Return to search

Novas estratégias para a otimização em problemas com múltiplas respostas : um estudo no tratamento de efluentes fenólicos /

Orientador: Messias Borges Silva / Coorientador: Aneirson Francisco da Silva / Coorientadora: Marcela Aparecida Guerreiro Machado / Banca: Fernando Augusto Silva Marins / Banca: Antonio Fernando Branco Costa / Banca: Fabrício Maciel Gomes / Banca: Lívia Melo Carneiro / Resumo: 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 Optqu... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: 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... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Identiferoai:union.ndltd.org:UNESP/oai:www.athena.biblioteca.unesp.br:UEP01-000872343
Date January 2016
CreatorsFreitas, Ana Paula Barbosa Rodrigues de.
ContributorsUniversidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" Faculdade de Engenharia (Campus de Guaratinguetá).
PublisherGuaratinguetá,
Source SetsUniversidade Estadual Paulista
LanguagePortuguese, Portuguese, Texto em português ; resumos em português e inglês
Detected LanguagePortuguese
Typetext
Format106 f. :
RelationSistema requerido: Adobe Acrobat Reader

Page generated in 0.1565 seconds