Uma nova abordagem baseada em Likelihood e Distância Euclidiana para o reconhecimento de padrões em gas metano
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v11i6.29236Palavras-chave:
Biogás; Metano; Cybersystem; Likelihood; Distância Euclidiana.Resumo
Já a algum tempo, o gás natural que vem sendo utilizado como combustível alternativo em diferentes veículos de transporte, e assim, veículos pesados como ônibus e caminhões, tendem a reduzir os custos funcionais, diminuindo as taxas de poluição ao meio ambiente. O objetivo deste trabalho é identificar e classificar sinais do gás metano de duas biomassas, uma do lodo de esgoto de primeira fase e a outra do lodo de esgoto de primeira fase incrementando o inóculo de esterco bovino, utilizando métodos matemáticos aplicados na análise de clusters da área da ciência da computação. Os teoremas utilizados na aplicação deste conceito foram o da distância euclidiana e likelihood. Para isso, será necessário incrementar conceitos ligados a: inteligência artificial; sistemas embarcados; e projeto estrutural de um protótipo de biodigestor para a produção de biogás. O resultado encontrado, demonstra com sucesso que, através do desenvolvimento do modelo experimental científico do biodigestor, obteve-se metano, e foi introduzido técnicas de análise de clusters para a formação de padrão de sinais.
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