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Tipo: Dissertação
Título : Redes neurais aplicadas à inferência dos sinais de controle de dosagem de coagulantes em uma estação de tratamento de água por filtração rápida
Título en inglés: Artificial neural networks applied to the inference of dosage control signals of coagulants in a water treatment plant by direct filtration
Autor : Gomes, Leonaldo da Silva
Tutor: Pontes, Ricardo Silva Thé
Co-asesor: Almeida, Otacílio da Mota
Palabras clave : Engenharia elétrica;Redes neurais (Computação);Água - Estações de tratamento;Correlação (Estatística)
Fecha de publicación : 2012
Citación : GOMES, L. da S. Redes neurais aplicadas à inferência dos sinais de controle de dosagem de coagulantes em uma estação de tratamento de água por filtração rápida. 2012. 98 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica)-Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2012.
Resumen en portugués brasileño: Considerando a importância do controle da coagulação química para o processo de tratamento de água por filtração rápida, esta dissertação propõe a aplicação de redes neurais artificiais para inferência dos sinais de controle de dosagem de coagulantes principal e auxiliar, no processo de coagulação química em uma estação de tratamento de água por filtração rápida. Para tanto, foi feito uma análise comparativa da aplicação de modelos baseados em redes neurais do tipo: alimentada adiante focada atrasada no tempo (FTLFN); alimentada adiante atrasada no tempo distribuída (DTLFN); recorrente de Elman (ERN) e auto-regressiva não-linear com entradas exógenas (NARX). Da análise comparativa, o modelo baseado em redes NARX apresentou melhores resultados, evidenciando o potencial do modelo para uso em casos reais, o que contribuirá para a viabilização de projetos desta natureza em estações de tratamento de água de pequeno porte.
Abstract: Considering the importance of the chemical coagulation control for the water treatment by direct filtration, this work proposes the application of artificial neural networks for inference of dosage control signals of principal and auxiliary coagulant, in the chemical coagulation process in a water treatment plant by direct filtration. To that end, was made a comparative analysis of the application of models based on neural networks, such as: Focused Time Lagged Feedforward Network (FTLFN); Distributed Time Lagged Feedforward Network (DTLFN); Elman Recurrent Network (ERN) and Non-linear Autoregressive with exogenous inputs (NARX). From the comparative analysis, the model based on NARX networks showed better results, demonstrating the potential of the model for use in real cases, which will contribute to the viability of projects of this nature in small size water treatment plants.
URI : http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/3803
Aparece en las colecciones: DEEL - Dissertações defendidas na UFC

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