Redes Neuronais Artificiais na Otimização do Processo de Digestão Anaeróbia - Aplicação a uma ETAR da AdCL

Numa sociedade com elevado consumo energético, a dependência de combustíveis fósseis em evidente diminuição de disponibilidades é um tema cada vez mais preocupante, assim como a poluição atmosférica resultante da sua utilização. Existe, portanto, uma necessidade crescente de recorrer a energias renováveis e promover a otimização e utilização de recursos. A digestão anaeróbia (DA) de lamas é um processo de estabilização de lamas utilizado nas Estações de Tratamento de Águas Residuais (ETAR) e tem, como produtos finais, a lama digerida e o biogás. Maioritariamente constituído por gás metano, o biogás pode ser utilizado como fonte de energia, reduzindo, deste modo, a dependência energética da ETAR e a emissão de gases com efeito de estufa para a atmosfera. A otimização do processo de DA das lamas é essencial para o aumento da produção de biogás. No presente relatório de estágio, as Redes Neuronais Artificiais (RNA) foram aplicadas ao processo de DA de lamas de ETAR. As RNA são modelos simplificados inspirados no funcionamento das células neuronais humanas e que adquirem conhecimento através da experiência. Quando a RNA é criada e treinada, produz valores de output aproximadamente corretos para os inputs fornecidos. Uma vez que as DA são um processo bastante complexo, a sua otimização apresenta diversas dificuldades. Foi esse o motivo para recorrer a RNA na otimização da produção de biogás nos digestores das ETAR de Espinho e de Ílhavo da AdCL, utilizando o software NeuralToolsTM da PalisadeTM, contribuindo, desta forma, para a compreensão do processo e do impacto de algumas variáveis na produção de biogás.

In a society with high energy consumption, the dependency on fossil energy which is continuously decreasing is a growing problem, as well as the air pollution resulting from their use. So, there is an increasing need for renewable energies and to promote the optimization and resources utilization. Anaerobic digestion (AD) of sludge is a sludge stabilization process used in wastewater treatment plants (WWTP) and it has, as final products, digested sludge and biogas. Mostly made of methane gas, the biogas can be used as an energy source, thereby reducing WWTP’s energy dependence and emission of gases with greenhouse effect to the atmosphere. The AD sludge’s optimization process is essential to increase biogas production. In this internship report, Artificial Neural Networks (ANN) were applied to the sludge’s AD of WWTP. ANN are simplified models inspired by the functioning of human neuronal cells and acquire knowledge through experience. When ANN is created and trained, it produces approximately correct output values for the provided inputs. As AD is a very complex process, it constitutes an obstacle to its optimization. This was the reason for resorting to ANN in the optimization of biogas production in the AdCL’s WWTP Digester of Espinho and Ílhavo using the Palisade’sTM NeuralToolsTM software, thereby contributing to the comprehension of the process and the impact of some variables in biogas production.