MODELOS PREDITIVOS PARA O CONTROLE DA TURBIDEZ DA ÁGUA EM ETA INDUSTRIAL: UM ESTUDO COMPARATIVO ENTRE REGRESSÃO LINEAR E RANDOM FOREST

Abstract

Este projeto surgiu no contexto de uma estação de tratamento de água (ETA) em uma fábrica de celulose, situada no Maranhão, com o objetivo de substituir a etapa de determinação de dosagem ideal do coagulante, nesse caso o policloreto de alumínio 18% ou PAC 18 (que era feita de forma empírica pelo operador de equipamentos do setor, a partir da sua experiência no trabalho) por um método de determinação da dosagem de coagulante com embasamento estatístico. Para cumprir esse objetivo, decidiu-se criar dois modelos preditivos e compará-los. Um mais tradicional, feito com regressão linear múltipla, e outro mais moderno, utilizando o método da floresta aleatória. Ambos modelos trabalharam com a mesma base de dados contendo 206 observações. O modelo de regressão linear criado utilizou dados de turbidez da água de entrada do sistema (água bruta) e da turbidez da água decantada, atingindo p-valor iguais a 0,000 para ambas as variáveis independentes e R2 igual a 0,961. Já o modelo de floresta aleatória atingiu um R2 igual a 0,825, não performando bem durante treinamento e teste nos pontos extremos de dosagem e turbidez. O modelo de regressão linear foi escolhido para ser utilizado no processo e obteve sucesso (turbidez da água decantada abaixo de 1,8 NTU) em 94,92% das ocasiões testadas in loco.