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http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/8014
Title: | Aplicação do modelo w-C para predição de redução de turbidez em wetlands construídos. |
Authors: | Oliveira, Jaine Nayara de Araújo de |
metadata.dc.contributor.advisor: | Santiago, Aníbal da Fonseca Gomes, Paula Cristine Silva Rochinha, Isabela da Silva Pedro |
metadata.dc.contributor.referee: | Castro, Ana Letícia Pilz de Paiva, Marllus Henrique Ribeiro de Santiago, Aníbal da Fonseca Gomes, Paula Cristine Silva Rochinha, Isabela da Silva Pedro |
Keywords: | Sustentabilidade Modelos matemáticos Sustentabilidade e meio ambiente - wetlands |
Issue Date: | 2025 |
Citation: | OLIVEIRA, Jaine Nayara de Araújo de. Aplicação do modelo w-C para predição de redução de turbidez em wetlands construídos. 2025. 36 f. Monografia (Graduação em Engenharia Civil) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2025. |
Abstract: | As atividades de mineração impactam significativamente os recursos hídricos devido ao alto consumo de água e à geração de efluentes que exigem tratamento adequado antes do descarte. Neste contexto, wetlands construídos têm se destacado como uma alternativa sustentável para o tratamento dessas águas. Este estudo teve como objetivo aplicar e avaliar o modelo matemático W-C para prever a redução de turbidez em wetlands subsuperficiais horizontais por meio de dados observados em um sistema em escala piloto a fim de encontrar o melhor valor do parâmetro de velocidade de sedimentação que se ajusta aos dados e avaliar a possibilidade da aplicação em escala maior. O experimento foi realizado com tanques de tratamento que utilizavam brita 1 como material suporte e a planta Typha domingensis como macrófita. Para o modelo matemático, foram utilizadas as variáveis conhecidas: turbidez inicial, número de tanques em série, altura da lâmina d’água e tempo de retenção hidráulica. Primeiramente, foi separado os dados observados em um conjunto de 70% para realizar a calibração do modelo, enquanto com conjunto de 30%, foi realizada a validação. O parâmetro velocidade de sedimentação foi otimizado mediante dois métodos: Particle Swarm Optimization (PSO) e Gradiente Reduzido Generalizado, da ferramenta Solver no Excel. Os resultados obtidos foram, w= 0,669 m/dia e w = 0,698 m/dia, consecutivamente. Esses resultados foram analisados por meio das métricas: coeficiente de determinação (R²), Eficiência de Nash-Sutcliffe (NSE) e viés percentual (PBIAS), tanto para os dados de calibração quanto de validação, resultando em R² = 0,822 e 0,754, NSE = 0,81 e 0,75 PBIAS=-7,06% e -4,04%, no qual demonstraram que o modelo analisado é capaz de representar com boa eficiência a predição da redução de turbidez para o tratamento analisado. |
metadata.dc.description.abstracten: | Mining activities significantly impact water resources due to high water consumption and the generation of effluents that require proper treatment before disposal. In this context, constructed wetlands have emerged as a sustainable alternative for treating these waters. This study aimed to apply and evaluate the W-C mathematical model to predict turbidity reduction in horizontal subsurface flow wetlands using observed data from a pilot-scale system, in order to determine the best-fit sedimentation velocity parameter and assess the feasibility of large-scale application. The experiment was conducted using treatment tanks filled with gravel as the support medium and Typha domingensis as the macrophyte. The mathematical model incorporated known variables: initial turbidity, number of tanks in series, water depth, and hydraulic retention time. The observed data were divided into two sets—70% for model calibration and 30% for validation. The sedimentation velocity parameter (w) was optimized using two methods: Particle Swarm Optimization (PSO) and the Generalized Reduced Gradient (GRG) algorithm via Excel’s Solver tool. The optimized values obtained were w = 0.669 m/day and w = 0.698 m/day, respectively. The results were evaluated using performance metrics: the coefficient of determination (R²), Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), and percent bias (PBIAS) for both calibration and validation datasets. The values obtained were R² = 0.822 and 0.754, NSE = 0.81 and 0.75, and PBIAS = -7.06% and -4.04%, respectively. These results demonstrate that the model effectively predicts turbidity reduction in the studied treatment system, indicating good predictive efficiency and potential for broader application. |
URI: | http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/8014 |
Appears in Collections: | Engenharia Civil |
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