| Summary: | With the increasing commitment of companies and people with the environment question, this subject becomes door of entrance for many commercial transactions, what it becomes the implantation Environmental Management Standards (EMS) a something almost with priority. This work aims evaluate and establishes parameters of control to reactor U.A.S.B. (Upflow Anaerobic Sludge Blanket) of the industrials Wastewater Treatment Unit (W.T.U.) of one Pig s Slaughterhouse, through of Artificial Neural Networks (ANN), adjusting the same to the specifications of an EMS, Control data of the W.T.U., such as COD (Chemical Oxygen Demand), SS (Settling Solids) and Temperature of reactor UASB have been used for the training of the ANN and posterior simulation to evaluate the behavior of system UASB. It can be evidenced a great fluctuation in the parameters of entrance and exit of effluent caused by the daily fluctuation in the number of abated animals, causing in some days overload in the system and other load lack. It can be concluded that the ANN showed be a powerful tool to evaluate the processes foreseen in a EMS, since data that are gotten in the control of the same can constantly be used in stages of the
training and retrain of the ANN, resulting in better foresees to prevent possible situations of disconformities or ambient damages. === Com o crescente comprometimento de empresas e pessoas com a questão ambiental, este assunto tornou-se porta de entrada para muitas transações comerciais, o que torna a implantação de Sistemas de Gestão Ambiental (SGA) uma
importante vantagem competitiva. Este trabalho objetiva avaliar e estabelecer parâmetros de controle ao reator UASB (Upflow Anaerobic Sludge Blanket) do Sistema de Tratamento de Efluentes Industriais de um Frigorífico de Suínos, através
de Redes Neurais Artificiais (RNA), adequando o mesmo às especificações de um SGA. Dados de monitoramento da Estação de Tratamento de Efluentes (ETE), tais como DQO (Demanda Química de Oxigênio), SS (Sólidos Sedimentáveis) e
Temperatura do reator UASB foram utilizados para o treinamento da RNA e posterior simulação para avaliar o comportamento do sistema UASB. Pode-se constatar uma
grande flutuação nos parâmetros de entrada e saída de efluentes ocasionados pela flutuação no número de animais abatidos diariamente, causando em alguns dias sobrecarga no sistema e em outros falta de carga. A RNA estudada demonstrou boa capacidade de prever e absorver flutuações tanto reais como simuladas. Pode-se concluir que a RNA mostrou ser uma poderosa ferramenta para avaliar os processos previstos em um SGA, visto que dados que são obtidos no monitoramento da mesma podem ser constantemente usados em etapas do treinamento e retreinamento da RNA, resultando em melhores previsibilidades para evitar possíveis situações de desconformidade ou danos ambientais.
|
|---|
