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http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/38802
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.creator | Almeida, Ana Elis Moraes de | - |
dc.date.accessioned | 2020-02-03T13:29:52Z | - |
dc.date.available | 2020-02-03T13:29:52Z | - |
dc.date.issued | 2020-01-31 | - |
dc.date.submitted | 2019-12-20 | - |
dc.identifier.citation | ALMEIDA, A. E. M. de. Modelagem preditiva da formação de trihalometanos pela cloração de águas com diferentes concentrações de matéria orgânica. 2019. 69 p. Dissertação (Mestrado Profissional em Tecnologias e Inovações Ambientais)–Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2019. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/38802 | - |
dc.description.abstract | Water and sewage treatment is linked to the prevention of waterborne diseases. The disinfection step is important in pathogen inactivation and mandatory to achieve microbiological potability standards. Chlorine is a powerful chemical oxidant, easy to apply, low cost and highly effective in disinfecting and removing color from water, however the oxidation of organic matter by it results in byproducts of carcinogenic potential, such as trihalomethanes (THM). The formation of THM is influenced by pH, dosage and contact time with chlorine, concentration of organic matter, bromide and iodide. Thus, this work aimed to evaluate the influence of organic matter concentration (COD), hypochlorite dosage, temperature, pH, turbidity and color on THM formation in chlorinated waters through the construction of regression models. Effluent dilutions of the UFLA Sewage Treatment Station were prepared by simulating COD removal at 50 (D1), 80 (D2), 90 (D3) and 95% (D4). These samples were chlorinated in triplicate with different dosages of hypochlorite: 7 (Cl1), 11 (Cl2), 15 (Cl3) and 25 mg L-1 (Cl4). After 24 hours, residual chlorine was neutralized with sodium thiosulphate and THM species concentrations were obtained. Temperature, pH, color, turbidity data were collected before and after chlorination. Concentration data of THM species were submitted to Friedman ANOVA test and data collected after chlorination were submitted to Stepwise method, using the Akaike Information Criterion (AIC), using R language, to adjust the best representative model of total trihalomethanes formation (TTHM). The amount of TTHM formed increased by 125, 126, 196 and 410% with increasing hypochlorite dosage from 7 to 25 mg L-1 for D4, D3, D2 and D1, respectively. There was an increase of 17, 40 and 35% in TTHM formation for Cl1, Cl2 and Cl3, respectively, with an increase in COD from 33.7 to 101 mg L-1 of O2, from which there was a 20% decrease. in the amount formed for Cl1 and Cl2 and 0.2% for Cl3 with increasing COD to 235.6 mg L-1 O2. For Cl4, there was a 111% increase in TTHM formation with an increase in COD from 33.7 to 235.6 mg L-1 O2. Friedman's ANOVA test, at a significance level of 5%, resulted in a non-significant difference in the amount of brominated species formed. Three iterations in the Stepwise selection were required, resulting in a linear model to predict TTHM formation, composed by the following predictive variables: Turbidity, pH, hypochlorite concentration ([OCl]) and Color, the last one negatively related to the formation of TTHM. Adjustment of the model with normalized data resulted in the order of relevance of the predictive variables: Turbidity > Color > [OCl] > pH. By the adjusted linear model, 85% of the variability of TTHM formation are contained in the variability of the variables pH, Turbidity, Color and [OCl], with high reliability (p-value = 10-16). | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Lavras | pt_BR |
dc.rights | acesso aberto | pt_BR |
dc.subject | Trihalometanos | pt_BR |
dc.subject | Cloração | pt_BR |
dc.subject | Desinfecção | pt_BR |
dc.subject | Regressão linear múltipla | pt_BR |
dc.subject | Trihalomethanes | pt_BR |
dc.subject | Chlorination | pt_BR |
dc.subject | Disinfection | pt_BR |
dc.subject | Multiple linear regression | pt_BR |
dc.title | Modelagem preditiva da formação de trihalometanos pela cloração de águas com diferentes concentrações de matéria orgânica | pt_BR |
dc.title.alternative | Predictive modeling of trihalomethanes formation by the chlorination of waters with different organic matter concentrations | pt_BR |
dc.type | dissertação | pt_BR |
dc.publisher.program | Programa de Pós-graduação em Tecnologias e Inovações Ambientais | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFLA | pt_BR |
dc.publisher.country | brasil | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Franco, Camila Silva | - |
dc.contributor.advisor-co1 | Silva Filho, Marcelo Vieira da | - |
dc.contributor.referee1 | Franco, Camila Silva | - |
dc.contributor.referee2 | Lima, Lidiany Mendonça Zacaroni | - |
dc.contributor.referee3 | Marques, Rosângela Francisca de Paula Vítor | - |
dc.description.resumo | O tratamento de água e esgoto está vinculado à prevenção de doenças de veiculação hídrica. A etapa de desinfecção é importante na inativação de patógenos e obrigatória para alcançar os padrões microbiológicos de potabilidade. O cloro é um potente oxidante químico, de fácil aplicação, baixo custo e alta eficácia na desinfecção e remoção de cor das águas, porém a oxidação da matéria orgânica pelo mesmo resulta em subprodutos de potencial carcinogênico, como os trihalometanos (THM). A formação de THM é influenciada pelo pH, dosagem e tempo de contato com o cloro, concentração da matéria orgânica, brometo e iodeto. Assim, este trabalho teve como objetivo avaliar a influência da concentração de matéria orgânica (DQO), dosagem de hipoclorito, temperatura, pH, turbidez e cor na formação de THM em águas cloradas por meio da construção de modelos de regressão. Foram preparadas diluições do afluente da Estação de Tratamento de Esgotos da UFLA, simulando a remoção de DQO em 50 (D1), 80 (D2), 90 (D3) e 95% (D4). Essas amostras foram cloradas, em triplicata, com diferentes dosagens de hipoclorito: 7 (Cl1), 11 (Cl2), 15 (Cl3) e 25 mg L-1 (Cl4). Após 24 horas, o cloro residual foi neutralizado com tiossulfato de sódio e obteve-se as concentrações das espécies de THM. Os dados de temperatura, pH, cor, turbidez foram coletados na pré e pós cloração. Os dados de concentração das espécies de THM foram submetidos ao teste Friedman ANOVA e os dados coletados pós cloração foram submetido ao método Stepwise, por meio do Critério de Informação de Akaike (AIC), utilizando-se linguagem R, para o ajuste do melhor modelo representativo da formação de trihalometanos total (TTHM). A quantidade de TTHM formada aumentou em 125, 126, 196 e 410%, com o aumento da dosagem de hipoclorito de 7 para 25 mg L-1, para D4, D3, D2 e D1, respectivamente. Houve aumento de 17, 40 e 35% na formação de TTHM, para Cl1, Cl2 e Cl3, respectivamente, com o aumento da DQO de 33,7 para 101 mg L-1 de O2, a partir do qual houve queda de 20% na quantidade formada para Cl1 e Cl2 e de 0,2% para Cl3 com o aumento da DQO para 235,6 mg L-1 de O2. Para Cl4, houve aumento de 111% na formação de TTHM com o aumento da DQO de 33,7 para 235,6 mg L-1 de O2. O teste de Friedman ANOVA, a um nível de significânica de 5%, resultou em diferença não significativa na quantidade de espécies bromadas formada. Foram necessárias três iterações na seleção Stepwise, resultando em um modelo linear, para predição da formação de TTHM, composto pelas seguintes variáveis preditivas: Turbidez, pH, concentração de hipoclorito ([OCl]) e Cor, sendo a última negativamente relacionada à formação de TTHM. O ajuste do modelo com os dados normalizados resultou na ordem de relevância das variáveis preditivas: Turbidez > Cor > [OCl] > pH. Pelo modelo linear ajustado, 85% da variabilidade da formação de TTHM estão contidas na variabilidade das variáveis pH, Turbidez, Cor e [OCl], com alta confiabilidade (p-valor = 10-16). | pt_BR |
dc.publisher.department | Não especifica vinculação com nenhum departamento | pt_BR |
dc.subject.cnpq | Tratamento de Águas de Abastecimento e Residuárias | pt_BR |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/3681129861249561 | pt_BR |
Aparece nas coleções: | Tecnologias e Inovações Ambientais - Mestrado Profissional (Dissertações) |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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