Cálculo diferencial e integral uma mudança de foco: do algebrismo às representações múltiplas, através de atividades de modelagem matemática e ambientes informatizados

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção

Modelagem neural e análise estatística do processo de degradação de chorume por foto-Fenton solar

O chorume em estudo é oriundo da cidade de Cachoeira Paulista-SP, apresentando baixa biodegradabilidade, devendo ser pré-tratado por um processo oxidativo. O objetivo desse trabalho foi obter um modelo neural em conjunto com análises estatísticas que representassem a degradação do chorume in natura pelo processo foto-Fenton solar, em função da redução da demanda química de oxigênio (DQO). Redes neurais apresentam-se como uma alternativa para a modelagem de processos não-lineares como os processos oxidativos avançados, que envolvem um grande número de variáveis de controle e complexas reações envolvidas. O processo fotocatalítico foi otimizado por um planejamento fatorial fracionado (24-1) em duplicata e triplicata no ponto central, sendo as variáveis de entrada em três níveis: pH, radiação solar e concentrações de H2O2 e Fe2+. O sistema de tratamento em escala de bancada utilizou um reator batelada, com volume constante (3 L) de chorume, vazão 13 L min-1 e 2-h de reação. A otimização do processo mostrou que o efeito individual de cada variável de entrada deve operar em seu maior nível, sendo que a variável Fe2+ teve significância na forma combinada. A redução percentual de DQO do melhor experimento foi de 88,7 %, sendo esta avaliada em um custo de R$ 126,67 m-3 de chorume. O processo de degradação foi modelado via redes neurais feedforward backpropagation, com coeficientes de correlação linear para os conjuntos de treinamento, validação e teste acima de 0,9, indicando alta predição e generalização do modelo neural proposto

Effects of ferric ions on the catalytic ozonation process on sanitary landfill leachates

Leachates exhibiting an unstable ratio of biochemical oxygen demand (BOD) and chemical oxygen demand (COD) of approximately 0.45 are typical of new landfills in the City of Cachoeira Paulista, Brazil. Although the organic matter portion is bio-treatable, the presence of refractory leached organic material requires unconventional effluent-treatment processes. Leachate treatment with ozone oxidation, in the presence of ferric ions, acts as catalyst in the formation of hydroxyl radicals. Ozone was obtained by corona-discharge from high-purity O2 gas. The treatment was performed in natura in a jacketed borosilicate glass reactor containing 900 ml of leachate. The analyzed response variable was expressed as the concentration of dissolved organic carbon (DOC). In order to determine the optimal proportions to produce the greatest degradation rate for organic materials, variations in experimental O2 flow-fed to the generator, the Fe(iii) concentration, and the output of the ozonator were conducted over two experimental runs. Experimental models showed a DOC degradation on the order of 81.25%

Predição da demanda química de oxigênio em chorume maduro contendo reagente de Fenton, por meio de modelo matemático empírico gerado com planejamento fatorial completo Prediction of chemical oxygen demand in mature landfill leachate doped with Fenton's reagent, using empirical mathematical model obtained by full factorial design

<abstract language="eng">COD is an important parameter to estimate the concentration of organic contaminants. The closed system technique with the use of K2Cr2O7 is the most important one, however, it has the inconvenience to suffer positive chemical interferences from inorganic compounds such as Fe2+ and H2O2 (not enough reported in the literature). This paper considers a statistical-experimental set capable to validate a empirical mathematical model generated from a 23 experimental design, in the presence of Fe2+ and H2O2. The t test shows that mathematical model has 99,99999% confidence degree and the experimental validation test indicates absolute mean error of 4,70%