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Title: Modelagem da degradação de fenol em efluentes aquosos através do processo de foto-fenton
Other Titles: Modelling of phenol degradation in aqueous effluents by the process of photo-fenton
Authors: Lopes Neto, Luiz Gonzaga
Keywords: Fenol;Foto-fenton;Tratamento de efluentes;Modelagem;Redes neurais artificiais;Processos oxidativos avançados
Issue Date: 29-Feb-2016
Publisher: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citation: LOPES NETO, Luiz Gonzaga. Modelagem da degradação de fenol em efluentes aquosos através do processo de foto-fenton. 2016. 106f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Química) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2016.
Portuguese Abstract: Os processos oxidativos avançados (POA) são técnicas que envolvem a formação de radicais hidroxila (HO•) com grande poder de oxidação de matéria orgânica. Esses processos têm encontrado cada vez mais aplicação na indústria por serem capazes de degradar substâncias recalcitrantes que não são removidas completamente por processos tradicionais de tratamento de efluentes. Nesse trabalho, estudou-se a modelagem da degradação do fenol pelo processo de foto-Fenton, baseado na adição de H2O2, Fe2+ e radiação luminosa. Um planejamento experimental foi desenvolvido para analisar os efeitos das concentrações de fenol, H2O2 e Fe2+ na fração de carbono orgânico total (COT) degradada. Os experimentos foram realizados em um reator fotoquímico parabólico em batelada com 1,5 L de capacidade. Amostras do meio reacional foram retiradas em diferentes tempos de reação e analisadas em um medidor de COT da Shimadzu (TOC-VWP). Os resultados encontrados mostram efeito negativo da concentração de fenol, e positivo das outras duas variáveis na fração de COT degradado. Uma análise estatística do planejamento mostrou que a concentração de peróxido de hidrogênio era também a variável mais influente na fração de COT degradada em 45 minutos e gerou um modelo com R² = 0,82, que previu os pontos experimentais com pouca precisão. Utilizou-se o Visual Basic for Applications para gerar um modelo por redes neurais e um banco de dados fotoquímicos. Esse modelo apresentou R² = 0,96 e previu com precisão os valores de resposta utilizados para teste. Os resultados encontrados indicam a possível aplicação da ferramenta desenvolvida para indústria, principalmente pela simplicidade, baixo custo e facilidade de acesso ao programa.
Abstract: Advanced Oxidation Processes (AOP) are techniques involving the formation of hydroxyl radical (HO•) with high organic matter oxidation rate. These processes application in industry have been increasing due to their capacity of degrading recalcitrant substances that cannot be completely removed by traditional processes of effluent treatment. In the present work, phenol degrading by photo-Fenton process based on addition of H2O2, Fe2+ and luminous radiation was studied. An experimental design was developed to analyze the effect of phenol, H2O2 and Fe2+ concentration on the fraction of total organic carbon (TOC) degraded. The experiments were performed in a batch photochemical parabolic reactor with 1.5 L of capacity. Samples of the reactional medium were collected at different reaction times and analyzed in a TOC measurement instrument from Shimadzu (TOC-VWP). The results showed a negative effect of phenol concentration and a positive effect of the two other variables in the TOC degraded fraction. A statistical analysis of the experimental design showed that the hydrogen peroxide concentration was the most influent variable in the TOC degraded fraction at 45 minutes and generated a model with R² = 0.82, which predicted the experimental data with low precision. The Visual Basic for Application (VBA) tool was used to generate a neural networks model and a photochemical database. The aforementioned model presented R² = 0.96 and precisely predicted the response data used for testing. The results found indicate the possible application of the developed tool for industry, mainly for its simplicity, low cost and easy access to the program.
URI: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/21180
Appears in Collections:PPGEQ - Mestrado em Engenharia Química

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