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Previous issue date: 2013-06-03 / The disposal of raw sewages into water bodies courses a major environmental problem. Design building and operation of wastewater treatment plants have been the most usual control effort for this problem. The selection of wastewater treatment plants become more complex when analyzed from view of watershed multiple discharges of different loads into water bodies with different self-purification capabilities. In this context, new tools and methodologies have been developed to provide adequate support to the decision-making process for selecting wastewater treatment plants systems. This work aims to combine water quality model and optimization technique -Genetics Algorithms - as an alternative methodology for the selection wastewater treatment systems. Three different optimization models were combined in order to minimize the sum of efficiencies of treatment within a watershed, maintain equity between different discharges and comply with environmental constraints. The mathematical water quality model and the Genetic Algorithm were combined in the MATLAB software computational environment. An exhaustive search algorithm was implemented to evaluate the efficiencies estimated using the Genetic Algorithm. The results indicate that the lowest sum of efficiencies was obtained from the optimization model that considerate rivers self-purification. The use of genetic algorithm made possible to estimate organic matter removal efficiencies very close to those estimated by the Exhaustive Search algorithm in a computer processing time substantially smaller / A disposição final de efluentes domésticos brutos em corpos d água representa um dos principais problemas de degradação ambiental, constituindo a implantação de estações de tratamento de esgotos a mais usual medida de controle. O processo de seleção de uma estação de tratamento de esgoto é complexo quando observado do ponto de vista de uma bacia hidrográfica, com múltiplos lançamentos, de diferentes cargas, em corpos d água com diferentes capacidades de assimilação. Neste contexto, novas metodologias e ferramentas têm sido desenvolvidas para oferecer adequado suporte ao processo decisório associado à seleção de sistemas que dão forma às estações de tratamento de esgotos. O presente trabalho tem por objetivo combinar um modelo de qualidade de água e uma Técnica de otimização - o Algoritmo Genético - como alternativa metodológica para o processo de seleção de sistemas de tratamento de esgotos. Foram desenvolvidos três diferentes modelos de otimização que buscaram minimizar o somatório de eficiências de tratamento no âmbito de uma bacia hidrográfica, manter a equidade entre os diferentes lançamentos e atender às restrições de ordem ambiental. O modelo matemático de qualidade de água e o Algoritmo Genético foram combinados no ambiente computacional do software MatLab. Algoritmo de busca exaustiva foi implementado com o objetivo de avaliar as eficiências estimadas com auxílio do Algoritmo Genético. Os resultados indicaram que o menor somatório de eficiências foi obtido a partir do modelo de otimização que permitia explorar a capacidade de autodepuração dos rios. O emprego do Algoritmo Genético permitiu estimar eficiências de remoção de matéria orgânica muito próximas daquelas estimadas pelo algoritmo de Busca Exaustiva em tempo de processamento substancialmente menor
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace2.ufes.br:10/6139 |
| Date | 03 June 2013 |
| Creators | Valory, Juliana Pereira Louzada |
| Contributors | Reis, José Antonio Tosta dos, Mendonça, Antonio Sergio Ferreira, Silva, Fernando das Graças Braga da |
| Publisher | Universidade Federal do Espírito Santo, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Ambiental, UFES, BR, Poluição do Ar, Recursos Hídricos, Saneamento Ambiental |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | text |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFES, instname:Universidade Federal do Espírito Santo, instacron:UFES |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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