Avaliação estatística de três estações de tratamento de esgoto da Companhia de Saneamento Ambiental do Distrito Federal (CAESB) por análise de componentes principais (PCA)

Trabalho de conclusão de curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Química, 2020.A Companhia de Saneamento Ambiental do Distrito Federal possui dezessete estações de tratamento de esgoto espalhadas por todo o Distrito Federal. Entre essas, três tiveram seus dados coletados durante o período de 1 de janeiro de 2017 à 31 de julho de 2020 e foram avaliadas neste trabalho pelo método de análise das componentes principais (PCA). Esse método realiza uma decomposição de matrizes de dados em chamadas componentes principais, que são combinações lineares das variáveis originais. De forma que as informações que possuírem variâncias positivas entre si serão correlacionadas e as que não possuírem, não serão correlacionadas. Foi possível identificar valores anômalos por meio do método PCA e suas respectivas causas, além de notar a diferença entre o afluente que chega à estação e o efluente que sai da estação. Foi possível observar também uma repetitividade nos resultados da CAESB, demonstrando a qualidade do tratamento. Além disso, algumas variáveis se mostraram altamente correlacionadas como Fósforo Total (PT), Sólidos Suspensos (SS) e Demanda Química de Oxigênio (DQO) pelo método. O PCA, contudo, não se mostrou eficiente em análises de variáveis com dados faltantes, mesmo utilizando de interpolação linear.The Environmental Sanitation Company of the Distrito Federal (CAESB) has seventeen sewage treatment plants throughout Distrito Federal. Among these, three had their data collected during the period from January 1st, 2017 to July 31, 2020 and were evaluated in this study by Principal Component Analysis (PCA). This method performs a decomposition of arrays in the so-called principal components, which are linear combinations of the original variables. The PCA model enable to identify anomalous values and its respective causes. Besides a clear difference between the affluent that arrives at the station and the effluent that leaves the station was observed. It was also possible to observe a similarity of the effluent treated by the CAESB, demonstrating the quality of the treatment. Some variables presented highly correlated values, such as Total Phosphorus (TP), Suspended Solids (SS) and Chemical Oxygen Demand (COD) by the method. However, PCA was unable to model efficiently variables presenting missing values, even using linear interpolation