Seleção de sistemas de tratamento de esgotos a partir da aplicação combinada de modelos matemáticos de qualidade de água e técnicas de otimização

Resumo: 1. INTRODUÇÃO E OBJETIVO
A outorga de uso de recursos hídricos é um instrumento de comando e controle em que uma porção da disponibilidade hídrica é concedida a um usuário, para um determinado uso, por um período de tempo limitado. Os objetivos da outorga são assegurar o controle quantitativo e qualitativo dos usos da água e proporcionar o direito ao acesso às águas.

O lançamento em corpo de água de esgotos e demais resíduos líquidos ou gasosos, tratados ou não, com o fim de sua diluição, transporte ou disposição final constitui uso objeto de outorga, conforme estabelecido pela Política Nacional de Recursos Hídricos e pelas políticas de todos os estados da Federação.

No Estado do Espírito Santo, a outorga para fins de diluição de efluentes em rios é emitida em termos da vazão de diluição, sendo fundamentada em critério que estabelece que o somatório das vazões de diluição outorgadas em cursos de água fica limitado a 50% (cinqüenta por cento) da vazão de referência. O referido critério estabelece, adicionalmente, que nenhum usuário receberá outorga superior a 25% (vinte e cinco por cento) da vazão mínima de referência. Em todos os casos, análise técnica para emissão de outorga avalia exclusivamente o parâmetro Demanda Bioquímica de Oxigênio (DBO).

Neste contexto de avaliação pontual das solicitações de outorga não é possível avaliar conjuntamente a capacidade de autodepuração dos cursos d’água e a distribuição dos esforços de tratamento de efluentes no interior de uma bacia hidrográfica.

Alternativamente, o emprego combinado de modelos de autodepuração e de técnicas de otimização usualmente permite explorar o limite da capacidade de assimilação dos corpos d’água, impondo a manutenção dos padrões ambientais como restrição do processo de análise, ao mesmo tempo que indica alternativas para minimização dos custos totais de tratamento no âmbito de uma bacia hidrográfica. Os trabalhos de Han et al. (2011), Yang, Chen e Lee (2011), Saadatpour e Afshar (2007), Karmakar e Mujumdar (2006), Wang e Jamieson (2002), Wen e Fu (1991), Revelle, Loucks e Lynn (1968) e Lynn, Logan e Charnes (1962) ilustram esta abordagem.

O presente trabalho tem como principal finalidade estudar a aplicação conjunta de modelos matemáticos de técnicas de otimização no processo de avaliação da implementação de sistemas de tratamento de esgotos em bacias hidrográficas, buscando discutir alternativas que otimizem a capacidade de assimilação dos cursos d’água superficiais e a redução global dos custos de tratamento.

2. MATERIAIS E MÉTODOS
2.1. Modelo para simulação da qualidade da água
Para simulação computacional de qualidade dos corpos d’água será empregado o modelo computacional QUAL-UFMG, modelo detalhadamente apresentado e discutido por Von Sperling (2007).

O QUAL-UFMG apresenta as mesmas estruturas conceitual, funcional e computacional que o modelo QUAL2K, modelo produzido e disponibilizado pela United State Enviromental Protection Agency (USEPA) e amplamente empregado em diversas partes do mundo para a simulação da qualidade de água de rios (CAMPOS, 1997; SCOTT, 1995; GUSMAN JR, 1992; WARWICH, 1985; CÂMARA, 1984).

O programa QUAL-UFMG possibilita a modelagem, isoladamente ou em quaisquer combinações, as concentrações de Demanda Bioquímica de oxigênio, oxigênio dissolvido, nitrogênio total e suas frações, fósforo total e suas frações e coliformes termotolerantes (fecais) ou E.coli.

Neste trabalho serão modeladas as variações das concentrações da demanda bioquímica de oxigênio, do oxigênio dissolvido e dos compostos nitrogenados.

2.2. Constantes Cinéticas, informações hidrodinâmicas e de qualidade de água
As constantes cinéticas, informações hidrodinâmicas e de qualidade de água a serem empregadas para avaliação das confiabilidade das respostas no modelo de qualidade de água serão obtidas dos estudos desenvolvidos por Salim (2004) e Mendonça e Almeida (2005). Estes estudos também constituirão referências para comparação das respostas após as atividades de otimização relacionadas com a seleção dos sistemas de tratamento de esgoto.

2.3. Modelo de otimização
Duas diferentes técnicas de otimização serão avaliadas como alternativas para a estruturação do modelo de otimização – a Programação Não Linear (PNL) e os Algoritmos genéticos (AG’s).

A PNL constitui técnica de otimização aplicável naquelas situações em que a função objetivo ou as funções que descrevem o comportamento das variáveis de estado são não lineares. A PNL popularizou-se como técnica de otimização em função da sua abrangência, uma vez que não exige nenhuma simplificação na formulação matemática dos sistemas a serem otimizados, e pelo aumento na exatidão nos resultados em decorrência do desenvolvimento de técnicas de busca numérica mais eficientes.

Os AG’s constituem técnica de otimização por busca direta inspirados nos mecanismos de evolução das espécies, que compreendem processos da genética das populações, sobrevivência e adaptação dos indivíduos. Os AG’s são, de fato, uma classe particular de algoritmos evolutivos que usam técnicas inspiradas pela biologia evolutiva como hereditariedade, mutação, seleção natural e recombinação, conforme detalhadamente apresentado por Lacerda e Carvalho (1999).

Neste trabalho serão estabelecidas e avaliadas funções objetivo que considerem a) a minimização das somatórias das eficiências de sistemas de tratamento de esgotos e b) distribuições diferenciadas entre os diferentes pontos da bacia nos quais poderiam ser implementados sistemas de tratamento de esgotos. Os padrões de qualidade ambiental e os limites operacionais esperados para as eficiências de sistemas de tratamento de esgotos deverão dar forma às restrições do problema de otimização.

2.4. Área de estudo
Este trabalho terá como área de estudo a porção superior da bacia hidrográfica do Rio Santa Maria da Vitória, uma das principais fontes de abastecimento da Região Metropolitana da Grande Vitória. A referida área já foi objeto de investigação de Salim (2004) e Mendonça e Almeida (2005), trabalhos que servirão como referência para a avaliação dos ganhos decorrentes dos resultados produzidos no presente estudo.

3. PARCERIAS
O presente trabalho envolverá docentes e discentes da Universidade Federal do Espírito Santo e docentes do Instituto Federal do Espírito Santo (Ifes).

4. REFERÊNCIAS
CÂMARA, A. S., RANDALL, C. W. The QUAL II model. Journal of Environmental Engineering, v.110, n.6, p. 993-996, 1984.

CAMPOS, M. C. S. Utilização do modelo QUAL2E para o estudo do decaimento bacteriano na bacia do Rio das Velhas. 1997. Dissertação (Mestrado em Saneamento, Meio Ambiente e Recursos Hídricos) - Escola de Engenharia da Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, 1997.

GUSMAN Jr, U. Modelagem computacional da qualidade da água do Rio Doce. 1992. Dissertação (Mestrado em Engenharia Ambiental) – Universidade Federal do Espírito Santo, Vitória, 1992.

HAN, Y; HUANG, Y. F.; WANG, G. Q.; MAQSOOD, I. A Multi-objective Linear Programming Model with Interval Parameters for Water Resources Allocation in Dalian City. Water Resources Management, v.25, n.2, p.449-463, 2011.

KARMAKAR, S.; MUJUMDAR, P.P. Grey fuzzy optimization model for water quality management of a river system. Advances in Water Resources, v.29, p.1088-1105, 2006.

LACERDA, E. G. M.; CARVALHO, A. C. P. L. F. Introdução aos Algoritmos Genéticos. In: GALVÃO, C. O.; VALENÇA, M. J. S. (Org.). Sistemas Inteligentes: Aplicações a Recursos Hídricos e Ciências Ambientais. Porto Alegre: Ed. Universidade/UFRGS/ABRH, 1999.

LYNN, W. R.; LOGAN, J. A.; CHARNES, A. System analysis for planning wastewater treatment plants. Journal of Water Pollution Control Federation, v. 34, n. 6, p. 565- 581, 1962.

MENDONÇA, A. S. F.; ALMEIDA, M. M. Definição de alternativas de eficiências de tratamento de efluentes para manutenção de padrões ambientais. In: Anais do XVI Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos, João Pessoa; ABRH; p.501-510, 2005.

REVELLE, C. S.; LOUCKS, D. P.; LYNN, W. R. Linear programming applied to water quality management. Water Resources Research, v. 4, p. 1-9, 1968.

SAADATPOUR, M.; AFSHAR, A. Waste load allocation modeling with fuzzy goals; simulation-optimization approach. Water Resources Management, v.21, n.7, p.1207-1224, 2007.

SALIM, F.P.C. Desenvolvimento de sistema de suporte a decisão para o gerenciamento da qualidade das águas em rios considerando múltiplas fontes de poluição pontual. 2004. Dissertação (Mestrado em Engenharia Ambiental). Universidade Federal do Espírito Santo, Vitória, 2004.

SCOTT, J. A., ABUMOGHLI, I. Modelling nitrification in the River Zarka of Jordan. Water Research, v.29, n.4, p.1121-1127, 1995.

VON SPERLING, M. Princípios do tratamento biológico de águas residuárias – Estudos e modelagem da qualidade da água de rios. Belo Horizonte, DESA/UFMG, 2007.

WANG, C. G.; JAMIESON, D. G. An objective approach to regional wastewater treatment planning. Water Resources Research, v. 38, n. 3, p. 4-1 - 4-8, 2002.

WARWICK, J. J.; McDONNELL A. J. Simulation in-stream nitrogen and DO balancing. Journal of Environmental Engineering, v.111, n.4, p.401-416, 1985.

WEN, C-G.; FU, S-Y. Waste allocation models for risk assessment of water quality management in a river basin. Water Science and Technology, v. 23, p. 75-83, 1991.

YANG, C. C.; CHEN, C. S.; LEE, C. S. Comprehensive River Water Quality Management by Simulation and Optimization Models. Environmental Modeling and Assessment, p.1-12, 2011.

Data de início: 2011-05-03
Prazo (meses): 36

Participantes:

Papelordem decrescente Nome
Aluno Mestrado Juliana Pereira Louzada Valory
Coordenador José Antônio Tosta dos Reis
Acesso à informação
Transparência Pública

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