0
  • DE
  • EN
  • FR
  • Base de données et galerie internationale d'ouvrages d'art et du génie civil

Publicité

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)

Auteur(s): ORCID
ORCID
ORCID
ORCID
Médium: article de revue
Langue(s): portuguais
Publié dans: Ambiente Construído, , n. 4, v. 22
Page(s): 321-334
DOI: 10.1590/s1678-86212022000400642
Abstrait:

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:

Cette oeuvre a été publiée sous la license Creative Commons Attribution 4.0 (CC-BY 4.0). Il est autorisé de partager et adapter l'oeuvre tant que l'auteur est crédité et la license est indiquée (avec le lien ci-dessus). Vous devez aussi indiquer si des changements on été fait vis-à-vis de l'original.

  • Informations
    sur cette fiche
  • Reference-ID
    10693172
  • Publié(e) le:
    23.09.2022
  • Modifié(e) le:
    10.11.2022
 
Structurae coopère avec
International Association for Bridge and Structural Engineering (IABSE)
e-mosty Magazine
e-BrIM Magazine