Aplicação de Multi-Layer Perceptron para Previsão de Emissão de Gases derivados de Veículos a Diesel

Autores

  • Luís Otávio Rigo Jr. Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)
  • Jesuina Cássia Santiago de Araújo Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)
  • Leandro Nogueira dos Santos Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)
  • Mona Lisa Moura de Oliveira Universidade Estadual do Ceará (UECE)

DOI:

https://doi.org/10.21712/lajer.2016.v3.n2.p1-11

Resumo

Fontes veiculares movidos a Diesel têm contribuido significativamente para o aumento da poluição atmosférica. A tendência mundial de utilizar motor Diesel se deve ao rendimento real alcançado por esta máquina (~34%), quando comparada com motores Otto (~26%). Em termos de poluição, tais motores apresentam a vantagem de emitir menor concentração de hidrocarbonetos e CO2. Por outro lado, o motor Diesel apresenta a desvantagem de emitir materiais particulados e NOx. Com fins de atender a legislação, tem sido incorporado aos veículos a Diesel um sistema catalítico, que injeta uréia nos gases de escape. Tal processo, conhecido como SCR (Selective Catalytic Reduction), tem por finalidade transformar NOx em N2 e H2O. Órgãos governamentais têm atuado como agentes controladores, exigindo dos fabricantes de motores soluções tecnológicas, capazes de reduzir os níveis de emissões destes poluentes. Essas soluções estão atreladas a uma série de testes experimentais onerosos. Tendo-se em vista que as taxas de emissão de NOx dependem de fatores que se correlacionam de forma complexa, faz-se necessário à utilização de ferramentas de simulação para prever tais taxas. Neste trabalho, foi utilizada uma Rede Neural Artificial, denominada Multi-Layer Perceptron, com algoritmo de aprendizado supervisionado Back Propagation, para estimar as taxas de emissão dos gases NOx, NH3 e N2O em veículos a Diesel. Os resultados mostraram que parâmetros de entrada (velocidade espacial, temperatura, concentração de NOx, de NH3, de O2 , de SO2 e de H2O) se correcionam fortemente com as taxas de emissão de NOx e NH3 na saída. Este fator foi comprovado pela grande capacidade de aprendizado das redes testadas, com erro médio próximo de 0,01 no conjunto de aprendizado. Os resultados sobre o conjunto de teste demonstraram, também, grande capacidade de generalização das redes. O melhor resultado encontrado foi de 2,9% para NOx e NH3 e de N2O de 5,1%. Estes resultados revelam que a RNA demonstrou ser um método eficiente para prever as taxas de emissão de poluentes em perímetro urbano e rodovias.

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Biografia do Autor

Luís Otávio Rigo Jr., Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)

Possui doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2011). Atualmente é professor adjunto do Departamento de Computação e Eletrônica (DCEL), UFES. Atua na área de Ciência da Computação, com ênfase em inteligência artificial e otimização combinatória.

Jesuina Cássia Santiago de Araújo, Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)

Possui graduação em Química Industrial pela Universidade Federal do Ceará (2001), mestrado em Engenharia Química pela Universidade Federal do Ceará (2004), doutorado em Engenharia Química pela Universidade Federal de São Carlos (2008). Tem experiência desenvolvimento de processos industriais com ênfase em Petróleo e Petroquímica, atuando principalmente nos seguintes temas: adsorção, armazenamento de gás natural, síntese de materiais nano e mesoestruturados, nanomoldagem, sol-gel, reforma seca e a vapor do gás natural, produção de estireno e gás de síntese. Tem considerável experiência em diversas técnicas espectroscópicas, como: DRS, DRIFTS-CO adsorvido e XPS. Atualmente, atua como Professora Adjunta III no Curso de Engenharia de Petróleo da Universidade Federal do Espírito Santo.

Mona Lisa Moura de Oliveira, Universidade Estadual do Ceará (UECE)

Doutora em Engenharia Mecânica pelo Instituto Superior Técnico - Lisboa (2009) em cooperação com a Universidade de Málaga - Espanha. É professora Adjunta do curso de Física e coordenadora do Laboratório de Conversão Energética e Emissões Atmosféricas (LACEEMA) do Centro de Ciências e Tecnologia da Universidade Estadual do Ceará (UECE). Atualmente coordena o Mestrado Acadêmico em Ciências Físicas Aplicadas da UECE, sendo também docente permanente do Programa de Pós-graduação em Tecnologia e Gestão Ambiental do IFCE-Fortaleza. Possui experiência nas áreas de energias, processos térmicos, biomassa, combustão, monitoramento e controle de emissões, catálise ambiental e adsorção.

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Publicado

05-02-2021

Como Citar

Rigo Jr., L. O., Araújo, J. C. S. de, Santos, L. N. dos, & Oliveira, M. L. M. de. (2021). Aplicação de Multi-Layer Perceptron para Previsão de Emissão de Gases derivados de Veículos a Diesel. Latin American Journal of Energy Research, 3(2), 1–11. https://doi.org/10.21712/lajer.2016.v3.n2.p1-11

Edição

Seção

Artigos