Estudo da cinética de floculação de águas de frigorífico de peixes utilizando um modelo fenomenológico e técnicas de aprendizado de máquina

Abstract

O processo de coagulação/floculação é uma técnica das mais comumente utilizadas para promover a separação sólido-líquido do efluente, com base no princípio da desestabilização das partículas coloidais e em suspensão, seguido da agregação e estruturação destas partículas em flocos. Nesse processo, a cinética de floculação (velocidade e tempo) tem papel fundamental no desempenho do tratamento, pois interfere na ruptura e formação dos flocos. Sendo assim, para o tratamento de águas de frigorífico de peixes, dois coagulantes (natural: Tanfloc SHÒ; inorgânico: Cloreto Férrico) foram avaliados em relação à cinética de floculação e realizada a modelagem desses dados experimentais, empregando o modelo fenomenológico e de redes neurais artificiais (RNAs). Para tanto, diferentes gradientes de velocidade e tempos de mistura lenta foram testados para cada coagulante em ensaios de jar test, e determinados os coeficientes de agregação (KA) e de ruptura (KB) dos flocos formados. As condições de mistura lenta (gradiente de velocidade e tempo) mais efetivas obtidas para a etapa de floculação do efluente foram 16 s-1 e 20 min para o coagulante Tanfloc SHÒ e 24 s-1 e 30 min para o coagulante Cloreto Férrico. Os dados cinéticos de floculação foram submetidos a uma programação em RNAs por meio do Software Python e, também a procedimentos de iteração numérica computacional utilizando a ferramenta Solver do programa Microsoft ExcelÒ. Ambos os modelos foram capazes de representar adequadamente os dados cinéticos experimentais de floculação, destacando-se as RNAs como uma ferramenta de modelagem alternativa aos modelos matemáticos convencionalmente utilizados.

Mathematical modeling of water flocculation process with high turbidity: studies and comparative analysis between methods and models

“…The use of mathematical modeling related to the kinetics of flocculation aims to estimate its performance considering the phenomena of aggregation and rupture. The correct understanding of flocculation mechanisms depends on the study of flocculation kinetics, whose efficiency is linked to several parameters, such as floc sedimentation speed, coagulant dosage, velocity gradient and concentration of primary particles, among others (Hespanhol and Ferreira Filho, 2016;Castamann et al, 2022).…”