Redução dos impactos ambientais de um processo de produção de alumina
Técnica de reconhecimento de padrões utilizando redes neurais artificiais
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O processo de produção de alumina utiliza como principais matérias prima a bauxita e a soda cáustica em elevada temperatura e pressão. A alumina serve de base para a produção do alumínio primário que tem larga utilização comercial. Durante este processo, a geração de rejeito equivale a mesma quantidade de alumina produzida. Ou seja, para cada tonelada de alumina produzida esta mesma quantidade de rejeito é gerado. Tal rejeito é descartado em bacias de contenção que por sua vez necessita desmatar grandes área verdes. Este rejeito não pode ser reutilizado em outros processos, ...
O processo de produção de alumina utiliza como principais matérias prima a bauxita e a soda cáustica em elevada temperatura e pressão. A alumina serve de base para a produção do alumínio primário que tem larga utilização comercial. Durante este processo, a geração de rejeito equivale a mesma quantidade de alumina produzida. Ou seja, para cada tonelada de alumina produzida esta mesma quantidade de rejeito é gerado. Tal rejeito é descartado em bacias de contenção que por sua vez necessita desmatar grandes área verdes. Este rejeito não pode ser reutilizado em outros processos, como na construção civil, por conter resíduos de soda cáustica. Visando reduzir o impacto ambiental causado pela geração deste rejeito, um modelo matemático foi desenvolvido utilizando inteligência artificial (redes neurais artificiais) com o objetivo de controlar o processo de lavagem do rejeito, identificando os padrões das variáveis de entrada e prevendo quando este resultado poderá sair do controle, dando ao gestor uma ferramenta de tomada de decisão, sendo assim possível controlar estas variáveis, evitando que o rejeito tenha uma elevada contaminação e possibilitando sua utilização na construção civil.
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