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Previous issue date: 2012 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A exploração, a produção e o transporte de petróleo e seus derivados podem levar à geração
de efluentes que são tratados em geral por processos biológicos (lagoas aeradas, lodos
ativados ou reatores biológicos). Nesses processos, alguns contaminantes são removidos, e o
efluente final apresenta uma nova característica físico-química que algumas vezes atinge os
limites permitidos pela legislação para descarte em corpos receptores. No entanto, estes
processos geram um lodo com uma alta carga de contaminação e deve ser levado para aterro
sanitário ou co-processamento, processos que são onerosos para a refinaria. Neste trabalho foi
aplicado o método de Processos Oxidativos Avançados (POA) para degradação dos
Hidrocarbonetos Policíclico Aromático (HPA) em efluentes reais de uma refinaria de petróleo
e os dados obtidos foram tratados por redes neurais, modelos estatísticos baseados em
comportamento de um sistema físico complexo, onde mapea um conjunto de dados de
entrada-saída sem possuir nenhum outro conhecimento prévio do processo, apenas se
baseando no histórico dos dados. Os resultados obtidos foram corroborados pelas medidas de
degradação dos HPA, Carbono Orgânico Total (COT) e foram completados com estudos de
toxicidade utilizando material natural como microcrustáceo. Foram empregados três
processos oxidativos: fotólise, Processo Fenton e Processo FotoFenton. Observou-se uma
degradação abaixo de 30% para o tratamento com fotólise, até 60% para o tratamento Fenton
e acima de 90% para o tratamento FotoFenton quando se empregou uma concentração de
H2O2 de 60; 95 e 130 mmol nestes dois últimos processos. No teste de toxicidade, utilizou-se
o microcrustáceo artemia salina, que foi submetido à exposição durante 24h , obtendo uma
porcentagem de sobreviventes de 80% do microcrustáceo o que comprova a eficiência do
tratamento POA. Para empregar a Rede Neural, foram utilizados os dados experimentais e os
simulados no teste e na validação, levando à evidência que os valores ficaram muito próximos
e que a rede neural utilizada foi capaz de acompanhar com precisão a tendência dos dados,
consequentemente os valores do COT, pois, o coeficiente de correlação para a primeira
modelagem foi R2= 0,994 e para a segunda modelagem foi R2=0,996
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/6913 |
| Date | 31 January 2012 |
| Creators | MORAES, Sibéria Caroline Gomes de |
| Contributors | SILVA, Valdinete Lins da |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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