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Tipo documento: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: Previsão da eficiência de destiladores solares para geração de volume de lixiviado tratado utilizando programação genética
Autor(es): Moraes, Lucas Felipe Boaventura de
Orientador(a): Sabin, Gustavo Post
Membro da Banca: Sabin, Gustavo Post
Membro da Banca: Guarienti, Gracyeli Santos Souza
Membro da Banca: Santos, Aldecy de Almeida
Resumo : O lixiviado, um líquido altamente poluente resultante da decomposição de resíduos sólidos em aterros sanitários, apresenta desafios significativos para a gestão de resíduos e a preservação ambiental. Sua composição complexa, contendo substâncias orgânicas e inorgânicas, pode contaminar o solo e as águas subterrâneas e superficiais, representando riscos à saúde humana, além dos impactos ambientais. Diante desse contexto, este estudo propõe investigar a aplicação da Programação Genética para a previsão da eficiência de destiladores solares para gerar volume de lixiviado. A metodologia envolve a correlação de parâmetros como temperatura do lixiviado, umidade relativa, nível de radiação solar e precipitação, para maximizar o volume de lixiviado durante o processo de destilação solar. Esta pesquisa se baseia em fundamentos teóricos da Programação Genética, incorporando os princípios da seleção natural e da manipulação de soluções para encontrar soluções que melhor atendam ao objetivo de prever o volume de lixiviado. Nos resultados obtidos, o potencial da Programação Genética em encontrar funções que prevejam a eficiência dos destiladores solares, destacando sua capacidade de encontrar soluções otimizadas em um espaço de busca complexo. Além disso, contribui para o avanço do conhecimento sobre a aplicação de tecnologias na área do saneamento, fornecendo opiniões valiosas para pesquisas futuras.
Resumo em lingua estrangeira: The leachate, a highly polluting liquid resulting from the decomposition of solid waste in landfills, presents significant challenges for waste management and environmental preservation. Its complex composition, containing organic and inorganic substances, can contaminate soil and groundwater, representing risks to human health, as well as environmental impacts. In this context, this study proposes to investigate the application of Genetic Programming to predict the efficiency of solar stills in generating leachate volume. The methodology involves correlating parameters such as leachate temperature, relative humidity, solar radiation level, and precipitation, to maximize leachate volume during the solar distillation process. This research is based on theoretical foundations of Genetic Programming, incorporating the principles of natural selection and solution manipulation to find solutions that best meet the objective of predicting leachate volume. In the results obtained, the potential of Genetic Programming to find functions that predict the efficiency of solar stills is highlighted, emphasizing its ability to find optimized solutions in a complex search space. Additionally, it contributes to advancing knowledge on the application of technologies in the field of sanitation, providing valuable insights for future research.
Palavra-chave: Eliminação de resíduos
Tratamento de esgoto
Conservação ambiental
Programas de computador
Aplicações informáticas
Mecanização
Palavra-chave em lingua estrangeira: Waste disposal
Sewage treatment
Environmental conservation
Computer software
Computer applications
Mechanization
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Federal de Mato Grosso
Sigla da instituição: UFMT CUVG - Várzea Grande
Departamento: Instituto de Engenharia – Várzea Grande
Programa: Engenharia de Computação - CUVG
Referência: MORAES, Lucas Felipe Boaventura de. Revisão da eficiência de destiladores solares para geração de volume de lixiviado utilizando programação genética. Orientador: Gustavo Post Sabin. 2024. 48 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) – Faculdade de Engenharia, Universidade Federal de Mato Grosso, Várzea Grande, 2024.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://bdm.ufmt.br/handle/1/3956
Data defesa documento: 15-Apr-2024
Aparece na(s) coleção(ções):Engenharia de Computação - Várzea Grande

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