| dc.contributor.advisor | Becker, Ricardo | |
| dc.contributor.author | Staudt, Tiago Bauermann | |
| dc.contributor.other | Schneider, Vania Elisabete | |
| dc.contributor.other | Zerbetto Neto, Angelo | |
| dc.date.accessioned | 2020-06-02T16:33:01Z | |
| dc.date.available | 2020-06-02T16:33:01Z | |
| dc.date.issued | 2019-07-03 | |
| dc.date.submitted | 2019 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ucs.br/11338/6122 | |
| dc.description | Este trabalho apresenta a implementação de uma Rede Neural Artificial (RNA) desenvolvida na ferramenta computacional MATLAB, com a capacidade de prever de forma estimada o volume de biogás e de metano, produzido em um sistema de biodigestão anaeróbia. Para isso, a RNA desenvolvida, utiliza como entrada de dados, parâmetros físico-químicos da matéria orgânica a ter o seu potencial de produção de biogás inferido, sem que haja a necessidade da realização de experimentos em laboratório. Partindo da premissa de que a forma mais comumente utilizada para avaliação do potencial de produção de biogás é a realização de inúmeros testes em laboratório, que levam de alguns dias até mesmo meses para aferir este potencial, a RNA foi elaborada para trazer maior agilidade ao processo. Essa agilidade também deve servir como ferramenta de apoio para tomada de decisão quanto a viabilidade de projetos que usam biogás e metano para geração de energia elétrica e térmica. É então apresentado um modelo desenvolvido sobre um banco de dados de experimentos de biodigestão realizados em laboratório, onde diferentes matérias orgânicas foram testadas e tiveram resultados de desempenho compilados. Deste banco de dados, parâmetros físico-químicos foram extraídos para serem usados como entrada no processo de treinamento e validação do modelo de rede neural desenvolvido. A RNA foi então submetida ao treinamento, validação e testes fazendo uso de um grupo de dados com 93 amostras, onde teve avaliado sua capacidade de estimação através do índice de correlação e também através do erro quadrático médio obtidos, além de ter seus resultados equiparados as referências. Após essas etapas a rede foi submetida a inferir a produção de biogás e de metano de dois diferentes grupos de dados os quais, possuíam características físico-químicas diferente dos dados usados em seu desenvolvimento. Ao final os resultados mostraram que a RNA desenvolvida tinha aptidão para estimação do grupo usado para o treinamento, assim como apresentado pelas referências, contudo apresentou resultados inconsistentes quando submetida a dados diferentes dos utilizados em seu treinamento, evidenciando a necessidade de um maior desenvolvimento (sic). | pt_BR |
| dc.language.iso | pt | pt_BR |
| dc.subject | Engenharia elétrica | pt_BR |
| dc.subject | Redes neurais (Computação) | pt_BR |
| dc.subject | MATLAB (Programa de computador) | pt_BR |
| dc.subject | Biogás | pt_BR |
| dc.subject | Metano | pt_BR |
| dc.subject | Energia - Fontes alternativas | pt_BR |
| dc.title | Predição do volume de biogás produzido em sistemas de biodigestão utilizando redes neurais artificiais | pt_BR |
| dc.type | Monografia | pt_BR |
| mtd2-br.advisor.instituation | Universidade de Caxias do Sul | pt_BR |
| mtd2-br.program.name | Bacharelado em Engenharia Elétrica | pt_BR |
| mtd2-br.campus | Campus Universitário da Região dos Vinhedos | pt_BR |
| local.data.embargo | 2019-07-03 00:00:00 | |
