Modelação da Qualidade da Água em Sistemas de Abastecimento Público

dc.contributor.authorDias, Susana
dc.contributor.authorVicente, Henrique
dc.contributor.editorCarrott, Peter
dc.contributor.editorGalacho, Cristina
dc.contributor.editorMendes, Paulo
dc.contributor.editorFigueiredo, Margarida
dc.contributor.editorFerreira, Teresa
dc.contributor.editorTeixeira, António
dc.date.accessioned2012-01-19T10:00:36Z
dc.date.available2012-01-19T10:00:36Z
dc.date.issued2011
dc.description.abstractA água, enquanto composto dotado de características físico-químicas próprias que afectam e condicionam o seu uso, não se encontra na Natureza no estado puro, i.e. incolor, inodora e insípida. Na verdade, encontra-se associada a outras substâncias que afectam e condicionam os seus possíveis usos. A qualidade de uma água pode, então, ser definida como sendo aquilo que caracteriza a sua adaptabilidade para determinados fins, devendose ter sempre presente que nenhuma água é de boa qualidade para todos os usos. O Programa de Vigilância Sanitária, estabelecido pela Autoridade de Saúde, visa controlar a qualidade da água de abastecimento público. Esta autoridade divide os parâmetros de qualidade da água em três grupos distintos (P1, P2 e P3) para os quais a frequência de amostragem é diferente. Assim, há todo o interesse no desenvolvimento de modelos de previsão os parâmetros químicos incluídos no grupo P2 (manganês e nitrato) e incluídos no grupo P3 (potássio e sódio), para o qual a frequência de amostragem é menor, com base nos parâmetros químicos incluídos no grupo P1 (pH e condutividade). No presente trabalho foram utilizadas Redes Neurais Artificiais (RNAs) para prever a concentração de nitrato, manganês potássio e sódio com base nos valores de pH e de condutividade. Elaboraram-se, testaram-se e avaliaram-se diversas topologias de rede tendo sido utilizado como critério de selecção a minimização quer do desvio absoluto médio quer da média do quadrado dos erros. Foram ainda desenvolvidos modelos de segmentação utilizando os parâmetros químicos incluídos no grupo P1, tendo-se recorrido à estratégia k-means. Os modelos obtidos revelam diferenças entre as propriedades físico-químicas das águas dos diversos concelhos analisados permitindo, após a construção de modelos explicativos da segmentação, caracterizar e separar as amostras provenientes de origem subterrânea das amostras relativas a águas de origem superficial.por
dc.identifier.authoremailnd
dc.identifier.authoremailhvicente@uevora.pt
dc.identifier.citationDias, S. & Vicente, H., Modelação da Qualidade da Água em Sistemas de Abastecimento Público. In P. Carrott, C. Galacho, P. Mendes, M. Figueiredo, T. Ferreira & A. Teixeira Eds., Jornadas do Centro de Química de Évora 2011, pp. 33, Universidade de Évora Edition, Évora, Portugal, 2011por
dc.identifier.isbn978-972-778-112-6
dc.identifier.pagina33
dc.identifier.principalpublicationtitleJornadas do Centro de Química de Évora 2011
dc.identifier.scientificarea572por
dc.identifier.sharewithDepartamento de Químicapor
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10174/3824
dc.language.isoporpor
dc.peerreviewedyespor
dc.publisherEdição da Universidade de Évorapor
dc.rightsopenAccesspor
dc.subjectWater Qualitypor
dc.subjectPublic Water Supplypor
dc.subjectKnowledge Discovery from Databasespor
dc.subjectDecision Treespor
dc.subjectArtificial Neural Networkspor
dc.subjectk-meanspor
dc.titleModelação da Qualidade da Água em Sistemas de Abastecimento Públicopor
dc.typearticlepor
degois.publication.firstPage33por
degois.publication.locationÉvora, Portugalpor
degois.publication.titleJornadas do Centro de Química de Évora 2011por

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