Projeto de sensores de micro-ondas para predição e classificação de contaminantes críticos em água usando o método baseado em Decision-Tree Support Vector Machine
| dc.contributor.advisor | Silva Neto, Valdemir Praxedes da | |
| dc.contributor.advisorID | https://orcid.org/0000-0003-3867-3297 | |
| dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/4160231554601828 | |
| dc.contributor.author | Sousa, Bruno Matias de | |
| dc.contributor.authorID | https://orcid.org/0009-0003-9607-1099 | |
| dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/2574712778132756 | |
| dc.contributor.referees1 | D'Assunção, Adaildo Gomes | |
| dc.contributor.referees1Lattes | http://lattes.cnpq.br/4159638862269940 | |
| dc.contributor.referees2 | Vasconcelos, Cristhianne de Fátima Linhares de | |
| dc.contributor.referees2Lattes | http://lattes.cnpq.br/3140725798737102 | |
| dc.contributor.referees3 | Duarte Júnior, José Garibaldi | |
| dc.contributor.referees3ID | https://orcid.org/0000-0002-9708-3118 | |
| dc.contributor.referees3Lattes | http://lattes.cnpq.br/4332534673634063 | |
| dc.date.accessioned | 2025-11-03T20:02:09Z | |
| dc.date.available | 2025-11-03T20:02:09Z | |
| dc.date.issued | 2025-10-09 | |
| dc.description.resumo | A deterioração da qualidade da água em rios e lagos tem se intensificado devido ao descarte crescente de contaminantes químicos provenientes de atividades industriais, agrícolas e urbanas. Compostos como nitratos, fosfatos, amônio, glicose e metais pesados representam sérias ameaças ao meio ambiente e à saúde pública. Os métodos convencionais de monitoramento, embora precisos, apresentam custos elevados, dependência de laboratórios especializados e dificuldades de aplicação em larga escala, o que motiva a busca por alternativas mais acessíveis, reutilizáveis e autônomas. Neste contexto, este trabalho investiga sensores planares de micro-ondas desenvolvidos em tecnologia de microfita, empregando topologias com Defect Ground Structure (DGS). Foram projetados e fabricados quatro dispositivos operando na faixa de 1 a 3 GHz, avaliados por meio de modelos de circuito equivalente, simulações eletromagnéticas no software ANSYS HFSS® e experimentos laboratoriais. São propostas duas novas topologias de sensores de micro-ondas para o sensoriamento de contaminantes críticos, como nitratos, fosfatos, amônio, glicose e condutividade em água. Foram desenvolvidos quatro dispositivos finais de sensores de micro-ondas, os quais operam em diferentes frequências de ressonância. O modelo 01 atua na faixa ISM (Industrial, Scientific and Medical) na frequência de 2,45 GHz para concentrações de glicose acima de 50 mg/dL e na faixa de 2,22 a 2,24 GHz para concentrações de glicose de até 20 mg/dL. Já os modelos 02 e 03 realizam uma comparação com sensores de micro-ondas com estruturas CSRR comumente encontradas na literatura, operando na faixa de comunicações móveis, com frequência de 1,5 GHz. O sensor 04 utiliza como estrutura DGS um capacitor interdigital (IDC), operando na frequência de ressonância de 2,0 GHz, dentro da banda S, utilizada para circuitos de radiofrequência. As propriedades dielétricas das amostras foram comparadas através da caracterização pelo método Nicolson-Ross-Weir, possibilitando a construção de um dataset a partir da resposta em frequência dos sensores. Com base nesses dados, foram aplicadas técnicas de aprendizado de máquina supervisionado em duas frentes: (i) regressão, para aproximar a permissividade relativa real em função da frequência, utilizando modelos como Regressão Linear, Regressão Polinomial, MLP, Decision Tree e Random Forest; e (ii) classificação, para identificar contaminantes em diferentes concentrações de água destilada, nitrato e fosfato, empregando Regressão Logística, Decision Tree, Random Forest, SVM, MLP, K-Nearest Neighbors (KNN) e Naive Bayes. A avaliação dos classificadores foi realizada por curvas ROC, matriz de confusão e métricas como acurácia, precisão, F1-score e recall, com a validação cruzada pelos métodos Leave-One-Out, Stratified K-Fold e Repeated Stratified K-Fold. Os resultados mostraram boa concordância entre simulação e medições experimentais, além de elevada performance dos modelos de aprendizado de máquina, acima de 90%, na predição da permissividade e na classificação dos contaminantes. Além disso, a eficácia dos sensores foi comparada com trabalhos anteriores, evidenciando a confiabilidade e a eficiência dos dispositivos desenvolvidos. Por fim, este trabalho contribui significativamente para o avanço no estudo do monitoramento móvel de contaminantes em água na faixa de 1-3 GHz. | pt_BR |
| dc.description.sponsorship | Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq | |
| dc.identifier.citation | SOUSA, Bruno Matias de. Projeto de sensores de micro-ondas para predição e classificação de contaminantes críticos em água usando o método baseado em Decision-Tree Support Vector Machine. Orientador: Dr. Valdemir Praxedes da Silva Neto. 2025. 155f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2025. | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/65984 | |
| dc.language.iso | pt_BR | |
| dc.publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte | |
| dc.publisher.country | BR | pt_BR |
| dc.publisher.initials | UFRN | pt_BR |
| dc.publisher.program | PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.subject | Sensor planar de micro-ondas | |
| dc.subject | Aprendizado de maquina | |
| dc.subject | Permissividade relativa de líquidos | |
| dc.subject | Sensoriamento de qualidade da água | |
| dc.subject.cnpq | ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA | |
| dc.title | Projeto de sensores de micro-ondas para predição e classificação de contaminantes críticos em água usando o método baseado em Decision-Tree Support Vector Machine | |
| dc.type | masterThesis | pt_BR |