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UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ

PRO-REITORIA DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO DIRETORIA DE PESQUISA

PROGRAMA INSTITUCIONAL DE BOLSAS DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA – PIBIC

RELATÓRIO TÉCNICO - CIENTÍFICO

Período: 01/10/2014 a 31/07/2015 ( ) PARCIAL (X) FINAL Nome do Projeto:

Desenvolvimento de Predição de Falhas em Processos Industriais - PredFalt

Nome do Orientador: Carlos Tavares da Costa Júnior Titulação do Orientador: Doutorado Faculdade Engenharia Elétrica - FEE Instituto/Núcleo: Instituto de Tecnologia - ITEC Laboratório de Controle e Sistemas - LACOS Título do Plano de Trabalho:

Aplicação da Inteligência Artificial na Avaliação dos Impactos Ambientais Oriundos de Diferentes

Formas de Geração de Energia Elétrica.

Nome do Bolsista: Luise Ferreira Cardozo Tipo de Bolsa: PIBIC/ CNPq

Belém, 30 de Julho de 2015

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INTRODUÇÃO

Em um momento de crise energética, como a atual que estamos vivenciando no Brasil, onde os

níveis dos rios das hidroelétricas, principal fonte de geração de energia no país, estão muito abaixo do

nível aceitável e as termoelétricas, que são fortes poluidores e possui um custo de produção alto estão

sendo acionadas para suprir a demanda. As alternativas energéticas ganham forte atenção, por

apresentarem relativo desempenho a custos mais acessíveis que as termoelétricas, para a diversificação da

matriz energética, e ainda inclui a vantagem de serem menos poluentes e assim produzirem menos

impacto ambiental.

Assim, é dado ênfase neste trabalho ao aproveitamento energético do lixo, com o objetivo de

comparar seu potencial energético e seus índices de poluição com outras técnicas de geração empregadas

atualmente, incluindo as energias renováveis.

JUSTIFICATIVA

No Brasil, de forma geral, o gerenciamento de resíduos sólidos urbanos é deficiente. Apenas

parte dos resíduos é coletada. E essa parcela coletada é disposta de forma inadequada. A disposição final

dos resíduos sólidos em aterros controlados ou sanitários ou nos chamados lixões resulta num custo anual

para o país cerca de R$ 400 milhões ao ano para atender 600 mil pessoas com problemas de saúde devido

à falta de saneamento. Esses resíduos sólidos, vistos como um problema pela maioria dos administradores

públicos pode ser uma solução para a geração de energia elétrica no país. Existem duas vantagens de

utilização do lixo urbano para a geração de energia elétrica. Uma é a questão da saúde e saneamento. O

tratamento do lixo para gerar energia evitaria esse problema. Uma segunda vantagem é com relação à

questão ambiental, porque o lixo, nos aterros sanitários, controlados ou lixões são grandes emissores do

gás metano, o pior dos gases do efeito estufa. Uma gestão integrada dos resíduos sólidos urbanos que

contemple o aproveitamento do lixo não reciclável para geração de energia elétrica evita a emissão do gás

metano, minimizando o efeito estufa.

OBJETIVOS

Estudar detalhadamente a Teoria da Decisão e Teoria dos Sistemas Fuzzy para serem utilizadas

para provar que o aproveitamento energético do lixo é viável e que seu rendimento em relação a outras

formas de geração de energia é satisfatório.

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METODOLOGIA

O desenvolvimento do trabalho inicia-se com o estudo bibliográfico do cenário dos resíduos

sólidos envolvendo conceitos básicos como, o que é o lixo, qual sua origem, qual a sua destinação, quais

impactos ele gera, entre outros. Também é vislumbrado na parte de estudos os meios existentes para o

aproveitamento dos resíduos, dando ênfase à geração de energia através de resíduos sólidos, como o

aproveitamento do gás, o processo de incineração e o de Plasma.

Após o estudo introdutório, será feita uma busca de índices de emissões de poluentes dos

resíduos e da poluição que pode ser gerada com seu aproveitamento energético, bem como de outras

formas de geração de energia existentes para questões de comparação.

Para a modelagem do problema será utilizada a Teoria Fuzzy em conjunto com a Teoria da

Decisão. Essas teorias serão estudadas e após ser obtido uma boa compreensão dos seus fundamentos,

permitirão a obtenção dos resultados.

A ideia é mostrar o potencial de aproveitamento dos resíduos sólidos urbanos para gerar energia

e reduzir os níveis de poluição causados apenas pelo seu acúmulo em aterros. Além mostrar que os

índices de emissões do seu aproveitamento energético podem ser competitivos e até inferiores a outras

tecnologias de geração de energia.

O trabalho se baseia no desenvolvimento sustentável da geração de energia, bem como na eco

eficiência do mercado de energia, pois tem como propósito a geração com níveis reduzidos de poluição

ambiental.

RESULTADOS

As atividades que deveram ser exercidas estão na Tabela de Atividades de acordo com a duração

do tempo de trabalho, como se mostra abaixo:

ATIVIDADES OUT NOV DEZ JAN FEV MAR ABR MAIO JUN JUL

1. DESCRIÇÃO DO CENÁRIO DOS

RESÍDUOS SÓLIDOS. X X X

2. ÍNDICES DA POLUIÇÃO

AMBIENTAL X X X

3. TEORIA DA DECISÃO X X X X

4. SISTEMAS FUZZY X X X X

5. MODELAGEM DO PROBLEMA X X X

6. RESULTADOS X X

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7. CONFECÇÃO DE RELATÓRIO E

TRABALHOS DE DIVULGAÇÃO X X X X

Tabela 1: Atividades programadas para a execução do plano de trabalho da bolsista. Fonte: Elaboração própria.

1. Descrição do Cenário dos Resíduos Sólidos

O termo resíduo engloba os diversos artefatos utilizados pelo homem que tenham perdido sua

utilidade para cumprir o fim a que foram destinados inicialmente. Os resíduos podem ser sólidos e

líquidos. Aqui serão tratados apenas os resíduos sólidos.

De acordo com a Norma Brasileira NBR 10.004, resíduos sólidos são aqueles “nos estados

sólidos e semissólidos que resultam da atividade da comunidade de origem industrial, doméstica,

hospitalar, comercial, agrícola, de serviços e de varrição. Considera-se, também, resíduo sólido os lodos

provenientes de sistemas de tratamento de água, aqueles gerados em equipamentos e instalações de

controle de poluição, bem como determinados líquidos cujas particularidades tornam inviável o seu

lançamento na rede pública de esgotos ou corpos d’água, ou exijam, para isso, soluções técnicas e

economicamente inviáveis, em face à melhor tecnologia disponível” (ABNT, 1987).

Os resíduos sólidos podem ser classificados segundo sua origem, ou de acordo com suas

características físicas. Quanto à origem, podem ser:

• Urbanos: provenientes de residências, atividades comerciais, varrição de ruas, podas de árvores e

similares.

• Industriais: gerados pelos processos de transformação.

• Agrícolas: decorrentes da atividade produtiva do setor primário.

Quanto às características físicas, podem ser:

• Materiais inertes: vidros, metais, terras e cinzas e restos inertes.

• Materiais combustíveis: papéis, cartões, plásticos, madeira, gomas, couro, alimentos e outros.

O gerenciamento de resíduos sólidos refere-se aos aspectos tecnológicos e operacionais,

envolvendo fatores administrativos, gerenciais, econômicos, ambientais e de desempenho, relacionando-

se à prevenção, redução, reutilização, coleta, transporte, tratamento, recuperação energética e destinação

final de resíduos sólidos.

Como destinações apropriadas temos a reciclagem, que é o aproveitamento de restos de papel,

vidro, plásticos e metais que não estejam contaminados, para servir de insumo na fabricação de novos

materiais. A compostagem, que é o aproveitamento de restos alimentares e orgânicos, como madeira,

restos de podas de árvores e papéis, para produção de adubo natural. O aterro sanitário é um local de

armazenagem de resíduos que prevê garantias sanitárias, como a não poluição do solo e da água.

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A recuperação energética é uma forma de aproveitar os resíduos e reduzir seus impactos. O

potencial de aproveitamento energético corresponde à 8% da produção total do Brasil

(OLIVEIRA;ROSA, 2002). Os autores afirmam que são mais de 20 milhões de toneladas de resíduos

anuais de alto poder calorífico, que poderia gerar energia, inutilizadas em lixões.

1.1 Aproveitamento Energético do Gás do Lixo

A tecnologia de aproveitamento do gás de lixo (GDL), ou biogás produzido nos aterros (landfill

gas), é o uso energético mais simples dos resíduos sólidos urbanos. É uma alternativa que pode ser

aplicada a curto e médio prazos para os gases produzidos na maioria dos aterros já existentes, como

ocorre em centenas de aterros de diversos países. Consiste na recuperação do biogás oriundo da

decomposição anaeróbica da fração orgânica dos RSU, por ação de micro-organismos que transformam

os resíduos em substâncias mais estáveis, como dióxido de carbono (CO2), água, gás metano (CH4), gás

sulfídrico (H2S), mercaptanas e outros componentes minerais.

O gás metano, principal componente do biogás, é 21 vezes mais potente que o dióxido de

carbono em termos de efeito estufa. Assim, sua simples queima representa um benefício ambiental

perante sua emissão. Em adição, o aproveitamento energético também evita a emissão decorrente da

queima de combustível fóssil que poderia ser utilizado para ofertar a mesma quantidade de energia que o

biogás.

As condições do aterro, tais como a composição do resíduo, o material de cobertura, o projeto e

o estado anaeróbio, determinam a duração das fases e o tempo de geração do gás, que podem ainda variar

com as condições climáticas locais.

Um sistema padrão de coleta de GDL tem três componentes centrais: poços de coleta e tubos

condutores, um sistema de tratamento, e um compressor. O biogás excedente é queimado em flares de

forma controlada, para coibir explosões e evitar a emissão de metano para a atmosfera, mitigando-se um

maior impacto ambiental sobre as mudanças climáticas.

O objetivo de um projeto de aproveitamento energético de GDL é convertê-lo em alguma forma

de energia útil, como eletricidade, vapor, combustível para caldeiras ou fogões, combustível veicular, ou,

ainda, para abastecer gasodutos com gás de qualidade. Existem várias tecnologias que podem ser usadas

para maximizar o valor do GDL, através das diversas formas de utilização.

De um modo geral o aproveitamento do GDL tem as seguintes vantagens:

• Redução dos gases de efeito estufa.

• Receita adicional para aterros existentes (energia + créditos de carbono).

• Utilização para geração de energia ou como combustível.

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• Redução da possibilidade (remota) de ocorrência de autoignição e/ou explosão pelas altas

concentrações de metano.

E como desvantagens:

• Recuperação parcial do gás em aterros, sobretudo naqueles cuja a construção não foi

projetada para este fim, em que a recuperação máxima muitas vezes se limita a 50%.

• Alto custo da planta de aproveitamento do gás, decorrente do tratamento necessário.

• Decaimento da disponibilidade de combustível ao longo da vida útil do projeto.

1.2 Incineração dos Resíduos Sólidos

Usinas de incineração dos RSU podem utilizar o calor para produzir o vapor e, assim, abastecer

um gerador de energia elétrica ou ser usado diretamente em processos industriais (ou para aquecimento).

O processo de geração de energia elétrica pela incineração dos RSU é semelhante ao de usinas

térmicas convencionais, cuja capacidade de geração depende diretamente do poder calorífico do material

incinerado. Este sistema pode ofertar entre 350 e 600 kWh/t dos RSU. A tabela abaixo apresenta o poder

calorífico de materiais normalmente encontrados nos resíduos sólidos urbanos e permite inferir que

resíduos sólidos nos quais predominam orgânicos tendem a ser mais pobres em poder calorífico.

Plásticos 6301

Borracha 6780

Couro 3629

Têxteis 3478

Madeira 2520

Alimentos 1311

Papel 4033

Tabela 2: Poder calorífico dos materiais encontrados no Resíduos Sólidos em (kcal/kg). Fonte: IVIG, 2005

De fato, a incineração dos RSU com poder calorífico inferior a 1.675 kcal/kg apresenta

dificuldades técnicas e exige a adição de combustível auxiliar.

Os principais componentes de uma moderna usina convencional de incineração dos RSU são:

poço de armazenamento do lixo, câmara de combustão, sistema de movimentação do lixo na câmara de

combustão (grelha móvel, jateamento de ar comprimido, etc.), sistema de descarga das cinzas, sistema de

geração de vapor, depurador de gases, filtros de sacos, ventilador e chaminé.

A redução entre 85% e 90% do volume original de resíduos depositados em aterro sanitário é

uma das principais vantagens da incineração, além de não impedir a recuperação dos metais recicláveis e

suas cinzas poderem servir como matéria-prima para a produção de cimento. Embora produza mais

energia elétrica que as outas alternativas anteriormente apresentadas, é preciso ressaltar que a incineração

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é um processo emissor de dioxinas e exige cuidados específicos no tratamento dos gases de exaustão,

relacionados à própria usina e à capacidade de suporte da bacia aérea; as cinzas produzidas na incineração

também contém diversos poluentes.

Usinas de incineração apresentam elevados custos de investimento, operação e manutenção. As

principais tecnologias disponíveis com plantas em funcionamento sugerem a escala de 150 t/d de resíduos

utilizados.

1.3 Processo Térmico por Plasma

O termo Plasma é utilizado para designar um meio gasoso formado por cargas elétricas que

permitem a condução de energia. Para que ocorra a ionização das moléculas ou átomos presentes em um

gás é necessário fornecer energia a esse meio. A forma mais simples de ser obter o Plasma artificialmente

é utilizando uma câmara contendo o gás a ser ionizado em baixa pressão. A energia elétrica é transferida

por meio de dois eletrodos ligados a uma fonte de corrente contínua. A tecnologia provê um calor

extremamente alto proveniente de um equipamento elétrico denominado tocha de plasma.

As técnicas usuais térmicas de processamento do lixo produzem substâncias tóxicas e cinza. A

sua pobreza ecológica e desempenho levaram os pesquisadores a buscar novos métodos.

O tempo necessário para a transformação dos resíduos em um processo plasma-químico está

entre 0,01 e 0,5 segundos, dependendo da sua natureza e da temperatura do processo. O plasma é a única

tecnologia que previne a poluição indesejável gerando como produto o Gás de Síntese.

O processo tem como desvantagem um custo alto com energia, mas é contrabalanceada com um

melhor desempenho. O processo ocorre com gases não reagentes, como o argônio, possibilitando melhor

recuperação da matéria-prima, com capacidade de processamento bem maior que a incineração, acima de

2000 toneladas por dia. Assim a tecnologia a plasma é atrativa economicamente para o tratamento de uma

vasta faixa de resíduos.

O principal produto do processo é a energia elétrica, sendo essa recuperação energética dada pela

gaseificação. Também gera produtos de valor comercial com o resíduo final, que é destinado a empresas

siderúrgicas e da área de construção civil que produzem asfalto e tijolos. E Além de tudo, provê sua auto

sustentação energética, com excedente de energia por volta de 85%.

A temperatura da tocha de plasma está na faixa de 2760 a 4426ºC e transforma o material

orgânico em basicamente CO, H2 e N2.

2. Índices de Poluição Ambiental

A tarefa de obter índices de poluição ambiental foi iniciada e ainda está sendo realizada, pois a

obtenção dos índices referentes ao aproveitamento de resíduos sólidos e de energias renováveis não são

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ainda muito difundidas em relação aos modos mais frequentes de geração de energia, como a aquelas que

utilizam carvão e as hidroelétricas.

O EPE e a ONS nos fornecem apenas índices referentes às emissões de combustíveis fósseis,

como pode ser mostrado abaixo.

Figura 1: Emissões de Gases de efeito estufa (GEE) no Sistema integrado Nacional (SIN) em MtCO2e.

Figura 2: Emissões de Gases de efeito estufa (GEE) no Sistema Isolado em MtCO2e.

A Usina Verde no Rio de Janeiro funciona desde 2005 e transforma 30 toneladas diárias de lixo

em 440kW de energia. Foi obtido alguns dados referente a está usina, como está abaixo.

Figura 3: Dados referentes a Usina Verde sobre emissões em virtude da Inceneração, dos Aterros e da própria usina.

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Através das figuras acima, podemos ter uma noção sobre a poluição referentes aos

combustíveis fósseis, processos de incineração e aterro sanitário.

3. Teoria da Decisão

Sob as premissas do desenvolvimento sustentável e da eco-eficiência, temas atuais da sociedade

moderna que buscam o desenvolvimento industrial, econômico e tecnológico conservando e preservando

os bens naturais, surge a necessidade de um manejo adequado para os resíduos sólidos urbanos que

diminua os seus possíveis impactos ambientais e possibilite o seu reaproveitamento.

Nesse cenário a questão do tratamento de resíduos configura um problema de decisão complexo

diante dos múltiplos objetivos, cuja relação pode ser difícil de quantificar, e de recursos finitos. Assim,

caracteriza-se como um processo de decisão interdisciplinar que envolve abordagem sistêmica.

A técnica de Análise Sistêmica tem como proposta fazer com que as partes de interesse

entendam e consigam responder a situação- problema de modo efetivo. Oferece subsídios à tomada de

decisão de modo a aperfeiçoar o aproveitamento das competências técnicas e gerenciais.

3.1 Teoria da Utilidade

É considerada como a representação de preferencias relativas de um indivíduo entre elementos

de um conjunto em números reais que os representam. É uma expressão quantitativa do valor da

satisfação associado a um resultado.

Esta teoria permite a definição de uma função de utilidade de cunho numérico, que associa graus

de utilidade ou preferência para cada nível ou valor de uma alternativa. A importância relativa de cada

atributo ou dos valores de uma alternativa advém do conceito de Taxa de Substituição (“trade-off”), de

modo que o tomador de decisão deve identificar a taxa de cada atributo em relação ao outro.

O Tomador de decisões para identificar as taxas de maneira que sua decisão seja amplamente

aceitável pelo público, deve levar em consideração as perspectivas dos formadores de opinião.

É uma técnica compensatória de modo que baixas pontuações de um critério podem ser

compensadas por altas pontuações de outros critérios. O desempenho de todas as opções, critérios, pode

ser agregado para formar uma avaliação geral, assumindo a independência mútua das preferências entre

alternativas. Pode ser usada assim para várias alternativas e/ou objetivos conflitantes, um objetivo implica

na performance do outro.

Como conclusão, um ou mais atributos ou critérios são usados medir o desempenho de um

objetivo em relação a outros, sendo todo o problema representado por uma função real U, que representa

a preferência do tomador de decisão. A função utilidade mais eficiente é aquela que reúne o conjunto de

valores, isto é, abrange todo o problema de decisão.

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A obtenção da Função Utilidade de um indivíduo ou grupo, cujos valores são de interesse, ocorre

dividindo-se as partes da função para após integrá-las, o que requer a declaração quantitativa e qualitativa

dos valores. A formulação matemática para dois atributos x1 e x2 é dada abaixo:

Onde ui são funções de utilidade de cada atributo e Ki são constantes escalares tidas como as

taxas de substituição.

3.2 Análise de Decisão Multiatributo

A Análise de Decisão Multiatributo é decorrente da Teoria da Utilidade e provê uma base

matemática para resolver o desafio da tomada de decisão. É baseada no senso comum, quando diz

respeito ao pensamento baseado em objetivos, alternativas e compensações (Taxas de substituição), sendo

de fácil compreensão. Possui fundamento formal em axiomas lógicos. Simplifica decisões dividindo-as

em partes sem que negligenciar a complexidade de decisões específicas.

O seu propósito não é resolver o problema, mas sim promover intuições e criatividade para

ajudar a tomar a melhor decisão, isto é, indica como analisar o problema de decisão.

Deste modo, é capaz de superar dificuldades da tomada de decisão como complexidade,

incertezas, múltiplos objetivos e divergências de opinião. O auxílio da abordagem é mostrado abaixo:

• Provê métodos eficazes para organizar problemas complexos dentro de uma estrutura que pode ser

organizada.

• Identifica importantes fontes de incertezas e as representa de forma sistêmica e útil.

• Provê um quadro de referências e ferramentas específicas para lidar com múltiplos objetivos.

• Ordena e resolve as diferenças considerando o tomador de decisões, indivíduo ou grupo, com

diversas opiniões.

A análise de decisão multiatributo permite obter informações, através de técnicas de avaliação,

que são usadas para parametrizar a função utilidade ou valor, classificar alternativas e fazer a melhor

escolha. Essa teoria pode ser implementada por técnicas como o Processo analítico de decisão (AHP),

Measuring Attractiveness by a Categorical Based Evaluation Techique (MACBETH) e Pensamento

focado no valor (VTF), todas com o uso do Método aditivo linear, diferenciando apenas na forma de

entrada dos dados e apresentação dos dados de saída.

O Processo analítico de decisão é uma abordagem para o endereçamento e análise discreta de

alternativas de problemas com múltiplos critérios conflitantes. Esse método parti da subdivisão de um

problema em hierarquias de objetivos gerais até que se tenham alternativas discretas.

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O método Measuring Attractiveness by a Categorical Based Evaluation Techique

(MACBETH) é uma técnica de interatividade, pois mede o grau de preferência de um tomador de

decisões sobre um conjunto de alternativas permitindo que inconsistências nos valores, possibilitando

revisão. É uma abordagem de múltiplos critérios de decisão que requer somente julgamentos qualitativos

sobre diferenças de valor para ajudar o tomador de decisões a quantificar a atratividade relativa das

opções.

A técnica do Pensamento Focado no Valor (VTF) tem o valor como a força que dirige a

tomada de decisão. Cada decisão do problema leva a uma oportunidade de criar alternativas baseadas nos

valores. A VTF converte um problema de decisão multiobjectivo com aspectos qualitativos em uma

hierarquia quantitativa descritiva de valor, de modo que as alternativas podem ser verificadas de acordo

com a hierarquia. O processo do uso da técnica é dado da forma abaixo:

• Primeiramente o problema de decisão deve ser reconhecido.

• Então os valores e objetivos são especificados.

• São criadas as alternativas baseadas nos valores.

• As alternativas são avaliadas de acordo com a hierarquia.

• No fim uma alternativa é selecionada do conjunto de alternativas.

3.2.1 Condições de uso da Teoria Multiatributo e VFT

O uso da Teoria de Decisão Multiatributo com a técnica do Pensamento Focado no valor deve

seguir algumas propriedades ao se especificar a hierarquia de valores.

No problema de decisão o conjunto de atributos deve cobrir todos os aspectos importantes do

problema, completeza, o que ocorre quando os objetivos cobrem todas as áreas de preocupação e a árvore

de decisão está completa.

Os critérios de nível inferior da hierarquia devem ser específicos para poderem se comparados

nas diferentes alternativas e devem ser usados termos e medidas simples possibilitando a

operacionalidade do problema de decisão.

A hierarquia de valores deve ter decomponível. Isto é, a pontuação de objetivos em uma camada

deve ser independente da pontuação dos mesmos objetivos em outras camadas.

Se duas alternativas ou critérios representam a mesma coisa, um deles deve excluído para que

haja não-redundância, pois isto pode acarretar em uma dupla contagem de uma consequência.

A hierarquia de valor deve ser concisa, isto é, deve ser de fácil entendimento, permitir sua

análise, verificação de completeza, com um número razoável de objetivos que evite complexidade e não

deixe que a hierarquia não se torne mais operacional.

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Para assegurar que todos os objetos estejam incluídos, pode-se fazer um teste averiguando que se

um objetivo está incluído na hierarquia, possíveis variações entre alternativas com respeito ao objetivo

proposto pode mudar a alternativa preferida. Esse teste assegura que a hierarquia de valores seja a menor

possível.

3.2.2 Conceito de Independência

A condição de independência é principal exigência para a aplicação da Teoria multiatributo. Para

este trabalho será abordada a Independência preferencial mútua.

Para dois atributos, a independência preferencial mútua, ocorre quando: um atributo x1 é

preferencialmente independente de um atributo x2 se as preferências por resultados específicos de x2 não

dependem de x1, e vice-versa.

Matematicamente para o caso de três variáveis x, y e z, a independência mútua ocorre quando

{x,y} é preferencialmente independente de z, {x,z} é preferencialmente independente de y e {y,z} é

preferencialmente independente de x, como está abaixo.

A equação acima significa que um par de atributos é preferencialmente independente de outros

atributos, se a ordem de preferência para as consequências que envolvem apenas as mudanças do par de

atributos, não depende do nível dos outros atributos. Essa independência implica que as curvas de

indiferença sobre o par de atributos não dependem dos outros.

A independência preferencial mútua acontece em várias situações, ou, ao menos, é uma

aproximação razoável. A independência é como o decomponibilidade da hierarquia de propriedades para

atingir um objetivo. Considerando que foi construída uma hierarquia decomponível, então a

independência preferencial mútua é uma premissa razoável, apesar da necessidade de verificação.

3.2.3 Aditividade Linear

A função utilidade do indivíduo é normalmente definida sobre um determinado número de

atributos, que capturam todas as informações pertencentes aos vários níveis de objetivos. O domínio do

atributo pode conter um ou mais atributos. Para um único atributa, a função utilidade é chamada de Single

Utility Function (SUF). Para múltiplos atributos a função utilidade é chamada de Multi-Attribute or Multi-

variate Utility Function (MUF). As avaliações utilidade permitem aos tomadores de decisão pensar mais

em termo de consequências que de formas.

Deve-se ter em mente que um conjunto de atributos não é único para um problema específico.

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Quando o problema de decisão considera vários objetivos simultaneamente, é necessário que os

valores estejam na mesma unidade de medida, o que é obtido na função utilidade. Deste modo define-se a

Função Aditiva Multiatributo, a função que utiliza várias funções utilidade para avaliar a maior

satisfação possível. Nesta função a avaliação envolve a especificação e análise do conjunto de atributos e

análise dos pesos das taxas de substituição. Matematicamente definem-se as funções utilidade de cada

objetivo da forma abaixo.

Onde Utotal é a função aditiva multiatributo, Ki é o fator multiplicativo de cada função de

utilidade e Ui é a função utilidade do atributo i. Temos que a somatória dos fatores Ki são igual a unidade.

A condição de uso da aditividade linear é a condição de independência de preferência entre os

objetivos e o fato de os fatores Ki serem sempre maiores que zero.

3.3 Análise de Sensibilidade

A análise de sensibilidade fornece a dimensão do quanto a decisão é afetada se os dados de

entrada mudarem. Assim apresenta o impacto dos pesos atribuídos pelos especialistas aos atributos das

soluções em análise e a influência da variação de pesos na mudança de decisão.

4. Sistemas Fuzzy

Os sistemas Fuzzy se baseiam numa técnica avançada da Teoria dos conjuntos, criada para a

resolução de problemas com uma lógica parecida com a maneira de pensar dos humanos e com o intuito

de solucionar sistemas de grande complexidade, não lineares, onde há variação dos parâmetros. O

controle ocorre com o mapeamento de entradas e saídas, de modo que a ocorrência de variações faz a

entrada variar e consequentemente a saída muda.

Tem a capacidade de transformar relações matemáticas em termos linguísticas, de modo a

facilitar à resolução e compreensão, e considerar apenas as informações úteis do problema.

Uma definição para sistemas Fuzzy seriam sistemas que funcionam com uma base de conjunto

de regras, que variam de acordo com suas funções de pertinência. Sendo as funções de pertinência

conjuntos que contêm o grau de inclusão de cada elemento no conjunto de discurso em questão. Assim

essas funções de entrada são processadas pelo conjunto de regras If-Then, sozinhas ou em conjunto

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através de operações entre conjuntos, e uma saída é gerada de acordo com as possíveis saídas já pré-

estabelecidas.

As operações lógicas entre os conjuntos Fuzzy são diferentes das convencionais. Um modelo

comum é o Máximo-Mínimo, onde a operação or é o valor máximo entre os conjuntos, e a operação and é

o valor mínimo. Outro modelo muito usado em controle é realizar a operação and como sendo um

produto das funções pertinência.

As operações união e interseção (or, and), são usadas com operadores S(união) e T(interseção),

como abaixo, onde µ indica função de pertinência, A e B são conjuntos.

Figura 4: Comparação entre as operações lógicas convencionais, bivalentes, e as

operações lógicas multivalentes adotadas pela teoria Fuzzy.

4.1 Sistemas de Mandani e Sugeno

Os sistemas Fuzzy de Mandani ocorrem através da Máquina de Inferência, que faz um processo

de fuzzificação nas entradas que são mapeadas pelas regras If-Then para a saída que é então

desfuzzificada.

O processo de fuzzificação consiste em estipular padrões linguísticos para determinada variável

numérica de entrada. Deste modo, a precisão da informação numérica é deixada de lado e é extraído um

valor qualitativo para ser processado. O contrário é chamado defuzzificação, onde as variáveis

linguísticas são convertidas para dados numéricos, a partir de método arbitrário como a média dos

máximos ou centros de massa e, então, esse valor numérico pode ser usado, como sinal de controle ou

tomada de decisão.

Como se pode observar, esse sistema faz uma conversão do conjunto clássico para um conjunto

fuzzy, estabelecendo funções de pertinência que passam pelas regras de inferência pré-estabelecidas, de

acordo com o conhecimento de um operador especializado, resultando então em um conjunto fuzzy de

saída que é então novamente convertido em um valor numérico para ser utilizado.

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O sistema Fuzzy de Sugeno é uma adaptação do sistema Fuzzy de Mandani, onde a principal

diferença está no fato de o conjunto Fuzzy na saída ser uma função ao invés de uma solução e não ocorrer

o processo de defuzzificação.

A função na saída é ponderada pelas funções de pertinência e pelas regras de inferência. Isso

permite que seja implementado um controlador capaz de supervisionar várias situações distintas, além de

criar uma média para controlar devidamente as funções entre as situações estipuladas pelas funções de

pertinência.

O fato de não haver defuzzificação implica em vantagem de velocidade de processamento em

relação ao sistema Fuzzy de Mandani.

Uma aplicação deste sistema é a construção de um PID Fuzzy. Como o sistema propôs uma

equação como saída essa equação pode vir a depender de variáveis como erro, podendo então construir

uma equação de um PID. Porém um PID tradicional apenas controla uma situação, entretanto esse PID

Fuzzy torna esse sistema capaz de controlar uma gama de situações que podem ser implementadas pelas

regras de inferência. Ou seja, o sistema de inferência vai presumir através de ponderação das situações

propostas quais os parâmetros do controlador.

Abaixo está o diagrama de um sistema Fuzzy de Mandani e de um sistema Fuzzy Sugeno:

Figura 5: Modelo em blocos para ilustrar a maquina de inferência de Mandani à esquerda e o Sistema Fuzzy Sugeno à direita.

4.2 Estudo dos Sistemas Fuzzy Emulando sistemas Dinâmicos

O conceito de sistema dinâmico nasce da exigência de construir um modelo geral de todos os

sistemas que evoluem segundo uma regra que liga o estado presente aos estados passados. Assim são

representados por modelos matemáticos como equações diferenciais no domínio do tempo ou por uma

função de transferência.

Os sistemas Fuzzy também são capazes de criar modelos para sistemas através das regras de

inferência, onde cada uma simula um aspecto do sistema a ser emulado. A grande vantagem da Teoria

Fuzzy é a facilidade para se trabalhar com sistemas não lineares em relação aos modelos matemáticos.

Deste modo é possível simular um sistema com não linearidades fazendo-se uma ponderação de sistemas

lineares que determinam um modo de operação em um sistema Fuzzy do tipo Sugeno, por exemplo.

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A figura abaixo ilustra esse processo de forma simplificada:

Figura 6: Lógica de construção de um sistema não-linear através das regras de inferência da teoria Fuzzy.

4.3 Estudo do toolbox do MATLAB para sistemas fuzzy.

O Matlab é um software da mathworks que contém ferramentas para realizar diversas

simulações. Entre estas existe o toolbox Fuzzy que é um conjunto de ferramentas capazes simular

sistemas Fuzzy.

O comando Fuzzy, abre uma interface que permite o controle do número de entradas e saídas, o

formato das funções de pertinência, a edição das regras If-Then, a escola do tipo de sistema Fuzzy, a

forma como devem ser realizadas as operações lógicas, a visualização gráfica do processo, entre outras.

Esses comandos podem ser feitos, também, via linha de texto do matlab de modo, que pode se produzir

um script para um dado sistema.

Esse recurso torna a tarefa de criar um sistema Fuzzy bastante simples, além de exibir em

gráficos as funções de pertinência, mostrar a relação das regras graficamente e permitir a plotagem do

comportamento do sistema em questão.

5. Modelagem do Problema e Resultados

Com o propósito de analisar o problema utilizando a Teoria da Decisão e, a partir disso, construir

possíveis Sistemas Fuzzy, foi montada uma Hierarquia de Decisão para Decidir quais das formas de

geração de energia apresentadas no trabalho são mais satisfatórias analisando o lado ambiental,

econômico e estrutural. De acordo com a análise multicritério, vários aspectos são considerados e deles

ramificam as variáveis do problema:

• Maximização de Créditos de Carbono (aspecto ambiental): de 0% a 90% de GEE eliminado.

• Minimização de Recursos: Custo inicial de instalação (30 à 600 R$/t ou R$/KWh), Custo de

Operação (30 à 130 R$/t ou R$/KWh), Tamanho da área de instalação (30000 à 300000m2 e

Distância da área urbana (0 à 30Km).

• Minimização do tempo de construção da infraestrutura: de 0 a 4 anos.

• Maximização de Receitas: Venda de Energia (0 à 50% do custo O&M) e Venda de subprodutos

(de 0 20% do custo O&M) como material reciclável e sombras usadas para construir tijolos por

exemplo.

17

• Abrangência dos Resíduos: Classe de Resíduos Processados (I, II e H) e Nível de Separação (RDF

de 0 20% eliminado).

Para comparar melhor as variáveis, devido as diferentes faixas de valores e unidades, estas foram

convertidas em escala de utilidade entre 0 e 1. Sendo que as variáveis Créditos de Carbono, Receita de

Venda de Energia, Receita de Subprodutos e Classe Processada são dadas como funções crescentes,

quando maior seu valor, maior o grau de utilidade (1 corresponde ao valor máximo da variável). As

demais variáveis são dadas como funções decrescentes, quanto maior o valor, menor o grau de utilidade,

pois são vistas como aspectos negativos diferente das anteriores (0 corresponde ao valor máximo da

variável).

5.1 Aproveitamento Energético do Lixo

Primeiramente foram considerados apenas as Formas de Aproveitamento Energético dos

Resíduos Sólidos, sendo Aproveitamento do Gás de Aterro, Incineração e Plasma Térmico tornando a

análise mais específica. Desta forma as soluções podem ser montadas levando em consideração ou não a

Coleta Seletiva, a obtenção de RDF e a condução de mais de uma forma de geração. O quadro de

soluções é dado abaixo.

Aterro Sanitário (At)

Incineração (In)

Plasma Térmico (Pl)

Aterro + Incineração (At+In)

Aterro + Plasma (At+Pl)

Incineração + Plasma

Geração de Energia (Gen) Sim Sim Sim Sim Sim Sim

Coleta Seletiva e Geração de Energia (CS + Gen)

Sim Sim Sim Sim Sim Sim

RDF e Geração de Energia (RDF +Gen)

Não Sim Sim Sim Sim Sim

Coleta Seletiva, RDF e Geração de Energia (CS+RDF+Gen)

Não Sim Sim Sim Sim Sim

Tabela 3: Composição das Soluções Análise. Fonte: Próprio Autor

O quadro de soluções mostras 24 soluções, sendo que apenas 22 são possíveis.

A partir de ampla leitura e tendo posse das variáveis de entrada e as 22 soluções, foram

atribuídos os valores utilidade para o problema em questão.

Os pesos ou valores das variáveis foram obtidos através de um artigo que aborda a entrevista

com especialistas e mostra suas visões e percepções com a atribuição da nota de 0 a 100 para as variáveis,

como está em [8]. A preferência pelas variáveis pode ser visualizada na Tabela 4 abaixo.

Tabela 4: Percepção dos Respondentes e atribuição dos Pesos ou valores das variáveis. Fonte: [8]

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O sistema fuzzy foi montado usando-se cada variável do problema como uma entrada. Essas

entradas foram fuzzificadas em 4 funções de pertinência, que representam o tamanho de cada variável. A

saída é uma composição das soluções apresentadas juntamente com a sua função utilidade e os pesos

correspondentes. As regras foram criadas de acordo com a utilidade proposta para cada variável na Tabela

4. O sistema criado pode ser visualizado abaixo.

Figura 7: Sistema Fuzzy elaborado para decisão de qual é a melhor forma de geração de energia proveniente do lixo dado valores específicos das variáveis de entrada.

Figura 8: Composição do conjunto de regras do sistema fuzzy.

Através da Teoria da Decisão temos uma base para avaliar as soluções propostas. Isto é obtido

através da Função Utilidade, considerando todas as variáveis independentes. Assim as utilidades

calculadas para cada solução estão na Tabela a seguir:

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At+Gen At+CS+Gen At+In+Gen At+In+CS+Gen At+In+RDF+Gen At+In+CS+RDF+Gen At+Pl+Gen At+Pl+CS+Gen At+Pl+RDF+Gen

0,4665 0,5067 0,3736 0,4138 0,2510 0,2912 0,5029 0,5297 0,3458

At+Pl+CS+RDF+Gen In+Gen In+CS+Gen In+RDF+Gen In+CS+RDF+Gen In+Pl+Gen In+Pl+CS+Gen In+Pl+RDF+Gen In+Pl+CS+RDF+Gen

0,4071 0,6245 0,6648 0,4875 0,5421 0,5757 0,5766 0,4665 0,4799

Pl+Gen Pl+CS+Gen Pl+RDF+Gen Pl+CS+RDF+Gen

0,7069 0,7203 0,5967 0,5977

Tabela 5: Valores encontrados ao empregar a Função Utilidade para cada alternativa de solução.

A solução de melhor utilidade calculada é o processo de plasma com coleta seletiva. Isto pode

ser compreendido por essa solução obtem um valor grande de créditos de carbono, boas receitas de venda

de energia e materiais, ocupar uma área pequena, está localizada próxima da área urbana onde é coletado

o lixo. Mas isso não implica desconsideração das demais soluções. Esses valores servem de base para

escolha da melhor alternativa, como um aconselhamento. Note que os valores são próximos e que

expressam uma relação de valor entre as soluções.

A primeira solução, mesmo sendo de maior utilidade, pode ser de alto custo, então uma boa

escolha mais econômica seria incineração com coleta seletiva que possui o terceiro maior valor utilidade.

Note que as soluções de menor utilidade incluem o aterro sanitário, devido necessitarem de grandes áreas,

serem construídos distantes da cidade e não processarem todas as classes de resíduos, como os

hospitalares.

5.2 Comparação entre as Fontes de Geração de Energia

Esta segunda parte busca fazer uma comparação entre a geração através do lixo e outras fontes

de geração. Para tal, serão consideradas o Aproveitamento de gás de Aterro, Incineração, Plasma

Térmico, Termoelétrica à carvão e Energia Solar.

Em relação às variáveis de entrada, serão as mesmas do tópico anterior, exceto pela exclusão das

entradas Separação/Geração RDF, Classe do Resíduo e Receita de Venda de Subprodutos, já que as novas

formas de geração introduzidas não podem ser avaliadas nesses quesitos, podendo ocorrer desvantagens

por exclusão.

A composição de soluções inclui 8 soluções:

• Aproveitamento Energético de Aterros Sanitários (At+Gen).

• Incineração (In+Gen)

• Plasma Térmico (Pl+Gen)

• Aproveitamento Energético de Aterros Sanitários e Incineração (At+In+Gen)

• Aproveitamento Energético de Aterros Sanitários e Plasma Térmico (At+Pl+Gen)

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• Incineração e Plasma térmico (In+Pl+Gen).

• Termoelétrica (Termo+Gen).

• Produção Energética Solar (Solar+Gen)

A atribuição de valor de utilidade para a Energia Solar e Térmica será dada da forma abaixo,

como é mostrado na Tabela 6. As demais soluções têm valores de utilidade como foi especificado em [8].

Créditos De Carbono

Custo Inicial

Custo O&M

Área Distância Tempo Venda de Energia

Termoelétrica 0 0,75 0,5 0,75 0,75 0,75 0,75

Energia Solar 0,75 0,25 0,75 0 1 0,75 0,25

Tabela 6: Valores de Utilidade para a geração de energia solar e termoelétrica dada as variáveis de entrada.

Os pesos das variáveis devido as percepções dos respondentes da Tabela 5 foram novamente

calculados devido à exclusão de algumas entradas e foram obtidos os pesos percentuais como é mostrado

na Tabela 7.

Créditos De Carbono

Custo Inicial

Custo O&M

Área Distância Tempo Venda de Energia

% Peso Calculado 15,59% 19,35% 16,66% 14,52% 15,59% 8,6% 9,68%

Tabela 7: Calculo dos pesos das variáveis de entrada.

O sistema fuzzy foi montado usando-se cada variável do segundo problema como uma entrada.

Essas entradas foram fuzzificadas em 4 funções de pertinência, que representam o tamanho de cada

variável. A saída é uma composição das soluções apresentadas juntamente com a sua função utilidade e

os pesos correspondentes. As regras foram criadas de acordo com a utilidade proposta para cada variável.

O sistema criado pode ser visualizado abaixo.

Figura 9: Sistema Fuzzy elaborado para decisão de qual é a melhor forma de geração de energia proveniente do lixo, da energia solar e termoelétricas dado valores específicos das variáveis de entrada.

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Figura 10: Composição do conjunto de regras do sistema fuzzy.

Através da Teoria da Decisão temos uma base para avaliar as soluções propostas. Isto é obtido

através da Função Utilidade, considerando todas as variáveis independentes. Assim as utilidades

calculadas para cada solução estão na Tabela abaixo.

SOLUÇÕES UTILIDADE ORDEM At+Gen 0,4824 5 In+Gen 0,5873 3 Pl+Gen 0,6075 1

At+In+Gen 0,2742 8 At+Pl+Gen 0,3400 7 In+Pl+Gen 0,4422 6 Termo+Gen 0,5913 2 Solar +Gen 0,5348 4

Tabela 8: Valores encontrados ao empregar a Função Utilidade para cada alternativa de solução.

Como pode ser visto, a geração através de Plasma Térmico e Incineração obtiveram valores de

utilidade altos pelos mesmos motivos abordados anteriormente, grande obtenção de créditos de carbono,

grandes receitas de venda de energia, pequenas áreas de instalação, entre outros, sendo que a incineração

possui um custo inicial mais barato, mas a alta produtividade do Plasma compensa seu alto custo. Isto

mostra que a produção de energia através do lixo pode ser satisfatória em vários aspectos em relação a

outras energias renováveis, como a Solar.

Um ponto importante a se observar é o segundo lugar ser ocupado pela termoelétrica, mesmo

que essa alternativa possa gerar 0% de créditos de carbono e tenha um custo de operação significativo.

Mas isto tem uma explicação óbvia. Apesar dessas duas desvantagens, em relação as outras variáveis do

problema este tipo de geração tem suas vantagens. Custo inicial de implantação baixo, pequena área e

distância até a área urbana pequena, tempo de instalação relativamente rápido, altas receitas de energia,

entre outros.

É importante salientar que mesmo que o lado econômico tenha grande importância, o mundo

passa por mudanças climáticas, entre outros problemas ambientais que tem como causa a grande emissão

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de poluentes na atmosfera. Por isso a redução das emissões de gases prejudiciais, para evitar a piora desse

quadro, são de extrema urgência. Portanto a Geração por meio de termoelétricas, grandes poluidoras

devem ter seus níveis de emissão reduzidos e não devem estar na folha de planejamento para a construção

de novas usinas. A diversificação da matriz energética e a inclusão de energias renováveis devem ser a

prioridade em um momento decisivo em que estamos vivenciando.

CONCLUSÃO

Através da modelagem do problema com o auxílio da teoria da decisão e da teoria fuzzy, foi

vislumbrado que o aproveitamento energético dos resíduos sólidos tem um desempenho satisfatório em

relação à outras formas de geração e em relação à aspectos como a obtenção de créditos de carbono e

venda de receita de energia e de subprodutos. Além de que resolveria grandes problemas como a redução

da emissão de metano na atmosfera, gás gerado pelo lixo, e redução de volume de lixo através de

incineração e plasma térmico.

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

[1] CIRCEO, Louis J.; MARTIN JR.; ROBERT C.; SMITH MICHEL E. Achieving “zero waste” with

Plasma arc Technology. Atlanta: Plasma Application and Research Program, Georgia Tech Research

Institute, 2005.

[2] CLEMEM, Robert t.; REILLY, Terence. Making hard decision with dicision tools. Califórnia:

Duxbury, 2001.

[3] ECOSECURITIES. Projeto de Aproveitamento do Biogás de Aterro Sanitário – Nova Gerar

document de concepção do projeto. Oxford: EcoSecurities Ltd. Soluções Financeiras para Meio

Ambiente, 2004.

[4] FURLAN, Walter. Modelo de Decisão para escolha de Tecnologia para Tratamento de Resíduos

Sólidos Urbanos no Âmbito de um Município. São Paulo, 2007.

[5] HENRIQUES, Rachel Martins. Aproveitamento Energético dos Resíduos Sólidos Urbanos: uma

abordagem tecnológica. Dissertação de Mestrado – Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e

Pesquisa em Engenharia, Universidade Federal do Rio de Janeiro, 2004.

[6] KEENEY, Ralph L.; RAIFFA, Howard. Decisions with a Multiple Objectives: preferences and value

tradeoffs. New York: Wiley, 1976.

[7] KEENEY, Ralph L.; RAIFFA, Howard. Value-focused Thinking: a path to creative decision making.

Cambridge, MA; Harvard University Press, 1992.

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[8] FURLAN, Walter. Modelo de Decisão para Escolha de Tecnologia para Tratamento dos

Resíduos Sólidos no Âmbito de um Município; Universidade de São Paulo, 2007.

PARECER DO ORIENTADOR: Manifestação do orientador sobre o desenvolvimento das atividades do aluno e justificativa do pedido de renovação, se for o caso. A bolsista obteve, durante o desenvolvimento do Plano de Trabalho, um bom amadurecimento acadêmico, se familiarizando bem com as atividades desenvolvidas no Projeto ao qual seu Plano está vinculado. Isto foi fundamental para que ela pudesse melhorar a solução do problema que lhe foi proposto e o entendimento que se tinha sobre ele. Somos de parecer favorável à aprovação do Relatório Final de Iniciação Científica do CNPq da bolsista Luise Ferreira Cardozo.

DATA : 17/08/2015

ASSINATURA DO ORIENTADOR

____________________________________________ ASSINATURA DO ALUNO