ÁREA: Ambiental
TÍTULO: ESTUDO DOS DADOS DA LIXIVIAÇÃO DOS MATERIAIS DE ELETRODOS DE PILHAS EM HCl POR REDE NEURAL
AUTORES: MACÊDO, M.I.F. (UEZO) ; ROSA, J.L.R (UEZO) ; GONÇALVES, F. (UEZO) ; BOENTE, A. N. P (UEZO)
RESUMO: Rede neural é uma técnica da inteligência computacional sob estudo intenso. Sua capacidade de classificação de dados, a partir de espaços de busca muito complexos, é excelente. O objetivo deste trabalho é o estudo, por rede neural, dos parâmetros da lixiviação dos materiais metálicos (Zn e Mn) de eletrodos de pilhas por HCl. A partir de dados obtidos em ensaios experimentais, espera-se que a rede "aprenda" com os parâmetros informados e os resultados obtidos, e consiga, dentro do espaço de busca considerado, fornecer valores de recuperação próximos ao que seria obtido laboratorialmente, a partir da utilização de parâmetros desconhecidos. Disto resultam um aumento na recuperação dos metais considerados neste trabalho, bem como, o uso racionalizado dos reagentes químicos empregados.
PALAVRAS CHAVES: pilha, lixiviação, rede neural.
INTRODUÇÃO: A reciclagem de pilhas alcalinas e comuns evita o desprezo dos metais mais abundantes nessas pilhas (Zn e Mn,), causa de perda econômica e de poluição. Emprega-se rede neural [HAYKIN, 2001; ROSA, 2003] para obter os parâmetros ótimos de lixiviação do Zn e Mn dessas pilhas.
MATERIAL E MÉTODOS: Os experimentos de lixiviação visaram determinar as condições favoráveis de lixiviação do Zn e do Mn no pó das pilhas, com o HCl em concentrações de 1, 2, 3 e 4 mol/L, agitação mecânica de 200 rpm, a temperaturas de 30, 50 e 70oC, usando proporção sólido-líquido de 1:5; 1:10 e 1:15. A solução e o resíduo insolúvel foram separados por filtração. A concentração dos metais nas lixívias foi analisada por espectrometria de absorção atômica. Como forma de se obter os parâmetros ótimos de dissolução de Zn e Mn, procedeu-se ao treinamento de uma rede neural do tipo back-propagation, utilizando-se os dados experimentais obtidos.
RESULTADOS E DISCUSSÃO: Foram testadas várias configurações de rede, com os melhores resultados de classificação sendo obtidos utilizando-se 3 camadas, com 8 neurônios por camada, fator de aprendizado por neurônio igual a 0,0001 e momento (valor da variável alfa) igual a 0 (zero). Após o treinamento (a figura 1 mostra os erros de treinamento), a rede forneceu respostas próximas a 96% dos dados experimentais obtidos por [MACÊDO, 2001]. Na tabela 1, encontram-se os resultados da operação da rede, considerando-se: proporção sólido-líquido 1:10; temperatura: 70ºC; concentração de HCl: 4M; tempo:4 h.
TABELA 1 - Resultados obtidos pela rede.
Erro de treino (%) % Zn (real) %Zn (rede) %Mn (real) %Mn (rede)
1,054936 99,0 85,4 98,0 82,8
0,934497 99,0 94,0 98,0 91,6
0,820231 99,0 95,2 98,0 92,9
0,700214 99,0 95,8 98,0 93,6
CONCLUSÕES: A obtenção dos parâmetros ótimos de lixiviação é facilitada pela técnica de rede neural, cuja configuração pode ser auxiliada por algoritmo genético [ROSA, 2003]. Com a rede neural treinada, obtém-se a modelagem da classificação para a otimização da recuperação ótima de Zn e Mn, permitindo o uso de parâmetros diferentes dos relatados, em busca daqueles que resultem em valores ótimos de recuperação. É de se observar que a técnica pode ser utilizada para modelar outras situações experimentais, diferentas das daqui empregadas
AGRADECIMENTOS: Os autores agradecem o apoio da FAPERJ e do CNPq.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICA: HAYKIN, S. Redes Neurais, Princípios e Prática. 2.ed. Porto Alegre: Bookman, 2001.
MACÊDO, MIF. ET ALL. Processo Hidrometalúrgico para Recuperação de Metais em Baterias Domésticas Usadas, VI SHM/XVIII ENT,V.3. 477-483, 2001.
ROSA, JOSÉ L.A. Classificação de Dados Através da Otimização do Método KNN-Fuzzy em Ambiente de Computação Paralela. 2003, 97 f. Tese (Doutorado em Ciências em Engenharia Civil / Sistemas Computacionais) - UFRJ/COPPE, Rio de Janeiro, 2003.
