Modelo neuro-fuzzy para predição das emissões de CO2 de dosagens de concreto para biodigestores na suinocultura

Introdução

No Brasil, como em outros países, o concreto desempenha um importante papel no setor das construções. Por ser o material mais consumido no mundo, pode gerar impactos ambientais consideráveis. Esse tema está presente em estudos que abordam, entre outros, o consumo de energia e emissões de gases poluentes, desenvolvidos com a finalidade de aprimorar seu desempenho e identificar meios que garantam a redução dos impactos ambientais gerados pelo setor da construção civil (SINGH et al., 2011). Ante o exposto, De Souza, Magalhães e Campos (2021) observaram que o quantitativo dos materiais empregados nas dosagens de concreto impacta diretamente no custo energético total para a implantação de construções. Por outro lado, De Wolf, Pomponi e Moncaster (2017) reportaram que, embora o consumo energético e as emissões de dióxido de carbono (CO₂) estejam relacionados, não são diretamente equivalentes. Já Huang, Huang e Marcotullio (2019) relataram que, quanto mais energia acumulada na fabricação do material de construção, mais CO₂está associado ao processo de construção. Su, Ang e Li (2019) corroboram que a energia incorporada e as emissões de gases têm sido amplamente utilizadas para medir, respectivamente, o desempenho geral do consumo de energia e a poluição ambiental do ponto de vista da produção. Assim, de acordo com Penadés-Plà, García-Segura e Yepes (2019), a otimização das emissões de CO₂ou da energia incorporada tem relação direta com o custo monetário e pode gerar economia.

Asdrubali et al. (2020) relataram que a maioria dos países desenvolvidos está lutando para reduzir as emissões de carbono na atmosfera para atender a acordos internacionais. Para Purnell e Black (2012), a transição para uma infraestrutura de baixo carbono requer uma compreensão do carbono incorporado associado ao concreto. Ainda, segundo Purnell e Black (2012), muitos trabalhos subestimam a complexidade da emissão de CO₂com o impacto na dosagem de concreto.

De acordo com Xiao et al. (2018), muitas pesquisas defendem como o uso de agregados reciclados pode ser ambientalmente sustentável devido à redução da necessidade de extração de recursos naturais, de aterros, de aporte de energia e de emissões de gases. No entanto, pouca atenção é dada às investigações dos efeitos da adoção de concreto com agregado reciclado como material estrutural na pegada de carbono de prédios altos em megacidades como Xangai. Os resultados dessa pesquisa indicaram que a adoção do concreto com agregado reciclado como material para construção de arranha-céus, substituindo o concreto com agregado natural, pode resultar em redução significativa na pegada de carbono. Para a estrutura proposta, a redução constatada foi de 2,175×10⁵ kgCO₂, o que corresponde a uma redução de 7,93%. Dessa forma, os mesmos pesquisadores relataram que existe a necessidade de se otimizar a redução das emissões de gases na produção de concreto com agregado natural sem impactar na redução da captura de carbono.

Os materiais de construção com as maiores emissões de CO₂por quilograma são o aço, o concreto armado e o vidro, seguidos por ladrilhos, madeira e concreto (HUANG; HUANG; MARCOTULLIO, 2019). Para Tulevech et al. (2018), o concreto é de longe o componente de construção responsável pelos maiores impactos ambientais em massa. Shoaei et al. (2020) verificaram que o quantitativo dos componentes empregados no concreto pode influenciar na emissão de CO₂e na demanda de energia, e que o uso de pó de vidro como material substituto do cimento Portland pode reduzir as emissões de CO₂e a demanda de energia das misturas. Atualmente, De Souza, Magalhães e Campos (2021) comprovaram a influência do quantitativo dos componentes na determinação da energia incorporada em dosagens de concreto convencionais de uma edificação. Os resultados obtidos comprovaram a eficiência do modelo ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) para modelagem preditiva do comportamento de dosagens de concreto. Outros autores também encontraram bons resultados em análise de parâmetros ambientais para avaliação da sustentabilidade, entre eles Naji et al. (2016), Zhang e Wang (2016), Deb et al. (2017), Mousavi-Avval et al. (2017), Amasyali e El-Gohary (2018) e Nabavi-Pelesaraei et al. (2018).

O concreto também tem um importante papel nas instalações para suinocultura, uma vez que grande parte desse material é utilizada como forma de vedação e piso. Para De Souza, Magalhães e De Andrade (2019), esse é o principal e mais consumido material de construção no mundo, sendo parte desse material empregado em construções rurais. De acordo com o Departamento de Agricultura dos EUA (UNITED..., 2021), o Brasil é o quarto maior produtor de suínos e o quinto maior consumidor de carne suína no mundo, o que demostra a importância das construções rurais para o agronegócio brasileiro. Segundo Xie, Ni e Su (2017), o emprego da lógica fuzzy pode proporcionar uma avaliação eficaz dos parâmetros de qualidade ambiental nas construções para suínos com base em múltiplos fatores. Quan et al. (2021) investiram esforços na redução das emissões de amônia e dióxido de carbono em uma construção para suínos. Brunetta et al. (2021) verificaram que é possível reduzir o consumo de energia em até 25% utilizando paredes de concreto armado moldadas in loco em relação à emissão de dióxido de carbono equivalente (CO2Eq.). O mesmo estudo ainda constatou que é possível reduzir as emissões em quase 32% utilizando esse mesmo cenário em sistemas de vedação para residências rurais. Esses resultados consolidam a importância do concreto para as construções rurais e reforçam a necessidade de mais estudos que possam contribuir para o desenvolvimento sustentável no âmbito das construções, incluindo o meio rural.

Nesse contexto, este trabalho propõe o uso do sistema ANFIS como forma alternativa para predição de dosagens de concreto convencional com menor emissão de CO2Eq. na construção de um biodigestor para o manejo e tratamento de resíduos da suinocultura. Identificaram-se, para tanto, quais os componentes responsáveis pelas maiores emissões de CO₂Eq., no intuito de obter as correlações entre as variáveis e interpretar a relação entre dosagens de concretos eficientes em relação à emissão de CO₂Eq. e o quantitativo dos materiais empregados.

No âmbito mundial não existem trabalhos que correlacionem análise de emissões de CO₂Eq. e o quantitativo dos materiais empregados na produção de concretos abordando modelagem neuro-fuzzy, para um campo de diferentes dosagens, com a finalidade de execução de um sistema de biodigestores, o que indica a originalidade da pesquisa. Este trabalho ainda apresenta contribuições científicas para estudo de concretos sustentáveis, o que vem ao encontro de pesquisas sobre a avaliação do impacto ambiental das construções em concreto (GONG et al., 2012; OLIVEIRA et al., 2014; SANTORO; KRIPKA, 2016; DEB et al., 2017; ALBUQUERQUE; LIRA; SPOSTO, 2018; MATTIOLI et al., 2018; NABAVI-PELESARAEI et al., 2018; SANTOS, 2019; SANTOS; FERRARI, 2019; BARBOZA; STORCH; ALMEIDA FILHO, 2020; BRUNETTA et al., 2021, DE SOUZA; MAGALHAES; CAMPOS, 2021; LEÓN-VELEZ; GUILLÉNMENA, 2020; QUAN et al., 2021).

Materiais e métodos

O método de investigação adotado nesta pesquisa foi dividido em três etapas:

(a) elaboração de um modelo adaptativo neuro-fuzzy (ANFIS) para predição das emissões de dióxido de carbono equivalente de diferentes cenários de dosagem, dentro do quantitativo de cada um dos componentes das dosagens;

(b) utilização de coeficientes de literaturas para emissões de dióxido de carbono equivalente e banco de dados das diferentes dosagens de concreto de De Souza, Magalhães e Campos (2021); e

(c) avaliação das emissões de dióxido de carbono equivalente para instalação de biodigestores para suinocultura, construção essa avaliada energeticamente por Veloso et al. (2018), processo construtivo apresentado na Figura 1 e modelo gráfico representado na Figura 2.

Características do biodigestor

Os biodigestores avaliados neste trabalho constituíam parte integrante de um sistema de produção de suínos de ciclo completo, localizado no município de Lavras, Minas Gerais, Brasil, tendo como principal função o manejo e tratamento de resíduos de um sistema de produção de suínos. O sistema trabalha com uma produção diária de 54,85 m³ de biomassa residual. Esses biodigestores foram projetados para um tempo de retenção hidráulica de 30 dias em sistema de operação contínua, conforme relatado por Veloso et al. (2018).

A metodologia proposta consiste na avaliação quantitativa das emissões de CO₂Eq. produzidas das diferentes dosagens de concreto para a implantação da estrutura do sistema de biodigestores. A instalação é destinada ao manejo e tratamento de resíduos produzidos pela suinocultura, composta de dois biodigestores. A parte subterrânea de cada biodigestor possui formato de tronco de pirâmide invertido, tendo a base menor (fundo do biodigestor) dimensões de 27x12 m, a base maior (superior) dimensões de 32x17 m e profundidade de 2,5 m, perfazendo o volume de 1.073,19 m3 , sendo coberto com geomembranas flexíveis (gasômetros) de policloreto de vinila (PVC), que apresentam 1,0 mm de espessura. Para ancoragem dos gasômetros à construção foi feita uma fundação direta contínua de 0,50 m de profundidade e 0,20 m de largura. Veloso et al. (2018) verificaram que esse tipo de instalação apresenta custo energético de 7.622,68 MJ, em 11,83 m³ de concreto (Figura 2). Por haver relação explícita entre energia incorporada e emissões de CO₂(HUANG; HUANG; MARCOTULLIO, 2019), buscou-se avaliar essa relação e o impacto nas emissões de CO₂Eq.

O material em estudo é o concreto convencional, produto da mistura de um aglomerante (cimento Portland), com agregado miúdo (areia), agregado graúdo (brita) e água. Nesta pesquisa, para a avaliação das diferentes possibilidades de dosagens, utilizaram-se dados de corpos de prova cilíndricos de 10 cm de diâmetro e 20 cm de altura, preparados no município de Pouso Alegre, Minas Gerais, com água proveniente da rede de abastecimento público, agregados miúdos e graúdos caracterizados de acordo com as normas NBR NM 27 (ABNT, 2001), NBR NM 45 (ABNT, 2006), NBR NM 52 (ABNT, 2009a) e NBR NM 53 (ABNT, 2009b), e cimento Portland do tipo CP II E, classificado e padronizado conforme a norma brasileira NBR 16697 (ABNT, 2018). Ao todo foram moldados 3 corpos de prova para cada uma das 101 dosagens experimentais (exemplares). Adotou-se como referência de cálculo o valor médio de cada exemplar. As dosagens foram moldadas em condições ambientalmente semelhantes, com adensamento manual com 2 camadas e 12 golpes por camada, utilizando processo de cura por imersão em água, conforme estabelecido na norma NBR 5738 (ABNT, 2015a), dados também utilizados por De Souza, Magalhães e Campos (2021).

Os dados de consistência das amostras foram obtidos por meio do ensaio de abatimento de tronco de cone conforme a NBR NM 67 (ABNT, 1998), e a resistência mecânica à compressão dos corpos de prova capeados com neoprene foi obtida após 28 dias de cura por imersão em água, por ensaio de compressão axial utilizando máquina universal eletrônica digital com capacidade 100 t (hidráulica I-3058, da marca Pavitest), procedimentos regulamentados pela norma NBR 5739 (ABNT, 2015b).

Figura 1 - Etapas do processo construtivo dos biodigestores

Figura 2 - Modelagem gráfica dos biodigestores

Para uma representatividade do campo das dosagens, diferentes dosagens foram propostas, com uma unidade funcional de volume no Sistema Internacional de Unidades (1 m³ de concreto). Cada um dos componentes constituintes das dosagens foi selecionado de forma a manter a resistência mecânica à compressão dentro de limites compatíveis com o comportamento de concretos convencionais (Tabela 2). No entanto, trabalhou-se com abatimentos na faixa de 0 a 245, o que pode inviabilizar a aplicação de algumas dosagens, conforme prescrevem as normas NBR 14931 (ABNT, 2004) e NBR 8953 (ABNT, 2015c). O domínio desses componentes no campo quantitativo das dosagens foi proposto por De Souza, Magalhães e Campos (2021). As diferentes propostas de dosagens foram avaliadas com relação às emissões de CO₂Eq., considerando as etapas de extração da matéria-prima, transporte, fabricação, montagem, desmontagem e desconstrução durante o ciclo de vida do concreto, conforme dados contidos na Tabela 3.

Tabela 2 - Domínio dos componentes das dosagens propostas

Tabela 3 - Coeficiente de emissões de CO2Eq. dos componentes do concreto

Modelo neuro-fuzzy

Um modelo ANFIS foi desenvolvido para predição das emissões de CO2Eq. na produção de concretos convencionais. Essa abordagem híbrida apresenta excelente precisão quando comparada com dados experimentais de propriedades mecânica de concreto (SARADAR et al., 2020). Esse sistema híbrido utiliza RNA (Artificial Neural Networks) combinado com lógica fuzzy baseada no processo de inferência fuzzy de Takagi-Sugeno para definição das características do modelo neuro-fuzzy (Figura 3). Essa combinação permite conjugar a capacidade de aprendizado das redes neurais com as características do sistema fuzzy. A metodologia aplicada utilizou como apoio o software comercial MATLAB, na interface Fuzzy Logic Toolbox, com uso da função ANFIS e do aplicativo iterativo Neuro-Fuzzy Designer. Para alcançar melhores resultados, diferentes configurações de modelos ANFIS foram testadas.

No modelo, foram utilizados 675 parâmetros lineares, 28 parâmetros não lineares e 135 regras. Os valores discretos das variáveis de entrada foram convertidos em valores difusos (fuzzification), adotando quatro conjuntos fuzzy de entrada com funções de pertinência do tipo gaussiana. Os conjuntos fuzzy de entrada – agregado miúdo (kg de CO₂Eq./m³), agregado graúdo (kg de CO₂Eq./m³) e água (kg de CO₂Eq./m³) – foram modelados considerando três funções de pertinência (Figura 3). Para a representação da variável de entrada cimento (kg de CO₂Eq./m³) foram adotadas cinco funções de pertinência (Figura 3).

A metodologia utilizada para modelar o ANFIS foi compatível com as pesquisas de Li, Su e Chu (2011), Boğa, Öztürk e Topçu (2013), Shamshirband et al. (2015) e De Souza, Magalhães e Campos (2021). Utilizou-se a média ponderada de todas as saídas, por ser o padrão para os sistemas de inferência de TakagiSugeno. O modelo foi desenvolvido considerando os bancos de dados experimentais e de validação disponibilizados por De Souza, Magalhães e Campos (2021), de acordo com os limites da Tabela 2.

Optou-se ainda por avaliar as emissões de CO₂Eq. da produção do concreto necessário para produção da instalação dos biodigestores, considerando os diferentes cenários de dosagens em intervalos de 10 MPa, avaliando, dessa forma, as dosagens preponderantes (máxima e mínima emissão de CO₂Eq.), procedimento esse adotado por De Souza, Magalhães e Campos (2021) ao avaliar o impacto ambiental devido à energia incorporada. Os resultados obtidos foram discutidos e apresentas em gráficos de superfície.

Desempenho estatístico do modelo de predição ANFIS

O desempenho estatístico do modelo híbrido neuro-fuzzy adaptativo foi avaliado computacionalmente por meio dos indicadores de desempenho, coeficiente de variação (CV), erro percentual absoluto médio (MAPE), coeficiente de determinação (R²) e raiz quadrada do erro médio (RMSE), conforme proposto por De Souza, Magalhães e Campos (2021) (Equações 1 a 4).

Modelo neuro-fuzzy para predição das emissões de CO2 de dosagens de concreto para biodigestores na suinocultura - Image 1

Em que:

𝑦_𝑝,𝑖: valor previsto das emissões de CO₂Eq. no instante i em kg de CO₂Eq.;

𝑦_𝑐,𝑖: valor conhecido das emissões de CO₂Eq. no instante i em kg de CO₂Eq.; e

𝑦_𝑐: média dos valores conhecidos das emissões de CO₂Eq. (em kg) para n dados.

Resultados e discussão

Desempenho do modelo híbrido neuro-fuzzy

Os resultados revelaram boa precisão do modelo ANFIS para predição de diferentes cenários de dosagens de concreto, desempenho caracterizado por um CV de 0,0019%, MAPE de 0,0011%, R² de 1,0000 e RMSE de 0,0086 kg de CO₂Eq. (Tabela 4). Na etapa de validação, os resultados foram semelhantes, descritos por CV de 0,3947%, MAPE de 0,1422%, R² de 0,9989 e RMSE de 1,7899 kg de CO₂Eq. (Tabela 4), com divergência relativa média de 0,14%. Sob o viés do parâmetro R², o modelo revelou boa convergência na validação, que pode ser observada no gráfico da Figura 4.

Nesta pesquisa, os resultados foram semelhantes aos obtidos por De Souza, Magalhães e Campos (2021) ao avaliar predições ANFIS para energia incorporada em concretos, resultados equivalentes aos relatados por Amasyali e El-Gohary (2018). Observou-se divergência máxima relativa de 2,39% ao predizer cenário proposto por Hatem et al. (2012), dados no intervalo de 400 kg a 450 kg de CO₂ (Figura 4), o que pode ser devido às diferentes características dos concretos adotados nas pesquisas, conforme relatado por De Souza, Magalhães e Campos (2021).

Emissões de dióxido de carbono equivalente do concreto dos biodigestores

Os dados de emissões de CO₂Eq. por dosagem foram correlacionados com a ordenação crescente da resistência mecânica à compressão dos diferentes cenários de dosagens experimentais (Figura 5). Observouse ainda que valores semelhantes de resistência mecânica à compressão podem gerar mudanças abruptas nas emissões de CO₂Eq. em função do quantitativo dos materiais empregados nas misturas, conforme mostrado na Figura 5.

Figura 3 - Configuração geral do modelo ANFIS

Tabela 4 - Desempenho estatístico do modelo ANFIS

Figura 4 - Dispersão de dados reais e previstos pelo ANFIS

Figura 5 - Relação entre emissões de CO₂Eq. e a resistência mecânica à compressão dos corpos de provas

Para diferentes faixas de resistência mecânica à compressão, a escolha da dosagem adequada pode gerar redução no impacto ambiental das emissões de CO₂Eq. Essa redução para a instalação rural dos biodigestores propostos pode chegar a um valor de 31,41% para concretos de 30 MPa a 40 MPa. Para concretos com resistência mecânica à compressão na faixa de 40 MPa a 50 MPa, essa redução foi um pouco menor, em torno de 26,24%, conforme representado na Figura 6. Diante dos resultados obtidos, fica evidente que a escolha adequada da dosagem pode influenciar significativamente na sustentabilidade do processo de produção de instalações rurais em concreto, informação essa ratificada por De Souza, Magalhães e Campos (2021).

Independentemente das faixas de resistência mecânica à compressão estudadas, as reduções nas emissões de CO₂Eq. são significativas, conforme mostrado na Figura 6. As aplicações dessas dosagens em construções rurais ou civis podem ser estruturais ou não. Concretos com resistência mecânica à compressão entre 10 MPa e 20 MPa devem ser utilizados de acordo com as limitações da norma NBR 8953 (ABNT, 2015c). Ainda, a escolha da dosagem de concreto a ser adotada em biodigestores e, consequentemente, da consistência do concreto deve atender aos requisitos de projeto da estrutura e às condições de trabalhabilidade necessárias, conforme recomendado pela norma NBR 14931 (ABNT, 2004). Para Huang, Huang e Marcotullio (2019), existe relação entre as emissões de CO₂Eq. e a energia incorporada nos materiais, informação essa verificada nesta pesquisa. O cimento Portland é o responsável pelo maior impacto ambiental nas dosagens, assim como relatado por Wang et al. (2017) e De Souza, Magalhães e Campos (2021), com valor médio de 98,40% do total das emissões de CO₂Eq. Observou-se que o agregado graúdo ocupa a segunda posição de destaque, com valor médio de 1,03% das emissões de CO₂Eq. Identificou-se ainda que o agregado miúdo é responsável por um valor médio de 0,53% do total das emissões de CO₂Eq. O componente água apontou um percentual médio de 0,04% do total das emissões de CO₂Eq.

Na Tabela 5 estão apresentadas as dosagens que se destacaram sob o aspecto impacto nas emissões de CO₂Eq. para distintos intervalos de resistência mecânica à compressão. Observou-se que o quantitativo dos materiais pode influenciar significativamente no impacto ambiental, nas características de resistência mecânica à compressão e no abatimento. Demonstrou-se ainda que a escolha da dosagem adequada pode ser estabelecida considerando diferentes aspectos técnicos e buscando um desenvolvimento mais sustentável.

Figura 6 - Emissões de CO2Eq. do concreto dos biodigestores para o sistema de tratamento de resíduos da suinocultura

Tabela 5 - Dosagens com maiores efeitos no desempenho ambiental

Figura 7 - Gráfico de superfície para predição das emissões de CO2Eq. de diferentes combinações de misturas de concreto

As interações entre as variáveis de entrada (cimento Portland, agregado miúdo, agregado graúdo e água) e as emissões de CO₂Eq. (resposta de saída do sistema) estão apresentadas na Figura 7, com as variáveis de entrada e saída em unidades de kg de CO₂Eq./m³. Os gráficos da Figura 7 representam a variação do fenômeno físico de emissões de CO₂Eq. para diferentes misturas de concreto. Trabalhou-se com gráficos tridimensionais, que expressam as variações das entradas em função da resposta de saída do sistema. Por se tratar de um modelo com quatro entradas (cimento Portland, agregado miúdo, agregado graúdo e água), os gráficos da Figura 7 representam diferentes combinações, considerando duas variáveis de entrada como referência e os pontos médios de seus respectivos intervalos para as variáveis restantes, por ser o padrão adotado em sistemas fuzzy. Por exemplo, a Figura 7(a) retrata a variação da emissão de CO₂Eq. para dosagens com diferentes misturas de água e cimento, considerando valores médios de emissões de 2,375 kg de CO₂Eq./m³ para agregado miúdo e de 4,67 kg de CO₂Eq./m³ para agregado graúdo. Para os demais casos, quando necessário, consideraram-se os valores médios de 456,8 kg de CO₂Eq./m³ de cimento Portland, de 2,375 kg de CO₂Eq./m³ de agregado miúdo, de 4,67 kg de CO₂Eq./m³ de agregado graúdo e de 0,175 kg de CO₂Eq./m³ do componente água.

Conclusões

Devido à importância da sustentabilidade nos processos agrícolas, investigou-se o uso de modelagem híbrida ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) para predição do impacto ambiental gerado pelas emissões de dióxido de carbono equivalente (CO₂Eq.) para a produção de concretos convencionais de um sistema de biodigestores da suinocultura. Os resultados indicam que a metodologia proposta possui bom desempenho sob o viés estatístico coeficiente de variação (CV), erro percentual absoluto médio (MAPE), coeficiente de determinação (R²) e raiz quadrada do erro médio (RMSE), podendo ser o aparato necessário para a escolha adequada do quantitativo de materiais necessários para a produção de instalações sustentáveis em concreto, com potencial para ser utilizada na tomada decisão em projetos de engenharia. Verificou-se que o estudo das emissões de CO₂Eq. pode ser a ferramenta adequada para avaliar a sustentabilidade ambiental de construções em concreto, sendo o material cimento o preponderante para a poluição do ar. Conclui-se com este estudo que podem ocorrer variações significativas nas emissões de CO₂Eq. Essas variações podem ser reduzidas em até 31,41% com a escolha adequada da dosagem a ser utilizada para uma construção convencional de biodigestores em concreto. Ratificou-se ainda que existe uma relação entre as emissões de CO₂Eq. e a energia incorporada nos materiais de construção da produção de concretos.

Publicado originalmente na revista Scielo Brasil. Disponível em: https://www.scielo.br/j/ac/a/n4SX6jMX3TQTvhVRZ7LqWzH/

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