Resumo:
A biomassa é uma fonte de energia renovável que pode ser precursora na produção de
combustível e pode ser obtida a partir de matéria orgânica, como plantas e resíduos animais.
Ela pode ser utilizada para gerar energia elétrica em usinas termoelétricas ou para
aquecimento em caldeiras ou fornos. A vantagem da biomassa como combustível é que pode
ser produzida localmente, reduzindo a dependência de combustíveis fósseis importados e
ajudando a diminuir as emissões de gases de efeito estufa. Neste contexto, faz-se a análise do
potencial energético de biomassas oriundas da bioenergia para obtenção de biocombustíveis,
para isso utiliza-se a técnica de Análise Imediata, na qual verifica os seguintes parâmetros:
teor de umidade, teor de materiais voláteis, teor de cinzas e teor de carbono fixo. Outro
parâmetro utilizado para análise de potencial energético é a obtenção do poder calorífico.
Entretanto, verifica-se que, para a situação, demanda-se tempo para analisar e obter dados.
Assim, o presente trabalho teve como objetivo desenvolver um método para avaliar e indicar
resultados que classificam a biomassa com potencial ou não à combustível. Especificamente,
coletaram-se os resultados obtidos em trabalhos disponibilizados na bibliografia e construiu-
se um acervo de dados, nos quais foram submetidos a um algoritmo de Aprendizagem de
Máquina, ferramenta capaz de compreender a situação proposta e obter saídas desejáveis para
o problema. Diante disto, escolheu-se o modelo de algoritmo de Regressão Logística e
construiu-se três cenários distintos e avaliou-se a sua aplicabilidade quanto a sua fase de
treinamento e sua fase de teste, por fim, comparou-se com a teoria adquirida. Desta forma, o
cenário A considera três parâmetros para análise: teor de umidade, teor de materiais voláteis e
teor de cinzas. Adiante, o cenário B considera os parâmetros de A com a inclusão de mais um
parâmetro, o teor de carbono fixo. Por fim, a construção do cenário C considera os mesmos
parâmetros do cenário B com a inclusão de mais um parâmetro, o poder calorífico. Em termos
de resultado, obteve-se que o cenário C desempenhou vantagem em relação aos cenários A e
B, respectivamente. Além disso, nota-se que os resultados obtidos possuem coerência ao
compará-los com a bibliografia. Portanto, verifica-se que o algoritmo consegue atender a
demanda proposta por ter conseguido classificar corretamente todas as amostras nas fases de
treinamento e de teste e poderá ser utilizado para classificar o potencial energético a partir das
características informadas sobre os dados.
Descrição:
SILVA, Lizandra Regia Miranda da. Classificação do potencial energético de combustíveis oriundos
da bioenergia com o auxílio de aprendizagem de máquina. 2023. 66f. Monografia - Curso de Engenharia de Energias, Instituto de Engenharias e Desenvolvimento Sustentável, Universidade da Integração Internacional da Lusofonia Afro-Brasileira, Redenção-Ceará, 2023.
