Banca de QUALIFICAÇÃO: MIKHAEL FERREIRA DA SILVA SANTOS

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: MIKHAEL FERREIRA DA SILVA SANTOS
DATA : 25/03/2026
LOCAL: Pós-Graduação Engenharia Civil
TÍTULO:

Modelagem preditiva da geração de biogás em aterros sanitários com base em dados reais para geração de energia e mitigação de gases de efeito estufa

PALAVRAS-CHAVES:

Biogás, aterros sanitários, modelagem preditiva, regressão multifatorial, redes neurais artificiais, resíduos sólidos urbanos.

PÁGINAS: 133
RESUMO:

Esta pesquisa tem como objetivo desenvolver e avaliar modelos preditivos para estimativa da geração de biogás em aterros sanitários brasileiros, utilizando abordagem híbrida baseada em regressão não linear multifatorial e redes neurais artificiais. Inicialmente, foi estruturada uma base de dados composta por 29 aterros sanitários, considerando variáveis como região geográfica, idade operacional, área do aterro, resíduos recebidos, geração per capita, temperatura média anual, precipitação média anual e classificação climática O modelo de regressão não linear multifatorial foi ajustado por meio de algoritmo de otimização do tipo Levenberg–Marquardt, incorporando transformações funcionais para captura de relações não lineares. O desempenho do modelo apresentou coeficiente de determinação R² de aproximadamente 0,80, indicando boa capacidade explicativa frente à variabilidade observada. Paralelamente, foi implementada modelagem por Rede Neural Artificial do tipo Perceptron Multicamadas, com três neurônios na camada intermediária e função de saída linear. Foram realizadas aproximadamente 100 simulações independentes, visando avaliar estabilidade e sensibilidade à inicialização dos pesos. Embora a RNA tenha apresentado capacidade de aproximação pontual satisfatória em determinadas execuções, observou-se variabilidade significativa entre simulações, evidenciando sensibilidade estrutural associada ao tamanho amostral reduzido. A validação prática foi realizada por meio de aplicação dos modelos ao Aterro Sanitário de Guarabira (PB) com monitoramento real da geração de biogás e realização de ensaios laboratoriais, incluindo Potencial Bioquímico de Metano (BPM). O valor real medido foi de aproximadamente 103.998,74 m³/dia. O modelo de regressão apresentou erro percentual de -10,67%, enquanto a média das simulações da RNA resultou em erro de +16,30%. Os resultados indicam que, para a base de dados considerada nesta etapa de qualificação, o modelo de regressão multifatorial demonstrou maior estabilidade e coerência preditiva em comparação à modelagem conexionista. Entretanto, a aplicação da Rede Neural Artificial mostrou-se promissora, especialmente para cenários futuros com ampliação da base de dados e maior diversidade de observações.

MEMBROS DA BANCA:
Externa à Instituição - ALESSANDRA LEE BARBOSA FIRMO - IFPE
Presidente - 2130650 - JOSE FERNANDO THOME JUCA
Externa à Instituição - LAIS ROBERTA GALDINO DE OLIVEIRA - UFG
Externa à Instituição - LILIANA ANDRÉA DOS SANTOS
Externo à Instituição - SERGIO PERES RAMOS DA SILVA - UPE