INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADA AO PROCESSO DE REMOÇÃO DE CONTAMINANTES UTILIZANDO ADSORVENTES PRODUZIDOS COM BIOMASSA DA REGIÃO AMAZÔNICA

Este projeto trata do desenvolvimento de modelos baseados em inteligência artificial (IA) aplicados no processo de adsorção de contaminantes emergentes (CEs) por bioadsorventes amazônicos. CEs são substâncias capazes de trazer danos ao meio ambiente e à saúde humana mesmo em baixas concentrações. A presença de CEs em águas superficiais da Amazônia ocasiona insegurança hídrica para comunidades que vivem no entorno dessas fontes aquíferas. Assim, diversos estudos sobre adsorção para tratamento de água utilizando bioadsorventes amazônicos têm sido realizados ao longo dos anos a fim de reduzir a contaminação de rios e lagos por CEs, no entanto, poucas pesquisas relacionam a utilizam de técnicas de IA aplicadas a esses processos. Modelos tradicionalmente aplicados no estudo de cinética e equilíbrio de adsorção demandam uma grande quantidade de tempo para ajuste dos dados experimentais, além de não incluir variáveis operacionais importantes para o processo de adsorção (e.g., temperatura, pH, granulometria do adsorvente, entre outros). Redes neurais artificiais (ANNs) simulam a habilidade neurológica humana e, aplicadas à área de adsorção, podem auxiliar na construção de modelos não-lineares alternativos para predição de dados, contribuindo para celeridade da análise e aumentando a aplicabilidade desses resultados a processos industriais. Assim, este projeto irá desenvolver ANNs aplicáveis às etapas de cinética e equilíbrio de adsorção para sistemas que utilizam bioadsorventes amazônicos, posteriormente comparando os resultados obtidos pelos modelos tradicionais com aqueles calculados pelas ANNs. A metodologia envolve: (i) a construção de um banco de dados que englobe os estudos publicados sobre adsorção com materiais desenvolvidos a partir de biomassas amazônicas, cujas variáveis de processo serão estratificadas e analisadas estatisticamente; (ii) o desenvolvimentos de redes neurais para as etapas de cinética e equilíbrio de adsorção, com otimização dos seus parâmetros e hiperparâmetros; (iii) o estudo experimental de um sistema bioadsorvente-adsorbato alternativo, a fim de gerar um novo conjunto de dados para teste dos modelos desenvolvidos; (iv) o cálculo dos valores de teste utilizando os modelos da ANN e os modelos tradicionais, a fim de comparação estatística dos resultados. Deste modo, este projeto contribui com as pesquisas realizadas na área de adsorção verde, além de fomentar a capacitação de recursos humanos. Palavras-chave: redes neurais artificiais; adsorção; contaminantes emergentes; Amazônia.