Publicado em 28 de maio de 2024.

O aumento populacional nas cidades, e em paralelo, a intensificação das atividades agrícolas e pecuárias, para atender à demanda crescente de alimentos, além do desenvolvimento industrial e agroindustrial são as principais causas para o aumento do lançamento de esgotos, muitas vezes dispostos em lagos, mares e rios na sua forma bruta ou com tratamento insuficiente.
Segundo Leme (2014), um sistema de esgotamento sanitário é um conjunto de obras e instalações destinadas a realizar coleta, afastamento, tratamento e disposição final dos esgotos. A melhoria das condições sanitárias locais, a proteção e conservação dos recursos hídricos, a eliminação de focos de poluição e contaminação, como também de aspectos estéticos desagradáveis são os principais objetivos para construção de um sistema de esgotamento.
Uma unidade de tratamento de esgotos deverá promover a remoção de poluentes de maior concentração presente nos efluentes, como por exemplo: matéria orgânica, sólidos em suspensão, Nitrogênio e Fósforo, compostos tóxicos e não biodegradáveis. A legislação ambiental vigente (CONAMA nº357/2005) estabelece os padrões, normas e procedimentos para o seu tratamento e lançamento nos recursos hídricos.
Por outro lado, as Redes Neurais Artificiais (RNA’s) constituem um tipo de modelo matemático da área da Inteligência Artificial. Este instrumento, objeto de estudo deste trabalho, é uma técnica de modelagem baseada nas relações entrada-saída (estruturas black- box). Este enfoque tem recebido grande interesse da comunidade científica (LJUNG, 1994), sendo realizadas pesquisas de forma multidisciplinar. Dentre os ramos do conhecimento interessados neste tipo de abordagem, podem ser citados: neurociência, engenharia (de uma maneira geral), ciência da computação, matemática, filosofia, física e psicologia.
Na área de engenharia ambiental há uma intensificação nos estudos que se utilizam de RNA para tomada de decisões. Com a função de minimização dos impactos ambientais e agilidade nas decisões é crescente a utilização das redes para soluções que visem o desenvolvimento sustentável.
Para o enquadramento dos efluentes nos padrões para lançamentos exigidos pela legislação são necessárias diversas análises físicas, químicas e biológicas, o que demanda tempo e custos. A principal motivação desse trabalho foi contribuir com a predição dos resultados dessas análises, visto que as RNA, diferente das demais técnicas de modelagem tradicionais, são capazes de representar relações lineares e não lineares pelo processo de
 

aprendizagem, mesmo conhecendo pouco sobre o processo, desde que a estrutura de correlação do processo não mude.
Assim, esse estudo apresenta a modelagem e simulação de um reator UASB, utilizando o software computacional MATLAB®, para redes com uma e duas camadas ocultas, analisando a influência da função de ativação e do número de neurônios para a formação da rede com o objetivo principal de  modelar e simular um reator UASB, afim de avaliar e estabelecer parâmetros de controle, através de Redes Neurais Artificiais (RNA) e tendo como objetivos secundários: realizar a estatística descritiva dos dados experimentais, afim de atestar o êxito do funcionamento do reator UASB; Analisar dados quantitativos a respeito do funcionamento de um sistema de tratamento em consonância com RNA; Avaliar as variáveis de entrada, arquitetura da rede neural, a distribuição dos dados e o desempenho dos algoritmos de otimização utilizados; Desenvolver uma estrutura neural para o reator UASB baseada nos parâmetros físicos e químicos selecionados; Simular o reator UASB usando a RNA e avaliar a qualidade do modelo obtido.