Notícia

Como a ciência de dados pode contribuir para um mundo mais sustentável?

Pesquisa explorou como a mineração de dados e o aprendizado de máquina podem ser usados ​​para obter melhores estratégias de controle de processos, como em estações de tratamento de águas residuais

Johan Gunséus, Universidade Umeå

Fonte

Universidade Umeå

Data

quarta-feira, 19 janeiro 2022 17:25

Áreas

Ciência de Dados. Engenharia Ambiental. Indústrias. Sociedade. Sustentabilidade.

A sociedade tem tomado várias medidas para lidar com questões ambientais importantes. Por exemplo, a implantação de Estações de Tratamento de Águas Residuais (ETARs)– ou Estações de Tratamento de Esgoto (ETEs) – para aliviar a poluição da água e a escassez de água utilizável e o uso de Usinas de Conversão de Resíduos em Energia para recuperar energia de resíduos e reduzir seu impacto ambiental.

No entanto, gerenciar essas instalações é desafiador porque os processos são sempre complexos e dinâmicos. Isso pode impedir que os operadores compreendam os processos de forma abrangente e precisa por meio de abordagens tradicionais. Ao mesmo tempo, com o desenvolvimento da chamada Indústria 4.0, dados de grande volume e alta resolução do monitoramento online automático tornaram-se disponíveis.

Esses dados geralmente fornecem informações detalhadas abundantes das atividades do processo que podem ser utilizadas para otimizar o controle dos processos. Da mesma forma, o monitoramento de dados também é adotado por vários usuários finais de recursos. Por exemplo, o consumo de energia de edifícios comerciais geralmente é registrado para otimizar o comportamento do consumo de energia, eventualmente reduzindo custos e reduzindo a pegada de carbono.

“Para extrair as informações desejadas de dados gravados em massa, métodos apropriados de ciência de dados precisam ser empregados. Todo o ‘pipeline’ de implementação da ciência de dados consiste em vários estágios: formulação de soluções orientadas a dados, pré-processamento de dados, análise de dados com algoritmos específicos e emprego de resultados para apoiar decisões de alto nível em vários cenários de aplicativos”, explicou Dong Wang, que concluiu doutorado em sustentabilidade na Universidade Umeå, na Suécia.

O objetivo geral da pesquisa de Dong Wang foi explorar como a ciência de dados pode contribuir para um mundo mais sustentável do ponto de vista de melhorar a operação dos processos de engenharia ambiental e otimizar as atividades dos usuários finais de energia. O foco da ciência de dados nos projetos de Dong Wang é a mineração de dados em conjunto com o aprendizado de máquina, incorporando, por exemplo, Redes Neurais Artificiais, Random Forest, SHapley Additive ExPlanations (SHAP), Deep Embedding Clustering e Local Outlier Factor.

“Meus projetos faziam parte da plataforma de pesquisa e colaboração Green Technology and Environmental Economics na Universidade de Umeå, que visa a eficiência de recursos e sustentabilidade para apoiar a transição circular. Neste contexto, tive a oportunidade de ter colaborações muito próximas e frutíferas com várias empresas na Suécia”, disse Dong Wang.

Os resultados de sua tese podem ser usados ​​para resolver problemas práticos das empresas. Os dois primeiros projetos visavam melhorar o processo ou controle de qualidade de efluentes em escala real na ETE Umeå de VAKIN. O terceiro estudo foi para identificar culpados em falhas de caldeira em uma planta de conversão de resíduos em energia da Umeå Energi. Os resultados podem contribuir para a atualização das estratégias de controle de processos para um nível mais sofisticado, mais preciso e econômico do que as abordagens tradicionais. Um quarto estudo em conjunto com a empresa Mestro AB investigou como detectar efetivamente as anomalias imperceptíveis de consumo de energia para manter os sistemas prediais eficientes, seguros e robustos.

“Além dos benefícios para os estudos de caso, minha tese rendeu conhecimento que pode ser aplicado em um contexto muito mais amplo de processos ambientais e aplicações de otimização de energia”, concluiu Dong Wang. Sua tese foi defendida no último dia 18 de janeiro. Os resultados da tese foram publicados na revista científica Journal of Environmental Management.

Acesse a tese de Dong Wang (em inglês).

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

Acesse a notícia completa na página da Universidade Umeå (em inglês).

Fonte: Anna-Lena Lindskog, Universidade Umeå. Imagem: Usina de calor e energia Umeå Energi. Fonte: Johan Gunséus, Universidade Umeå.

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