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https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/30249
Tipo: | Dissertação |
Título: | Desenvolvimento de um nariz eletrônico para monitoramento de gases poluentes em aterros sanitários |
Autor(es): | Muniz, Juliene dos Santos Davi |
Primeiro Orientador: | Souza, Cleonilson Protásio de |
Resumo: | O biogás gerado a partir da degradação de resíduos sólidos urbanos em aterros sanitários é composto por diversos gases, entre eles gases que contribuem para o aquecimento global e gases tóxicos e prejudiciais à saúde das pessoas e dos animais. O monitoramento da concentração desses gases nos aterros sanitários e em seus arredores é de grande impor- tância, pois permite avaliar o potencial de contaminação do ar, causado pela geração de biogás no aterro sanitário, e propor formas de minimizá-lo. Este trabalho tem como obje- tivo o desenvolvimento de um Nariz Eletrônico capaz de identificar os gases presentes no biogás e estimar suas concentrações, utilizando uma Rede Neural Artificial (RNA). Foram selecionados alguns sensores de gases e foi confeccionada uma placa de circuito impresso com os sensores e os seus circuitos de condicionamento de sinal. Foi desenvolvido um sistema de aquisição de sinais dos sensores utilizando o software LabVIEW, o qual coleta os dados lidos pelos sensores e os armazena em uma planilha, utilizada para análise dos dados e treinamento de uma RNA, a qual realiza a identificação dos gases e previsão de suas concentrações. Após algumas sessões de aquisição de dados dos sensores, os dados de entrada e saída foram organizados em uma única planilha, a qual foi utilizada com uma arquitetura neural desenvolvida para prever as concentrações dos gases alvos. Os resultados obtidos do treinamento da RNA mostraram que foi possível fazer medições das concentrações dos gases, com a raiz do erro médio quadrático (RMSE) menor que 1, para a maioria dos gases alvos considerados, o que comprova a acurácia do sistema desenvolvido. |
Abstract: | The biogas generated from the degradation of solid urban waste in sanitary landfills is composed of various gases, including gases that contribute to global warming and toxic gases harmful to the health of both people and animals. Monitoring the concentration of these gases in sanitary landfills and their vicinity is of great importance as it allows for the assessment of potential air contamination caused by biogas generation in landfills and the proposal of methods to minimize it. This work aims to develop an Electronic Nose capable of identifying the gases present in biogas and estimating their concentra- tions using an Artificial Neural Network (ANN). Several gas sensors were selected, and a printed circuit board was constructed with the sensors and their signal conditioning circuits. A signal acquisition system for the sensors was developed using LabVIEW soft- ware, which collects data read by the sensors and storages it in a spreadsheet used for data analysis and ANN training. After several data acquisition sessions from the sen- sors, the input and output data were organized into a single spreadsheet, which was used with a neural architecture developed to predict the concentrations of the target gases. The results obtained from the ANN training showed that it was possible to mea- sure the concentrations of gases with a root mean square error (RMSE) less than 1 for most of the target gases considered, confirming the accuracy of the developed system. |
Palavras-chave: | Aterros sanitários Biogás Sensores de gás Nariz eletrônico Rede neural artificial Sanitary landfills Biogas Gas sensors Electronic nose Artificial neural network |
CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editor: | Universidade Federal da Paraíba |
Sigla da Instituição: | UFPB |
Departamento: | Engenharia Elétrica |
Programa: | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
Tipo de Acesso: | Acesso aberto Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil |
URI: | http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/ |
URI: | https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/30249 |
Data do documento: | 29-Set-2023 |
Aparece nas coleções: | Centro de Energias Alternativas e Renováveis (CEAR) - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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