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Campo Dublin CoreValorIdioma
dc.contributor.advisorSantiago, Aníbal da Fonsecapt_BR
dc.contributor.advisorGomes, Paula Cristine Silvapt_BR
dc.contributor.advisorRochinha, Isabela da Silva Pedropt_BR
dc.contributor.authorOliveira, Jaine Nayara de Araújo de-
dc.date.accessioned2025-06-24T11:30:59Z-
dc.date.available2025-06-24T11:30:59Z-
dc.date.issued2025pt_BR
dc.identifier.citationOLIVEIRA, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/8014-
dc.description.abstractAs 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.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectSustentabilidadept_BR
dc.subjectModelos matemáticospt_BR
dc.subjectSustentabilidade e meio ambiente - wetlandspt_BR
dc.titleAplicação do modelo w-C para predição de redução de turbidez em wetlands construídos.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.contributor.refereeCastro, Ana Letícia Pilz dept_BR
dc.contributor.refereePaiva, Marllus Henrique Ribeiro dept_BR
dc.contributor.refereeSantiago, Aníbal da Fonsecapt_BR
dc.contributor.refereeGomes, Paula Cristine Silvapt_BR
dc.contributor.refereeRochinha, Isabela da Silva Pedropt_BR
dc.description.abstractenMining 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.pt_BR
dc.contributor.authorID19.1.1335pt_BR
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