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Optimização de um sistema de lamas activadas por um algoritmo genético

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Detalhes bibliográficos
Resumo:Apresenta-se, neste artigo, um problema de optimização relacionado com um processo biológico de tratamento de águas residuais. A formulação matemática que surge da modelação de um sistema de lamas activadas de uma ETAR é optimizado, em termos de custos de investimento e custos operacionais, através de um algoritmo genético. É usado o modelo ASM1 para as lamas activadas, um dos modelos matemáticos mais difundidos e aceites pela comunidade científica. Para o sedimentador secundário é usado um modelo que combina as normas ATV e o modelo da dupla exponencial. Trata-se de uma formulação matemática de elevada complexidade. O modelo está disponível em MatLab e AMPL, e foi resolvido por uma heurística que garante convergência para um óptimo global do problema. Esta heurística baseia-se num algoritmo genético que implementa elitismo.
Autores principais:Espírito Santo, I. A. C. P.
Outros Autores:Costa, L.; Denysiuk, Roman; Fernandes, Edite Manuela da G. P.
Assunto:Algoritmos genéticos Custo mínimo Lamas activadas Modelação
Ano:2010
País:Portugal
Tipo de documento:comunicação em conferência
Tipo de acesso:acesso aberto
Instituição associada:Universidade do Minho
Idioma:português
Origem:RepositóriUM - Universidade do Minho
Descrição
Resumo:Apresenta-se, neste artigo, um problema de optimização relacionado com um processo biológico de tratamento de águas residuais. A formulação matemática que surge da modelação de um sistema de lamas activadas de uma ETAR é optimizado, em termos de custos de investimento e custos operacionais, através de um algoritmo genético. É usado o modelo ASM1 para as lamas activadas, um dos modelos matemáticos mais difundidos e aceites pela comunidade científica. Para o sedimentador secundário é usado um modelo que combina as normas ATV e o modelo da dupla exponencial. Trata-se de uma formulação matemática de elevada complexidade. O modelo está disponível em MatLab e AMPL, e foi resolvido por uma heurística que garante convergência para um óptimo global do problema. Esta heurística baseia-se num algoritmo genético que implementa elitismo.