochastic study, the experimental values and the Taguchi MSR also showed themselves relevant for the mineralization of the phenolic effluent. The experimental results of Monte Carlo Simulation of Stochastic presented near obtained by software, whereas the algorithm used was OptQuest. The CP function showed significant values for degradation of effluent, and for this work to Monte Carlo Simulation Stochastic and GRG were more significant compared with Desirability method.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unesp.br:11449/142820
Date05 July 2016
CreatorsFreitas, Ana Paula Barbosa Rodrigues de [UNESP]
ContributorsUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Silva, Messias Borges [UNESP], Machado, Marcela Aparecida Guerreiro [UNESP], Silva, Aneirson Francisco da [UNESP]
PublisherUniversidade Estadual Paulista (UNESP)
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UNESP, instname:Universidade Estadual Paulista, instacron:UNESP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
Relation600

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