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Neuro-fuzzy model for the prediction of CO2 emissions of concrete mixes for biodigestors in swine production systems (Modelo neuro-fuzzy para predição das emissões de CO2 de dosagens de concreto para biodigestores na suinocultura)

Author(s): ORCID
ORCID
ORCID
ORCID
Medium: journal article
Language(s): Portuguese
Published in: Ambiente Construído, , n. 4, v. 22
Page(s): 321-334
DOI: 10.1590/s1678-86212022000400642
Abstract:

Dada a importância da suinocultura para o Brasil, é necessário entender o impacto ambiental gerado pelos materiais de construção empregados na produção das instalações rurais, em especial na construção dos biodigestores, visto que essas instalações têm um importante papel na sustentabilidade dos sistemas de produção. Diante da relevância do volume de concreto empregado no processo de construção de biodigestores para manejo e tratamento de resíduos da suinocultura, esta pesquisa avaliou as emissões de dióxido de carbono equivalente (CO2Eq.) em diferentes cenários de dosagens de concreto. Para isso, um modelo computacional ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) foi desenvolvido para predição e análise das emissões de CO2Eq. durante o ciclo de vida dos materiais adotados em concretos convencionais. Os resultados indicam que a escolha adequada da dosagem pode gerar redução nas emissões de CO2Eq. da ordem de 31,41% para concretos de 30 MPa a 40 MPa. Isso implica uma proposta promissora para a redução do impacto ambiental na produção de instalações em concreto, o que tem potencial paraimpulsionar novas pesquisas na área.

Copyright: © 2022 Régis Marciano de Souza, Ricardo Rodrigues Magalhães, Alessandro Torres Campos, Alessandro Vieira Veloso
License:

This creative work has been published under the Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0) license which allows copying, and redistribution as well as adaptation of the original work provided appropriate credit is given to the original author and the conditions of the license are met.

  • About this
    data sheet
  • Reference-ID
    10693172
  • Published on:
    23/09/2022
  • Last updated on:
    10/11/2022
 
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