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Título: Avaliação da qualidade da água do rio Alegria (Medianeira/PR) através da determinação do IET e simulação do processo de autodepuração
Título(s) alternativo(s): Evaluation of Alegria River water quality (Medianeira/PR) by determining the EIT and simulating the depuration process
Autor(es): Silva, Lucas de Carvalho
Orientador(es): Mees, Juliana Bortoli Rodrigues
Palavras-chave: Redes neurais (Computação)
Modelagem
Elementos químicos
Neural networks (Computer science)
Modelyng
Chemical elements
Data do documento: 21-Jun-2016
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Medianeira
Citação: SILVA, Lucas de Carvalho. Avaliação da qualidade da água do rio Alegria (Medianeira/PR) através da determinação do IET e simulação do processo de autodepuração. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Ambiental) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, 2016.
Resumo: O Rio Alegria está localizado no município de Medianeira no oeste paranaense e é tributário do Reservatório de Itaipu, sendo o principal manancial de Medianeira, utilizado pela Companhia de Saneamento do Paraná (SANEPAR) para realizar a captação de água para o abastecimento da cidade, que se dá a montante da estação de tratamento de esgotos (ETE). O trabalho teve como finalidade a caracterização da concentração de matéria orgânica e nutrientes, nitrogênio e fósforo, lançados pela ETE do município de Medianeira. Ao longo da estação da primavera (01/out a 21/dez) e de forma quinzenal, houveram 4 campanhas para monitoramento de 5 pontos de amostragem com o objetivo de determinar o potencial impacto que pode vir a ser gerado diretamente na qualidade da água do corpo receptor (Rio Alegria). Também foram realizadas analises de parâmetros físico-químicos no Rio Alegria, para que fosse possível a compreensão da dinâmica dos processos. Para identificar o grau de trofia do corpo hídrico foi utilizado o modelo proposto por LAMPARELLI (2004) que se mostrou uma ferramenta eficaz e de fácil aplicação na determinação do índice de estado trófico para ambientes lóticos. As análises físico-químicas foram comparadas com a legislação brasileira e apresentaram algumas não conformidades nos parâmetros de DQO, as formas de nitrogênio e fósforo. Com os dados analisados, foi possível fazer uma comparação entre modelos matemáticos. Dois modelos foram comparados para caracterizar o processo de depuração da matéria orgânica no intervalo do rio onde foram realizadas as coletas, o modelo de Streeper-Phelps e o modelo de redes neurais artificiais desenvolvido por SCHÜTZ (2014). Diante dos resultados, o modelo de Streeter-Phelps e de Redes Neurais se mostram eficazes para simular o comportamento do rio para a concentração de OD.
Abstract: The Alegria River is located in the Medianeira town in Paraná’s west and is confluent from Itaipu Reservoir, besides it is the main source of Medianeira, being used by the Paraná’s Sanitation Company (Sanepar) to perform the abstraction of water to supply the city, which gives the amount of sewage treatment plant (ETP). The work aimed to characterize the concentration of organic matter and nutrients, nitrogen and phosphorus, launched by Medianeira town’s ETP. Throughout the spring season (Oct 1st to Dec 21th) and fortnightly, there were 4 campaigns for monitoring 5 sampling points in order to determine the potential impact that might be generated directly on water quality of the receiving body (Alegria River). There were also carried out physicochemical parameters analysis in the Alegria River, to make it possible to understand the processes’ dynamics. To identify the trophic level of the water body, it was used the model proposed by LAMPARELLI (2004) that proved to be an effective tool and of easy use in determining the trophic state index for lotic environments. The physicochemical analyzes were compared with the Brazilian legislation and some nonconformities were found in the CQO parameters, forms of nitrogen and phosphorus. With the analyzed data, it was possible to compare mathematical models. Two models were compared in order to characterize the purification process of organic matter in the river’s range from where the samples were taken off, the Streeper-Phelps’ model and an artificial neural networks’ model developed by SCHÜTZ (2014). Given the results, the Streeter-Phelps’ model and Neural networks shown effective to simulate the behavior of the river to the OD concentration.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/12604
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