Uso das redes neurais artificiais na modelagem do processo de adsorção de corantes têxteis

Abstract

A indústria têxtil, em razão de seu grande desenvolvimento e crescimento, vem utilizando mais corantes, o que gera um volume grande de efluentes altamente coloridos e contaminados. Esses efluentes, ao serem descartados sem um tratamento prévio em corpos hídricos, podem gerar problemas ambientais graves. Uma maneira simples, eficiente e barata de remover esses corantes é a técnica de adsorção, um dos métodos mais intensamente investigados e amplamente utilizados para a remoção de poluentes de águas residuais, devido à sua facilidade de operação, viabilidade econômica e alta eficiência. Na literatura são encontrados diversos trabalhos que utilizaram a técnica de modelagem matemática a partir do treinamento de rede neural artificial (RNA) a fim de encontrar um modelo que relacione a eficiência do processo de adsorção. Esta pesquisa visou modelar os dados experimentais da adsorção de corantes têxteis em bagaço de cana-de-açúcar, usando as RNA. A técnica de adsorção foi aplicada em dados globais, de treinamento e teste com uma e duas camadas, todas com 20 repetições, para as quais foram obtidas retas de ajuste do modelo com coeficientes de determinação maiores que 90% para variação dos dados da variável Qt (quantidade de massa adsorvida). Os dados utilizados são provenientes da pesquisa de uma aluna da Universidade Estadual da Paraíba que realizou três tratamentos para o processos de adsorção. A rede FeedForward foi a que apresentou o melhor ajuste aos dados em estudo.

Keywords

• indústria têxtil
• corantes
• adsorção
• rna