| dc.description.abstract | A indústria têxtil é considerada responsável pelos maiores índices de consumo de água em processos produtivos, consequentemente grande parte do descarte ilegal dos efluentes contaminados com diversos tipos de corantes são descartados nos corpos hídricos colocando em risco a biota existente. A necessidade de novos métodos de tratamento de efluentes é crucial para a preservação do meio ambiente. O tratamento de efluentes via processos oxidativos eletroquímicos avançados tem ganhado muita atenção nos últimos anos, pois é uma alternativa limpa, na qual seu principal reagente é o elétron. Deste modo, neste trabalho são utilizadas técnicas estatísticas e de modelagem via rede neural artificial (RNA) para a otimização de um sistema eletroquímico da degradação do corante Reativo Preto 5 (RP5) utilizando ânodo dimensionalmente estável com composição de Ti/(RuO2)0,8-(Sb2O3)0,2. Um delineamento experimental 23, com pontos axiais e repetições no ponto central, empregado com método de superfície de resposta (RSM) para analisar a influência das variaveis concentração do corante (26,4 – 93,6 ppm), concentração do eletrólito suporte NaCl (0,0062 – 0,1238 mol L-1) e corrente (1,24 – 24,76 mA cm-2), num sistema batelada. Obteve-se até 100% da remoção da cor e redução de até 76,67% da demanda química de oxigênio, em 180 minutos com consumo máximo de 2,01 KWm–3 de energia. Foi utilizado algoritmo de otimização por enxame de partículas para determinar a arquitetura final da rede, caracterizada com arquitetura 4-8-3, função de transferência logarítmica sigmóide entre a camada de entrada e a camada oculta e função linear entre a camada oculta e a de saída, apresentando coeficiente de correlação (R²) igual a 0,98 e mean squared error (MSE) de 0,0146, demonstrando um desempenho satisfatório do modelo empírico de RNA para predição e otimização do processo de eletrólise. | pt_BR |
