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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.
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• 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
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Plasma arc Technology. Atlanta: Plasma Application and Research Program, Georgia Tech Research
Institute, 2005.
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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