5.4 Desenvolvimento de modelo empírico por redes neurais artificiais
5.4.4 Banco de dados fotoquímicos
O usuário deve inicialmente selecionar o tipo de processo oxidativo avançado dentre os disponíveis na lista e a série de dados com a qual se deseja trabalhar. O formulário 1 (Figura 5.1λ), chamado “Banco de dados fotoquímicos” foi desenvolvido com esse propósito.
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 V al o res Ob ser v ad o s Valores Preditos Treinamento Teste
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Figura 5.19 - Formulário 1, contendo as séries de dados que podem ser selecionadas pelo usuário.
Antes de poder realizar a predição de respostas, o usuário deverá realizar o treinamento da Rede - cujos passos já foram detalhados na seção anterior – utilizando o formulário 2 (Figura 5.20). Lá o usuário deverá inserir os parâmetros necessários e poderá visualizar o resultado do treinamento.
Figura 5. 20 - Formulário 2, contendo a interface e informações sobre o treinamento da rede.
Duas abas extras são criadas ao lado de “Valores calculados” para plotagem dos gráficos de Valor predito x Valor experimental, e de erro relativo percentual em cada experimento da
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série escolhida. O valor do coeficiente de determinação também é exibido na caixa de texto destinada aos resultados.
É possível também ao usuário retornar ao formulário do Banco de dados e acessar o formulário 3 (Figura 5.21), chamado “Predição de resposta”. Através dele, é possível inserir valores das variáveis de entrada e verificar as respostas dada pelo modelo de redes neurais.
Figura 5. 21 - Formulário 3, contendo a interface para a predição de respostas de acordo com valores fornecidos pelo usuário.
Os testes com diversos dados da literatura forneceram modelos com coeficientes de determinação próximos de 1 e que representaram bem os dados experimentais utilizados sem ser necessário uma quantidade muito grande de neurônios na camada oculta. Isso indica adequação da ferramenta desenvolvida para a definição de modelos que descrevam processos fotoquímicos.
CAPÍTULO 6:
CONCLUSÕES
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6 Conclusões
A degradação de fenol pelo processo de foto-Fenton homogêneo foi estudada a fim de gerar modelos que descrevessem o fenômeno de forma satisfatória, e de desenvolver as ferramentas computacionais associadas à modelagem.
Uma análise qualitativa das variáveis de entrada permitiu constatar um efeito negativo da concentração de fenol na fração de COT degradada, bem como efeito positivo da concentração de íons ferrosos e de peróxido de hidrogênio. O tratamento dos dados num software de análise estatística gerou um modelo empírico com coeficiente de determinação de 0,82 e mostrou que a concentração de peróxido de hidrogênio é a variável mais influente na fração de COT degradada. O modelo obtido não gerou resultados com erros aceitáveis, podendo prever resultados maiores do que 1, o que inviabiliza sua utilização como ferramenta adequada de predição.
Desenvolveu-se um programa em VBA para modelagem através de Redes Neurais Artificiais. O algoritmo de treinamento foi testado com algumas séries de dados de outros trabalhos, obtendo-se modelos com alta precisão e elevados coeficientes de determinação. Constatou-se que valores muito elevados ou muito baixos de taxa de aprendizagem prejudicam a convergência do programa, sendo o valor de 0,7 ideal quando se trabalha com os níveis codificados das variáveis. Com relação à quantidade de neurônios na camada oculta, verificou- se que um número pequeno gera modelos com baixa precisão, enquanto que um número grande pode gerar problemas de sobreajuste.
Os experimentos da parte fatorial do planejamento foram modelados por RNA com o programa desenvolvido. O modelo obtido teve alto coeficiente de determinação (0,98) e conseguiu prever com grande precisão a degradação de COT para os pontos de teste, não utilizados no treinamento. Esse resultado indica que a ferramenta é adequada para se trabalhar com processos fotoquímicos e produz resultados satisfatórios.
O banco de dados desenvolvido é completamente funcional, e o algoritmo de treinamento de RNA pode ser aplicado a qualquer série de dados disponível ao usuário. É possível também prever valores de resposta para condições de entrada definidas pelo usuário, e gerar diagramas para as soluções.
Os resultados de três planejamentos que utilizaram o mesmo tipo de reator foram unidos em uma série de dados para tentar gerar um modelo que se aplicasse a faixas mais abrangentes de operação. A ferramenta de treinamento por RNA também foi utilizada nessa etapa, e um
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novo treinamento forneceu um modelo com coeficiente de determinação de 0,96, bastante preciso para os testes com valores elevados de fração degradada, mas podendo apresentar inconsistência em valores de resposta reduzido. Para melhorar ainda mais esse modelo, seria necessário incorporar variáveis de entrada de natureza qualitativa que também exercem influência sobre o resultado.
O desenvolvimento de trabalhos de modelagem é de fundamental importância para o entendimento de processos e estudos industriais e acadêmicos. Nesse contexto, o estudo desenvolvido encontra grande aplicação, pois auxilia nas etapas de dimensionamento e aumento de escala, e utiliza ferramentas comerciais, comuns na indústria, de fácil operação e baixo custo. Além disso, o trabalho realizado pode ajudar no acesso de dados de reatores fotoquímicos por parte de grupos de pesquisa, bem como na reprodução e continuação de trabalhos realizados anteriormente.
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dados fotoquímicos
Para poder utilizar o banco de dados fotoquímicos desenvolvido, o usuário deve possuir o software Microsoft Office Excel 2003 ou superior. O banco de dados não foi testado para versões anteriores desse software e seu funcionamento nas mesmas não é garantido.
Para iniciar, deve-se abrir o arquivo “Banco de Dados Fotoquímicos.xlsm” com dois cliques ou clicando sobre o arquivo e apertando a tecla Enter.
Após abrir o arquivo, o ambiente de uma planilha chamada “Início” será aberto, contendo apenas um botão com a legenda “Abrir Banco de Dados”. Pode-se clicar nesse botão