Resumo

Este artigo apresenta um modelo de rede neural para controlar a dosagem de cloro na água tratada, a fim de obter melhores resultados na estabilidade do cloro residual livre, quando comparados ao controle Proporcional-Integral-Derivativo (PID) empregado atualmente e na consequente redução do consumo de cloro no processo de tratamento de água. Entre os diferentes desinfetantes, o cloro é amplamente utilizado em estações de tratamento de água de grande porte no mundo. No Brasil, especialmente nas grandes cidades, esse produto químico é também empregado como um agente desinfetante. Nesse contexto, um modelo que utiliza redes neurais artificiais foi implementado e simulado no software Matlab, levando-se em conta as características operacionais de uma estação de tratamento localizada na região metropolitana de São Paulo.

Introdução

Sabe-se que o tratamento de água tem a função de eliminar ou diminuir a quantidade de materiais em suspensão, microrganismos e outras substâncias químicas de maneira a evitar problemas de saúde pública e atender à Portaria de Consolidação nº 5 de 2017 do Ministério da Saúde (BRASIL, 2017; CHARROIS; HRUDEY, 2007).

O tipo de tratamento de água mais utilizado é o convencional, que consiste nas etapas de pré-tratamento, coagulação, floculação, decantação, filtração e correções finais do pH e do cloro residual livre (CRL ou FRC), sendo este particularmente importante para a desinfecção da água (CHEN; HOU, 2006; GUPTA; SHRIVASTAVA, 2010; OLANREWAJU et al., 2012).

A desinfecção é feita nas estações de tratamento de água (ETAs) por meio da dosagem de cloro na água, mais conhecida como processo de cloração (MOULY et al., 2010). Muitas ETAs possuem esse processo automatizado, em que os equipamentos eletroeletrônicos corrigem os dosadores de maneira que se mantenha o CRL em valores pré-estabelecidos (SOYUPAK et al., 2011).

Autores: Cleber Gustavo Dias; André Felipe Henriques Librantz e Fábio Cosme Rodrigues dos Santos.