BRPI0303623B1 - dispositivo baseado em sistemas inteligentes – inteligência artificial - redes neurais artificiais, para determinação e controle em tempo real de contaminantes em sistemas físicos e/ou químicos e/ou biológicos - Google Patents
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Abstract
"processo e dispositivo baseado em sistemas inteligentes inteligência artificial - redes neurais artificiais, para determinação e controle em tempo real de contaminantes em sistemas físicos e/ou químicos e/ou biológicos". para o uso no controle e análise na contaminação e/ou adulteração e/ou modificação de sistemas físicos e/ou químicos e/ou biológicos podendo o sistema a ser analisado nas fases gasosa, líquida e/ou sólida e/ou misturas dessas fases, através de técnicas de inteligência artificial, redes neurais artificiais via medidas de propriedades físicas e/ou químicas e/ou biológicas através de sensores e/ou bio-sensores medidas estas feitas in loco, em tempo real, e à temperatura ambiente. exemplos de sistemas que podem ser analisados são: combustíveis, remédios, sistemas aquáticos, sistemas de gases, sistemas poluentes, sistemas de refrigeração, sistema de controle ambiental, sistemas industriais, sistemas de análises clínicas, bebidas alcoólicas, dejetos industriais, material biológico, material de análises clínicas, padrões químicos, padrões físicos, padrões biológicos, marcadores químicos, ou sistemas em que se possa definir as propriedades padrões previamente.
Description
“DISPOSITIVO BASEADO EM SISTEMAS INTELIGENTES INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL - REDES NEURAIS ARTIFICIAIS, PARA DETERMINAÇÃO E CONTROLE EM TEMPO REAL DE CONTAMINANTES EM SISTEMAS FÍSICOS E/OU QUÍMICOS E/OU BIOLÓGICOS” [01] A presente invenção caracteriza-se por um método e/ou processo de análise de sistemas físicos e/ou químicos e/ou biológicos bem como a construção de um dispositivo e/ou equipamento para determinação em tempo real e à temperatura ambiente de contaminantes em sistemas como gasolinas, água, ar, combustíveis em geral, componentes sólidos e/ou misturas desses sistemas, não limitante, através do uso de técnicas de inteligência artificial, acopladas a um ou mais sensores e/ou biossensores através de um módulo constituído de circuitos eletrônicos para medidas de sinais elétricos e/ou magnéticos compreendendo também o uso de filtros analógicos bem como circuitos analógicos e/ou digitais acoplados a microcircuitos e microprocessadores todos interconectados dentro do módulo e este módulo conectado a um computador o qual executa o programa de inteligência artificial baseado em redes neurais artificiais, não limitante. Este sistema, totalmente interligado, será doravante denominado SINAC - Sistema Inteligente para Análise de Contaminantes. As modificações nos sistemas físicos e/ou químicos e/ou biológicos podem ocorrer através da adição de produtos e/ou substâncias indesejáveis ao sistema original e, dessa forma, são denominadas como os contaminantes do referido sistema. Tais contaminantes podem, portanto, alterar e/ou adulterar e/ou modificar os sistemas físicos e/ou químicos e/ou biológicos e estas modificações ocorrem através de alterações das propriedades físicas e/ou químicas e/ou biológicas as quais são identificadas pela análise laboratorial. O sistema SINAC possui ainda um software, baseado em
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2/42 técnicas de inteligência artificial, por exemplo, redes neurais artificiais, não limitante, que podem aprender o comportamento do sistema e posteriormente, através desse aprendizado, comparar a condição padrão previamente aprendida com a medida, em tempo real, in loco e à temperatura ambiente, as propriedades medidas pelo sistema SINAC e fornecer uma resposta imediata da condição do sistema químico e/ou físico e/ou biológiSO co ou misturas desses, na fase gasosa e/ou na fase líquida e/ou na fase sólida em relação à condição padrão aprendida anteriormente. Outras técnicas de inteligência artificial podem ser implementadas tais como sistemas especialistas, algoritmos genéticos, lógica fuzzy, redes neurais de Hopfield, multilayer perceptrons, backpropagation, LevenbergMaquardt ou Gauss-Newton, SVM (Support Vector Machine), SOM (Selforganization method), Kohonen, ASAM (Adaptativa Bidirecional Associativa Memory) ou ainda através de métodos estatísticos multivariados. Os algoritmos de predição podem então prever situações de risco ou perigo na medição ou monitoramento, indicando situações anômalas.
[02] A presente invenção, baseada no sistema SINAC permite analisar sistemas complexos, como gasolinas, não limitante, em que as adulterações e/ou contaminações e a detecção destas modificações, em tempo real, à temperatura ambiente e in loco, não existem no estado da técnica.
[03] A determinação de contaminantes em sistemas físicos e/ou químicos pode ser considerada de fundamental importância em diferentes áreas da sociedade. Por exemplo, em sistemas ambientais, como os sistemas aquáticos - rios e lagoas, ou os sistemas atmosféricos ou ainda em sistemas hospitalares em que é requerido um grau de pureza elevado da água. Outros exemplos seriam os combustíveis em que existe um alto grau de adulteração ou também na adulteração de remédios. Dessa forma, a identificação de sistemas que sofrem contaminações ou adulterações é vital
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3/42 para evitar perdas irreparáveis como vidas humanas ou elevadas perdas financeiras. Do ponto de vista de contaminantes químicos nocivos à saúde, há vários compostos que podem causar simples diarréias, por exemplo, os sulfatos, ou aqueles que causam sérios danos à saúde como pdiclorobenzeno, que ataca o fígado e cuja concentração máxima é da ordem de 0.075 mg/l ou ainda o o-diclorobenzeno, encontrado em tintas, produtos para limpeza de componentes de máquinas, corantes e resíduos químicos. Essa substância provoca doenças no fígado, rins e nas células do sangue. Estas substâncias são, em geral, encontradas em dejetos industriais. Outro exemplo é o antimônio que aparece em descargas de refinarias de petróleo, fogos de artifício e soldas. Pode aumentar o colesterol e, além disso, diminui a glicose do sangue; sendo os compostos associados ao antimônio, considerados substâncias cancerígenas e, portanto, fortemente nocivas ao organismo humano (www.sprinqwav.com.br)· Outro exemplo de uso da presente invenção seria o controle de qualidade de águas usadas em processos de hemodiálise. Um mau condicionamento do processo de análise pode resultar em sérios danos à saúde humana. Por exemplo, recentemente foram relatados dois casos de mortes de pessoas em Hospitais da cidade de Recife nas suas unidades de tratamento de Hemodiálise (Jornal do Commercio, Recife 03.04.2001). Também recentemente, a Vigilância Sanitária do estado de Pernambuco coletou amostras de água na Clínica do Rim de Vitória de Santo Antão para análise. Houve denúncias de irregularidades na Clínica com pacientes de hemodiálise (Jornal do Commercio, Recife - 03.04.2001). Tais fatos são devidos à qualidade da água para os procedimentos do tratamento da Hemodiálise. Sabe-se que a pureza da água empregada no processo de hemodiálise deve ser altíssima em relação a metais em solução, sendo na faixa de PPB - parte por bilhão (www.intelilav.com.br/intelilav.htm ou www.intelilav.com.br/saybot.htm ou
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4/42 www.mediagua.com.br/hemodialise.htm). Além deste exemplo, podem-se incluir aplicações em análises clínicas, onde diversos padrões estão disponíveis e os sistemas podem ser facilmente interligados à tecnologia deste invento (SINAC) e, portanto disponibilizar processos eficientes, tanto economicamente quanto de tempo, para as respostas das análises que podem ser monitoradas e, fornecendo, por exemplo, sinais sonoros caso modificações em relação a um sistema padrão seja detectada. Outra possibilidade de aplicação da presente invenção consiste na análise, também em tempo real, em sistemas biológicos, através da detecção de anomalias do sistema, que porventura, possam ser detectadas e que diferenciam de padrões previamente definidos. Um exemplo, não limitante, seria a cultura de bactérias onde um dos sub-produtos seria um medicamento. O SINAC poderia monitorar o sistema em análise padronizando o processo e a qualidade, indicando quando o processo se desvia de uma situação ideal.
[04] Um Outro problema de contaminação ocorre com o ar que respiramos. O controle ambiental atmosférico tem apresentado avanços; porém, ainda é ineficiente o controle adequado para garantir um padrão em tempo real. A poluição atmosférica é fenômeno tipicamente urbanoindustrial. Os 67 municípios das três regiões metropolitanas de São Paulo (RMSP, 17,8 milhões de habitantes), Campinas (RMC, 2,3 milhões) e da Baixada Santista (RMBS, 1,5 milhão) - contribuíram com 64% do PIB estadual em 1997. Esses três centros possuem, além das emissões industriais, a maior frota de veículos do País, o que lhes confere, junto com a cidade de Cubatão - importante pólo industrial petroquímica, siderúrgico, de fertilizantes e cimento -, uma deterio30 ração da qualidade do ar que exige cuidados especiais no controle da poluição atmosférica. Existe uma rede de monitoramento automático de contaminantes atmosféricos medindo NOx, CO, HCs e SOx
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5/42 (http://www.ambiente.sp.gov.br/agenda21/ag21sprev/05.pdf) a qual foi renovada e ampliada a partir de 1996. Como proposto, a primeira fase de controle vigorará a partir deste ano, com a adoção dos padrões atuais utilizados na Europa. O monitoramento é formado por 29 estações fixas e 30 estações manuais que medem os poluentes atmosféricos regulamentados e os parâmetros meteorológicos. A rede abrange as três regiões metropolitanas do Estado, além de Sorocaba e São José dos Campos, cidades que pelo seu porte industrial já demandam monitoramento mais detalhado. A rede manual foi expandida na última década em direção ao interior do Estado. Mede dióxido de enxofre e material particulado em 36 locais, 15 em áreas distintas das regiões metropolitanas citadas. Além disso, conta com dois laboratórios volantes e 32 pontos com monitores passivos localizados em áreas não metropolitanas. Embora seja um método eficiente, esses sistemas ainda são caros. Entretanto, mesmo existindo um elevado custo operacional, desde 1992 são utilizados rotineiramente bioindicadores vegetais em diagnósticos ambientais, principalmente nas questões voltadas à qualidade do ar e do solo, como estudos sobre o controle de fontes de fluoretos gasosos, precursores de ozônio troposférico e dióxidos de enxofre. Os fluoretos são estudados com a dracena (Cordinine terminalis) em regiões produtoras de alumínio e fertilizantes, e o ozônio com o tabaco. A presente metodologia com base no sistema SINAC possibilita, porém, a um custo reduzido, em tempo real e in loco, o monitoramento da resposta dos sensores de gases em diversas condições como variações da velocidade do vento, umidade, etc, permitindo que o sistema descreva a situação real do tocai, uma vez que os sistemas existentes não consideram esses parâmetros na elaboração de seus padrões. Nisso, o conhecimento das variações das medidas causadas por outros parâmetros atém dos aqui citados, é desconhecido na atualidade.
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6/42 [05] Especificamente no caso de contaminações de águas subterrâneas por combustíveis como álcool e/ou gasolina e/ou misturas têm ocasionado fortes danos ao meio ambiente. Como descrito por Corseuil et al(Boi. téc. PETROBRAS, Rio de Janeiro, 41 (3/4): 133-138, jul./dez. 1998), estima-se 1000 vazamentos semanais. No Brasil há aproximadamente 30000 postos de gasolina sendo que os reservatórios da maioria têm em tomo de 25 a 30 anos e é provável que a vida útil desses tanques esteja próxima do final. Como apontado por Corseuil et ai., a consequência disso seria o aumento de vazamentos nos postos espalhados pelo país. Para coibir esse grave problema, Curitiba e Joinville (SC) já possuem uma legislação específica para o problema. Numa análise local, dos 65 postos existentes na cidade de Joinville, apenas um posto não continha nenhum problema de contaminação do lençol freático (CADORIM, M. Comunicação verbal. Fundação do Meio Ambiente, Joinville, SC, 1996).
[06] No caso de contaminação de óleo lubrificante, é fundamental a monitoração para permitir uma longa vida útil de veículos, máquinas e/ou equipamentos. Óleos lubrificantes, independentes de suas marcas, sofrem inúmeras contaminações durante o uso que os coloca fora de condições técnicas de lubrificar adequadamente, expondo os componentes mecânicos a elevados níveis de desgastes prematuros e altos riscos de quebra. Evidentemente, como apontado, por exemplo, pela Unipetro - Tecnologia de Lubrificação (http://www.unipetro.com.br/pageportugues.htm), não é possível eliminar de forma radical todas as contaminações as quais o óleo lubrificante em uso está sujeito. Entretanto, é possível manter as contaminações altamente nocivas em determinados limites, possibilitando ao óleo em uso oferecer uma lubrificação 15 adequada e segura. Para isso, é indispensável estabelecer e implantar um programa de análises de óleo lubrificantes, pois para manter o óleo em uso dentro dos padrões técnicos aceitáveis de uma boa lubrificação é necessário monitorá-lo
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7/42 frequentemente através de análise. Ocorre que qualquer óleo lubrificante pode sofrer contaminações repentinas em níveis críticos muito antes de vencer o período de troca estabelecido. Neste caso, se o óleo não estiver sendo frequentemente monitorado através de análises do óleo em uso no veículo, máquina ou equipamento, terá sua lubrificação totalmente comprometida resultando em desgastes e quebras prematuras, até que vença o período de troca para que o óleo seja substituído. A mera substituição do óleo lubrificante contaminado não resolve o problema, se não for feita análise de óleo, já que a causa da contaminação (mecânica ou operacional) inicia um novo ciclo, provocando mais desgastes até a perda total do componente mecânico. Por outro lado, ocorre também do óleo lubrificante em serviço alcançar o limite do período de troca estabelecido sem sofrer contaminações críticas, podendo continuar ainda em uso por mais tempo se a troca não estiver sendo realizada no peiíodo. Neste caso, joga-se fora o óleo lubrificante ainda em condições de uso. Portanto, a única maneira de obter uma lubrificação tecnicamente adequada é através da implantação de um programa de análises de óleo. O Petrotest Oil Analysis Kit possibilita aos setores Automotivo, Industrial, Marítimo e Ferroviário, manter o óleo lubrificante em uso frequentemente monitorado, aumentando significativamente a vida útil do veículo, embarcação, máquina ou equipamento; reduzindo gastos com reposição de peças, mão de obra, horas paradas e volume de óleo lubrificante consumido. Porém, esse Kit desenvolvido pela Unipetro é usado em laboratório e a análise não é feita em tempo real com o óleo em uso. A presente invenção, através do SINAC, pode executar o mesmo procedimento, porém em tempo real e in loco.
[07] No caso de adulterações de combustíveis, foi proposto recentemente o estudo numérico do derramamento de gasolina no solo como descrito por Cordazzo et al (http://www.sinmec.ufsc.br/artigos/cordazzo/Cordazzo_conem.pdf) em que
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8/42 apresenta se uma metodologia matemática eficiente para analisar o escoamento na região saturada do solo, conhecida como lençol freático, em volumes finitos, com modelo de biodegradação de 1a ordem, adaptado para a situação da gasolina brasileira, isto é, considerando a influência do etanol na biodegradação dos constituintes BTEX da gasolina e no fenômeno de co-solvência do etanol na gasolina, assumindo que a solubilidade dos compostos hidrofóbicos na água aumenta log-linearmente. Porém, esse procedimento, embora eficiente, não permite a análise, em tempo real, do sistema químico e/ou físico e/ou biológico como é a proposta da invenção que ora se apresenta em que é possível determinar alterações do sistema em análise in loco, em tempo real e sem modificação da(s) amostra(s) via SINAC.
[08] Especificamente para o problema de contaminação da gasolina brasileira, a ANP - Agência Nacional do Petróleo propôs normas técnicas com especificações detalhadas do padrão a ser seguido. A qualidade da gasolina vem sendo prejudicada em função de misturas aleatórias de solventes, produtos estes de baixo custo e qualidade, inferior em termos dos valores de combustíveis.
[09] Especificações brasileiras para as gasolinas automotivas estão estabelecidas na portaria ANP n° 197/99 e regulamento técnico ANP n° 06/99. Os parâmetros propostos pela Agência Nacional do Petróleo regulamentando o uso de gasolinas no Brasil estão descritos em: http://www.ucb.br/quimica/quimicacomputacional/Alunos/22001/22001sequndosite/Caroline%20ok/Gasolina/aualidade.htm. Porém, os parâmetros usados pela ANP, embora sejam extremamente úteis para a identificação de contaminantes em análises de laboratórios, detecções em tempo real e in loco não são simples de serem implementadas. A proposta da presente invenção vem justamente suprir essa dificuldade e, portanto, permite de
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9/42 forma simples e eficiente detectar contaminantes e adulterações em tempo real e in loco.
[010] Dados da ANP mostram, como apresentado na tabela abaixo, que as adulterações dos combustíveis continuam aumentando.
[011] Ações de Fiscalização - Histórico
| Ano | Ação | Interdição | Autuação | Aut. Qual. |
| 1999 | 10.022 | 514 | 2.385 | 383 |
| 2000 | 15.672 | 604 | 4.614 | 603 |
| 2001 | 16.042 | 713 | 5.308 | 1.091 |
| 2002 | 22.374 | 1.260 | 9.684 | 1.964 |
| Variação 2002 / 2001 | ||||
| % | 39,5 | 82,0 | 76,0 | 80,0 |
[012] O número de autuações por qualidade, na tabela acima, inclui, além dos postos revendedores, os demais agentes econômicos (http://www.anp.gov.br/petro/fiscalizacao.asp). Somente em Minas Gerais foram autuados pela ANP no período de 2000-2002 cerca de 192 postos de gasolina, sendo que apenas em Belo Horizonte esse número foi de 51 postos e considerando na região metropolitana de Belo Horizonte, por exemplo, Betim e Contagem, esse número chega a 78 postos de gasolina. Um número que corresponde a mais de 40% dos postos vendendo gasolina adulterada (http://www.anp.gov.br/doc/fiscalizacao/fiscaliza_mg.pdf). Devese salientar que a qualidade dos combustíveis no estado de Minas Gerais é supervisionada pelo Departamento de Química da UFMG e pelo Centro Tecnológico de Minas Gerais - CETEC.
[013] O esforço que a ANP tem demonstrado é enorme. Em seu edital de qualidade pode-se observar claramente o empenho dessa agência: A busca incessante da ANP na melhoria da qualidade dos combustíveis derivados de petróleo, do gás natural e do álcool combustível ocorre através das especificações regulamentadas, refletindo a qualidade mínima
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10/42 necessária ao bom desempenho do produto. Essa regulamentação atende à Política Energética Nacional e aos anseios da sociedade quanto à adequação ao uso, ao meio ambiente e aos interesses do consumidor, considerando a realidade nacional. Com base nestes princípios as diretrizes da Política da Qualidade de Produtos da ANP são:
1. Proteger os interesses do consumidor, garantindo derivados de petróleo, gás natural e álcool combustível adequados ao uso.
2. Proteger os interesses da sociedade, tendo em mente a qualidade de vida e as questões ambientais na especificação da qualidade dos produtos.
3. Preservar os interesses nacionais, definindo a qualidade dos derivados de petróleo, do gás natural e do álcool combustível, em conformidade com a realidade brasileira.
4. Estimular o desenvolvimento, por intermédio de especificações que induzam à evolução tecnológica.
5. Promover a livre concorrência por intermédio das especificações dos produtos, evitando reservas de mercado.
6. Conferir credibilidade à qualidade dos produtos consumidos no País. [014] Visando estes interesses, a Superintendência de Qualidade de Produtos da ANP leva em conta os aspectos de maior importância para a qualidade dos derivados de petróleo, do gás Natural e do álcool combustível, entre os quais se destacam:
1. estrutura de refino e de abastecimento no país;
2. qualidade dos derivados de petróleo, gás natural e álcool combustível no mundo;
3. exigências do meio ambiente;
4. distribuição dos modais de transporte no Brasil;
5. evolução da tecnologia dos equipamentos;
6. utilização de produtos alternativos;
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7. avaliação da qualidade dos produtos importados;
8. uso eficiente dos produtos.
[015] Recentemente, em 08 de abril de 2003, em despacho do DiretorGeral da ANP, foi solicitado comentários sobre a regulamentação para a utilização de combustíveis líquidos ou gasosos não especificados. Portanto, vê-se claramente a importância de aprimorar metodologias para a análise, controle e fiscalização de combustíveis, como publicado no Diário Oficial da União, nesta data (http://www.in.qov.br). O Núcleo de Pesquisa em Energética Química e Petroquímica NEQP coordenado pelo Prof. Paulo Roberto Britto Guimarães da Universidade de Salvador descreve propostas para o desenvolvimento de tecnologias de análise da qualidade e de detecção de contaminantes e aditivos, formulação, produção e recuperação de combustíveis e lubrificantes, estudos regulatórios, utilização de gás natural como combustível e matéria-prima petroquímica, tecnologias de processamento e enriquecimento de gás natural, aditivos à gasolina e processos de produção e regulação da indústria de petróleo: combustíveis, lubrificantes e gás natural. Porém, não foi encontrado no estado da técnica as propostas desenvolvidas e testadas (http://www.nuperc.unifacs.br/neqp).
[016] Para se detectar contaminantes em gasolina, o trabalho apresentado no X Congresso Interno de Iniciação Científica da Unicamp, proposto por J. L. Paschoal e R. J. Poppi usa a espectroscopia de Infravermelho próximo. Como descrito no trabalho, a técnica é rápida, econômica, simples, e não produz rejeites tóxicos e poluentes de alta seletividade comparada aos métodos clássicos de análise. Para verificar quais as melhores variáveis a serem utilizadas, foi aplicado o algoritmo IPLS. A ideia do algoritmo é desenvolver modelos de regressão PLS para diferentes partes do espectro efetuando validação cruzada como critério de escolha das melhores regiões. Os resultados obtidos mostraram que é possível desenvolver uma metodologia alternativa para a determinação da porcentagem de gasolina e
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12/42 de etileno glicol em óleo lubrificante com baixos erros via espectroscopia no infravermelho próximo (http://www.prp.unicamp.br/pibic/xcongresso/pdfN/61.pdf). A Texaco do Brasil, além de seguir as normas da ANP (www.anp.gov.br), tern urn controle de qualidade específico para as gasolinas vendidas no pais (http://www.texaco.com.br/aempresa/normas/anp251/modelos/controleq/co ntroleq.shtmi).
[017] Entretanto, tanto as normas usadas pela Texaco como as definidas pela ANP, não garantem uma qualidade efetiva para contaminantes adicionados após distribuição. É, portanto, necessário uma metodologia eficiente que possa determinar, pelo menos qualitativamente, em tempo real e in loco, possíveis adulterações, sem a necessidade de análises em laboratórios em que, em geral, são necessários alguns dias para se ter o resultado. A presente invenção, através do SINAC permite respostas in loco e em tempo real. Com isso, pode-se, a custo muito menor, analisar um grande número de lugares ao mesmo tempo, inclusive, não limitando, remotamente.
[018] Deve-se ressaltar que no caso específico de combustíveis, a Texaco tem um programa de qualidade através de uma frota de Laboratórios Móveis distribuída em todo o Brasil. Os veículos são equipados com aparelhos e laboratórios de última geração dirigidos por técnicos do Laboratório de Análise Falcão Bauer. Os técnicos desses laboratórios visitam os Postos Texaco sem aviso prévio, fazendo a verificação da qualidade e procedência em todos os nossos combustíveis (gasolina, álcool e diesel). A Texaco se considera a única empresa que tem um programa de controle de qualidade que testa todos os seus combustíveis - Gasolina, Álcool e Diesel. Além de realizar testes de verificação da presença do marcador, todos os combustíveis são analisados quanto às especificações vigentes da ANP
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13/42 (http://www.texaco.com.br/produtos/combustiveis/qualidade/controlequalida de/testesqualid/tetestes qualid.shtml). Entretanto, os testes em gasolina, álcool e diesel são feitos nesses carros móveis exclusivamente através de análises visuais como aspecto, cor, densidade, conteúdo de álcool, viragem e absorbância/Concentração de aditivo/marcador.
[019] Um projeto desenvolvido por pesquisadores da UFRGS consistiu na criação de uma rede de laboratórios associados para pesquisa e monitoramento da qualidade de combustíveis no Rio Grande do Sul Qualicom-RS. O sistema permite a transferência de conhecimento e experiência do Laboratório de Qualidade dos Combustíveis instalado no IQ/UFRGS, conveniado e a seriliço da ANP desde fevereiro de 2000. A rede inclui a Central Analítica/IQ-UFRGS, o Dep. de Quím./UFSM, o Dep. de Quím./Univ. Passo Fundo, o Dep. de Quím./Unijuí e o CEFET/Pelotas (http://www.inf.ufrgs.br/qualicomrs/index.html).
[020] Dados de monitoramento feitos pela ANP para a análise da qualidade de combustíveis automotivos no Brasil, no período de janeiro a julho de 2000, mostram que 10% da gasolina no país é adulterada enquanto o álcool apresenta uma taxa ligeiramente mais baixa, mas não menos preocupante, no valor de quase 8% (Ciência Hoje, vol. 28 No. 165, 2000). Embora haja enormes esforços para coibir a contaminação de combustíveis, com o envolvimento de várias Universidades Federais e Estaduais bem como Centros Tecnológicos, o volume de postos de gasolina é extremamente grande. Apenas para exemplificar, em Minas Gerais, existem 3585 postos a serem fiscalizados num total de regiões do estado. O valor anual do contrato entre a ANP e a Universidade Federal de Minas Gerais, através do Departamento de Química, bem como com o Centro Tecnológico de Minas Gerais, envolve montantes da ordem de R$ 2.500.000,00 (documento: ANP Analisa Qualidade de Combustíveis em Minas Gerais de 07.02.01). Certamente uma fiscalização altamente
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14/42 eficiente com coletas diárias de todos os postos não é possível devido ao enorme contingente de equipes e laboratórios que deveríam ser envolvidos em tal tarefa. Além disso, as coletas e envios de amostras aos laboratórios para o procedimento de análise levariam algum tempo e os resultados seriam fornecidos posteriormente, ou seja, um processo que, economicamente, pode ser ineficiente devido ao tempo gasto para o fornecimento dos resultados. Reconhece-se que, através destas medidas dos convênios de fiscalização, a ANP tem reduzido as adulterações. Podese constatar que o problema de adulterações é grave, tanto do ponto de vista social quanto econômico, e logo técnicas mais eficientes, que reduzam o custo operacional de análise e proporcionem a determinação rápida de contaminantes, faz-se necessário como ora se apresenta o sis10 tema SINAC nesta invenção.
[021] A presente invenção vem justamente suprir essa necessidade através da proposta de uma nova metodologia criada exclusivamente para análise e detecção, em tempo real, de contaminantes em sistemas químicos e/ou físicos e/ou biológicos de baixo custo e alta eficiência.
[022] É objeto da presente invenção propor alternativas eficientes e economicamente viáveis para o controle de qualidade de processos, em geral, onde se podem definir padrões. Ainda mais, a presente invenção é identificada também pelo uso de sensores e equipamentos de hardware que permitem o uso de diversas medidas de propriedades físicas e/ou químicas e/ou biológicas diferentes para análise em tempo real. O hardware apresentado no presente invento permite a inclusão de novas medidas aumentando a eficiência do monitoramento.
[023] Diferentes processos têm sido propostos para definir procedimentos de detecção e análise em tempo real. No Brasil, como em quase todos os países, o desenvolvimento de técnicas eficientes ainda é excipiente com referência às medidas em tempo real. Além de adulterações de
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15/42 combustíveis, contaminações de águas e lençóis freáticos, outro exemplo que já causou vários prejuízos tanto financeiros quanto com inúmeras perdas de vidas humanas está na adulteração de remédios que provocou a morte de dezenas de pessoas (www.sintaema.com.br/rev10.htm) num passado recente. O governo tem modificado a legislação, através de portarias e regulamentação de medicamentos (http://www.anvisa.oov.br/medicamentos/medicamentos/falsificados/medida s.htm), mas reconhece-se que medidas mais eficazes são requeridas para garantir um processo eficiente na determinação de falsificações de remédios. A presente invenção é capaz de suprir tais procedimentos via análise, em tempo real, de propriedades físicas e/ou químicas e/ou biológicas, por exemplo, dos remédios.
[024] O escândalo da adulteração dos combustíveis, como detalhado acima, também é recente e continua a se proliferar. O prejuízo financeiro tem sido enorme; entretanto, as maiores perdas, sem dúvida nenhuma, são as vidas humanas através da criminalidade de quadrilhas. Portanto, uma das vantagens da presente invenção consiste na análise de adulteração através de uma fiscalização eficiente na forma eletrônica, evitando assim a perda de vidas humanas como noticiado recentemente pela impressa (http://globonews. globo. com/GloboNews/article/0,6993, A210897-2,00. html) referente ao caso da promotoria pública de Belo Horizonte em 2002. Esse tipo de coação provavelmente continua e, portanto vidas humanas continuam em perigo. Dessa forma, um sistema inteligente capaz de monitorar combustíveis e sendo executado pela população seria de grande utilidade. Além disso, o gasto com contratos de fiscalização, envolvendo várias instituições, chega também à cifra dos milhões. O desenvolvimento de processos alternativos e altamente eficientes faz-se necessário. As possibilidades de aplicações da presente invenção nos exemplos citados bem como em outras possibilidades são quase ilimitadas. Também se
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16/42 podem considerar os diversos marcadores químicos desenvolvidos pelas várias distribuidoras para serem usados como referências pelo sistema SINAC que permitiría uma caracterização em tempo real e in loco da qualidade do combustível.
[025] Dessa forma, a presente invenção está baseada em propor equipamentos, métodos e processos de análises, para detecção de contaminantes e determinação de propriedades do sistema a partir de padrões pré-definidos via classificação e reconhecimento dos padrões.
[026] A presente invenção apresenta uma proposta eficiente para a determinação de contaminantes em sistemas químicos e/ou físicos e/ou biológicos. Esta invenção é constituída por um sistema de quatro partes: os sensores, o componente de hardware, o componente de software e um microcomputador. Essa estrutura é passível de modificações para compactar o sistema como, por exemplo, incluir o componente de hardware e software e microcomputador conjuntamente com o sensor.
[027] O primeiro componente é caracterizado pela capacidade de analisar, em tempo real, as propriedades físicas e/ou químicas e/ou biológicas do sistema, previamente definidas como padrões, as quais serão utilizadas para reconhecimento de características definidas pelo proponente e/ou fabricante via técnicas de inteligência artificial. Essas condições padrões são confrontadas com as propriedades (físicas e/ou químicas e/ou biológicas) definidas, também em tempo real, pelo componente hardware. Através do conhecimento de padrões estabelecidos, o equipamento proposto é capaz de analisar, pelo computador, amostras desconhecidas e, em tempo real, informar se há ou não contaminação da amostra analisada através da análise das medidas dos sensores confrontadas com as medidas adquiridas pelo programa baseado em técnicas de inteligência artificial, redes neurais artificiais, não limitantes, sendo executado pelo microcomputador, não limitante, podendo ser o programa incluído, por
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17/42 exemplo, num microprocessador, não limitante, que dará a resposta quanto à contaminação ou não do sistema em análise. Essas informações podem ser convertidas em diferentes tipos de sinais, tais como, display lógico, analógico, sinais para transferência remota, etc. Além disso, o sistema/equipamento SINAC pode ainda analisar, através de bibliotecas de dados constituintes químicos e/ou físicos e/ou biológicos ou usar bibliotecas contendo dados espectrocópicos e poder identificar contaminantes. Podese ainda associar a presente invenção com aplicações domésticas em situações em que se podem definir padrões de qualidade, como em processos industriais, ou ainda em implantes através do uso de monitoramento de sistemas biológicos ou ainda no controle de sinais vitais também em medidas de sistemas biológicos. Pode-se também usar a presente metodologia para análise e controle de sistemas poluentes ambientais. Ao nível industrial a presente invenção apresenta uma vasta aplicação via padrões previamente definidos para a determinação de amostras desconhecidas ou através do aprendizado via bancos de dados o qual pode ser ampliado, mas não limitantes, ou para aferição de dispositivos. É também possível a determinação da resistência de materiais bem como o tempo de vida útil destes materiais quando se define a condição padrão para esses sistemas, ou equivalentemente, a determinação da qualidade de produtos alimentícios em função do prazo de validade, ou a qualidade de bebidas alcoólicas, por exemplo, cachaças, ou não alcoólicas, por exemplo, água mineral, ou óleos minerais ou vegetais ou sintéticos, etc. Através do uso da presente tecnologia pode-se também analisar produtos perecíveis quando se têm padrões definidos.
[028] Outra possibilidade do uso desta tecnologia seria o acoplamento de sistemas portáteis, fixos ou móveis, para análise de sistemas complexos. Pode-se também citar a possibilidade de inclusão da presente tecnologia em veículos auto-motores, em situações mais críticas ou que necessite de
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18/42 portabilidade, por exemplo, também em aeronaves, embarcações, para a detecção de falhas, bem como na análise e determinação de combustíveis adulterados durante o abastecimento. Os processos que podem ser analisados pelo equipamento e método propostos na presente invenção são abrangentes, podendo o sistema a ser analisado estar, por exemplo, na fase gasosa, líquida e em sistemas no estado sólido ou misturas dessas fases. Os exemplos a serem descritos se concentraram em sistemas químicos na fase líquida, mas não são limitantes. Além disso, ressalta-se na presente invenção a capacidade do sistema SINAC (equipamento/software/hardware) de ampliar e atualizar o banco de dados de propriedades físicas e/ou químicas e/ou biológicas de padrões de sistemas conhecidos.
[029] Sistemas e/ou métodos e/ou processos para análise em tempo real de contaminantes têm se mostrado eficientes nas diversas aplicações tanto laboratoriais quanto industriais. Por exemplo, como descrito por Pedro E. Cohn (http://www.ysa.yokogawa.com.br), observa-se um elevado nível de controle para analisadores de CO, C02, H2 e N2/Ar. Entretanto, os aparatos técnicos envolvidos apresentam um alto grau de sofisticação como a necessidade do uso de cromatógrafos. Existem diversos procedimentos e métodos para a determinação de sistemas adulterados. Entretanto, o desenvolvimento e a utilização de tecnologias de impacto, com alto grau de eficiência e rapidez, não têm mostrado avanços na detecção de sistemas adulterados com medidas em tempo real in loco. Embora se verifique no estado da técnica a detecção de contaminantes, as respostas ainda dependem de coletas, análises e resultados a posteriori. Exemplos eficientes encontrados no estado da técnica são os equipamentos comercializados pela Grabner Instruments {http://www.grabnerinstruments.com). Entretanto, não foram encontrados sistemas inteligentes capazes de tomarem decisões corretas quanto à
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19/42 análise e qualidade do sistema em análise e dar respostas em tempo real e in loco de uma forma eficiente e simples. É justamente esta uma das principais características da presente invenção através de uma metodologia eficaz via sistema SINAC (equipamento/software/hardware). Outros processos de detecção e análise de contaminantes bem como as técnicas empregadas necessárias para proporcionar a detecção são encontrados no estado da técnica e são relatados a seguir. Huddart, et al{1980) descreveu na US 4199984 um circuito digital para medir volume de gasolina em tanques de combustível através da medida da capacitância. Essa propriedade da matéria pode ser também usada para determinar contaminação em sistemas químicos e/ou físicos e/ou biológicos. Analogamente, mas introduzindo uma nova detecção, a presença de água em um tan5 que, Larson et al(1983) propôs, na patente US 5739916, a metodologia também baseada na medida da capacitância. A vantagem dessa tecnologia em relação à de Huddart é a possibilidade de detectar a presença de água no tanque, o que é considerado indesejável.
[030] Com características mais profundas, J. R. Steller (1989) propôs, na patente US 4818348, um instrumento para uso de campo que detecta, identifica e 10 quantifica além de monitorar gases, líquidos ou sólidos dependendo do tipo de sensor usado. Há ainda no instrumento sensores pequenos que expostos ao material desconhecido formam um conjunto de respostas elétricas e um conjunto de características de vários materiais, que previamente analisados, permite, através de um microprocessador acoplado, comparar os resultados e então identificar os materiais num display. O número de respostas pode ser aumentado mudando a voltagem de operação, temperatura ou outras condições associadas com um ou mais sensores, fornecendo então, um número grande de respostas, obtido por cada sensor ou por vários sensores. Esse instrumento é capaz de identificar um grande número de líquidos e materiais sólidos.
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20/42 [031] Mais especificamente, o instrumento portátil proposto por Steller identifica a composição de pelo menos um componente em um sólido, líquido ou gás através da conversão do sólido, líquido para um fluído e então pela comparação das repostas com os padrões a partir dos sensores no fluído com um ou mais padrões armazenados na memória do instrumento. Como descrito na patente proposta por Steller, em derramamento de produtos químicos e similares, dispositivos para detecção da presença de poluentes ou componentes nocivos têm sido geralmente associados com um componente particular selecionado. Dispositivos de detecção de sulfeto de hidrogênio, monóxido de carbono e amônia bem como similares podem ser considerados representativos. Essencialmente, esses dispositivos são usados para detectar um ou poucos poluentes selecionados e não identificam individualmente os poluentes. Usualmente é necessário obter amostras dos materiais e enviá-los aos laboratórios de análise e isso acarreta um consumo elevado de tempo para a identificação, podendo causar danos significativos à saúde humana e ao meio ambiente. Alternativas eficientes, portáteis ou analisadores de infravermelho. Na metodologia de Steller o dispositivo e a aproximação usada são úteis para detecção, quantificação e identificação de contaminantes em fluxo de líquidos tais como águas subterrâneas, fluxos, lagos e efluentes industriais. Porém, a invenção de Steller difere da presente proposta de invenção no que concerne a pré-modificação da amostra em um fluído proposto na patente US 4818348, enquanto na invenção que ora se descreve, a amostra não sofre modificações pelo equipamento SINAC.
[032] A análise da vaporização dos materiais líquidos e sólidos é feita usando um sensor de gás ou ainda pode-se fundir o sólido ou alimentar o sensor líquido apropriado diretamente com o líquido. Entretanto, uma das principais 10 diferenças está na metodologia de comparação entre os valores padrões e os resultados das medidas dos sensores. Na presente
Petição 870190138611, de 23/12/2019, pág. 27/49 /42 proposta usam-se técnicas de inteligência artificial como redes neurais artificiais ao invés de usar um banco de dados na memória do computador como descrito por Steller. No uso de aproximações polinomiais como proposto por Steller, é possível não obter um erro aceitável para funções mais complexas que representem o comportamento adequado aos padrões. Por outro lado, a proposta da presente invenção, usando técnicas de Inteligência Artificial como redes neurais, considerada um método de interpelação universal, permitem uma maior flexibilidade e precisão para ser usada em aplicações mais complexas como é o caso de adulterações e/ou contaminações de sistemas químicos e/ou físicos e/ou biológicos. Além disso, de acordo com as Figs. 1 e 2 da patente US 4818348 observa-se que as amostras são introduzidas e em seguida convertidas em vapor para então serem analisadas pelos sensores. Na presente proposta não há necessidade de modificações da amostra. A mesma é diretamente inserida nos sensores e um módulo (hardware) analisa os sinais enviando a um computador os resultados para a resposta final de existência ou não de contaminação e/ou adulteração da amostra. A metodologia matemática usada por Steller é também totalmente diferente. De acordo com a descrição, é necessário um tratamento prévio nos dados para eliminação de leituras brancas e posteriormente faz-se a normalização dos dados. Nesse ponto selecionam-se os candidatos em que houve uma forte resposta nos sensores. Finalmente se houve a seleção de mais de um composto, as concentrações de cada um dos prováveis candidatos pode ser estimada resolvendo-se várias equações algébricas simultaneamente. Nesse ponto a proposta da presente invenção difere totalmente já que não se resolve nenhum conjunto de equações lineares para identificação de contaminação ou adulteração no que se refere a presente invenção.
[033] A comparação dos resultados calculados com os armazenados na memória do computador na proposta de Steller é feita através de um
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22/42 microprocessador construído dentro do instrumento o que também difere da presente proposta em que o programa desenvolvido apenas compara os dados e toma a decisão de informar no display do computador se há ou não modificação na amostra a partir da definição do usuário. Sumarizando, a presente invenção (SINAC) difere da proposta de Steller em vários pontos. Na presente invenção não é necessário um tratamento prévio da amostra, não se limita a somente identificação em meio líquido, como em Steller, mas permite ainda analisar sistemas mais complexos que a proposta de Steller, consegue, a princípio, maior precisão nos resultados uma vez que o método de inteligência artificial, redes neurais artificiais, é relatado na literatura como um método de aproximação de funções universal (S. Haykin, Neural Networks: A comprehensive foundation, Prentice Hall, New Jersey, 1999), além de poder incluir dados 15 qualitativos, como aparência, cor ou probabilidade, ao passo que aproximações polinomiais, como a proposta de Steller, são extremamente complicadas ou, em muitos casos, não implementáveis.
[034] Um sistema de controle de motores automotivos é descrito por Sakamoto, et al(1991) na Pat. 4991102 em que a razão ar combustível é controlada pela resposta na concentração de oxigênio detectada na exaustão do gás com a resposta do sistema de controle numa forma de aprendizado, embora não se verifica o uso de quaisquer técnicas de inteligência artificial, aparentemente (não é explicitamente mencionado na patente) usa-se uma lógica fuzzy com as características IF-THEN-ELSE para analisar a resposta do sensor de oxigênio produzindo um controle efetivo do motor.
[035] Lucero et al(1991) pat US 5010776 propôs um sistema para detecção de contaminantes no meio ambiente. Um sensor é adaptado para coletar uma amostra do fluido para determinar a presença de
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23/42 contaminantes através da pressão de vapor. Como descrito, o mesmo princípio pode ser usado para analisar massas de solos, líquidos e gases.
[036] Similarmente, Wohlstein, et al(1994) US 5296843 propôs um dispositivo para diagnosticar fluidos ou vapores via análise da luz transmitida através da amostra. Quando as razões entre o sinal na amostra com o sinal pré-estabelecido estão fora dos limites definidos, o sistema aciona um alarme indicando alteração na amostra.
[037] Smith et al(1998) propôs na patente US 5751415 um método em que usouse a espectroscopia Raman para analisar composições químicas. Como descrito, a invenção é útil em análises contínuas de fluidos contendo produtos de petróleo e fluidos biológicos e aquosos. É usada uma fonte de laser para produzir uma excitação num comprimento de onda definido. O sinal eletrônico é analisado e convertido pelo computador numa representação química.
[038] A metodologia proposta por D. M. Johnson (1999), patente US 5966477, descreve um sensor para detecção de fluidos que pode detectar água em compostos hidrocarbonetos como na gasolina, porém não apresenta solução para contaminantes de outra natureza sendo caracterizado, portanto, como um método específico.
[039] Na patente US 5739916, proposta por Englehaupt et al(1998), descreve-se um método e instrumento para determinar a concentração de espécies numa substância. A metodologia baseia-se na análise óptica através de uma fonte de luz de tungstênio via espectro de transmissão. O instrumento e método podem ser usados para identificar e distinguir vários graus de contaminações de óleos de motor, diesel, fluidos hidráulicos contaminados por água, entre outros. Como sugerido, o instrumento é adequado para determinação da qualidade de óleo.
[040] Na patente US 5748002, proposta por Scott et ai (1998), descreve-se um monitoramento eletrônico usando single-ended coupling of a load-pulled
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24/42 oscillator. Nos exemplos mostrados, duas amostras de gasolina contaminadas com diferentes quantidades de água foram analisadas através do cálculo da área sob a curva de ambas as medidas.
[041] Clark et al(2002) descreve na patente US 6405135 um sistema de detecção em tempo real de poluentes subterrâneos. O sistema consiste de um monitoramento através de sensores de ondas acústicas. Os sensores detectam os vapores contaminantes via alteração da freqüência da onda acústica. O método de comunicação pode ser feito via Web com sites conectados na Internet. O sistema é fornecido como parte de um detector de poluição e serviço de notificação através do pagamento de uma taxa de inscrição.
[042] Nathan S. Lewis descreveu na patente US 6170318 (2001) um método de uso de dispositivos para detectar analitos em fluídos. Similarmente, a patente US 5521814 (1996) apresenta um processo de controle de sistemas o qual acopla performance ou objetivos econômicos e que pode operar on/off-line e em tempo real. Redes neurais artificiais são usadas para correlacionar dados com ênfase em controle de processos.
[043] Outro exemplo de análise via redes neurais pode ser encontrado na patente US5915368 (1999), descreve o controle da razão ar/combustível o qual é obtido através da detecção de vários valores físicos a baixas temperaturas e que são analisados para determinar o estado do motor. Analogamente, S. Barbara Hoffheins et al(1997) propuseram na patente US 5654497 um analisador de combustível para motores de veículos. Através de sensores semicondutores, para detecção na fase gasosa, foi mostrado que o sistema é capaz de responder a qualquer substância particular orgânica na mistura e, portanto, como proposto, reconhecer a assinatura de uma dada substância. Tal procedimento baseia-se em reconhecimento de padrões e classificação.
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25/42 [044] A patente US 5932806 (1999) propõe um procedimento para a detecção de contaminação de sistemas. O método baseia-se na detecção sob uma película de ondas ressonantes. A detecção e classificação são utilizadas para determinar contaminantes em superfícies de aviões. É também baseada em reconhecimento de padrões. Diferentemente, mas dentro do mesmo escopo de analisar sistemas via redes neurais, a patente US 6035246 (2000) propôs um método para identificar materiais conhecidos em sistemas de materiais desconhecidos. A análise é feita através do treinamento de uma rede neural via algoritmo genético e então, após o treinamento, há um cruzamento das informações de entrada/saída da rede para a identificação dos materiais desejados. O método de análise estatística multivariada é também usado para uma revalidação da precisão da análise.
[045] Finalmente, a patente US 5646863 proposta por Stephen G. Morton (1997), descreve um método e os aparatos necessários para detectar e classificar contaminantes em água. A precisão da detecção está na faixa de partes por bilhão, ppb. Redes neurais artificiais são empregadas para processos de classificação e as medidas e respostas são fornecidas em tempo real, as quais podem ser transmitidas remotamente. Entretanto, nenhuma dessas invenções se assemelha com a invenção que ora apresentamos. Embora a patente de Morton apresenta características próximas às técnicas usadas na presente invenção; porém, naquela tecnologia as medidas necessárias para a análise das amostras necessitam de adição de ácidos e bases (reivindicação 45) para abertura das mesmas para transformá-las em analitos, como conseqüência, aquele procedimento utiliza materiais que apresentam características laboratoriais e a produção de materiais altamente corrosivos devido aos resíduos tóxicos os quais podem ser nocivos ao meio ambiente e ao ser humano. Além disso, o sistema proposto é altamente complexo, podendo ser classificado como
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26/42 quase um mini laboratório complexo, com excessivo número de etapas a serem executadas para a determinação de contaminantes em água.
[046] A invenção aqui descrita caracteriza-se pela não modificação da amostra através da análise de propriedades físicas e/ou químicas e/ou biológicas. Portanto, um procedimento simples, não corrosivo e sem subprodutos tóxicos evidenciando características de proteção ao ser humano e ao meio ambiente.
[047] Um embasamento teórico sólido considerando técnicas de sistemas expertos como, por exemplo, inteligência artificial (algoritmos genéticos, lógica fuzzy, entre outros) e também redes neurais desenvolvidas, como por exemplo, através dos métodos de backpropagation, LevenbergMaquardt, Hopfield, SVM (Support Vector Machine), SOM (Self-organization method), Kohonen, ABAM (Adaptative Bidirecional Associativa Memory) bem como métodos matemáticos tradicionais (regressões não lineares) e ainda métodos estatísiticos multivariados, têm sido largamente usadas em diversas soluções na determinação de contaminantes em sistemas químicos. Essas técnicas mencionadas estão bem estabelecidas e são largamente usadas em diversos problemas de engenharia (S. Haykin, Neural Networks: A comprehensive foundation, Prantice Hall, New Jersey, 1999).
[048] Cheng et. al.(2001), na patente US 6236908, usou redes neurais treinadas através de dados gerados pela unidade eletrônica do controle do motor para monitorá-lo, por exemplo, na operação de otimização de economia de combustível, no controle de emissão de NOx, no controle de injeção e no tempo de ignição. Ishida et al(1999) (Pat US 5915368) usou redes neurais para controlar o fluxo de ar/combustível. Um procedimento similar acoplando a técnica de lógica fuzzy é usado também por Trumpy (2000, Pat. US 6067965) para o controle de ar/combustível. Hoiffheins et al (1997, Pat US 5654497) utilizou redes neurais para o reconhecimento de
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27/42 padrões. Sua proposta consistiu em determinar e classificar constituintes de combustíveis através da composição da fase gasosa via vários sensores na base de semicondutores.
[049] Há ainda na patente de Hoiffheins a reivindicação da possibilidade de reconhecer assinaturas no sistema. Os métodos mais usados na patente de Hoiffhens são Hopfield, Hamming e Boltzman; sendo estas duas últimas metodologias usadas com maior intensidade. Ainda considerando o problema do fluxo de ar/combustível, Kong et ai. (1996, Pat. US 5524599) também propôs o uso de lógica fuzzy para o controle do fluxo. Similarmente Kinoshita (1997, Pat. US 5602966) usou lógica fuzzy para a determinação de regras e funções para satisfazer características pré-definidas.
[050] Entre várias aplicações da técnica de SVM, a proposta de Vapnik et al(2001, Pat. US 6269323) usa essa técnica para estimar o kernel de funções com aplicações na reconstrução de imagens associadas de dados de emissão de positrons. Por outro lado, Perkins (2000, Pat. US 6159255) usa a técnica de estatística multivariada para prever propriedades de misturas. Tal procedimento é feito através da medida das propriedades correlacionadas e matematicamente correlaciona a concentração ou o produto das concentrações dos componentes envolvidos. Ashe et al(1997, Pat. US5699269) usa a mesma técnica para prever propriedades físicas e químicas de óleo cru e as suas frações na destilação. O mesmo inventor, na patente US 5602755 (1997), usa esta técnica para analisar misturas complexas de hidrocarbonetos via um conjunto de dados de treinamento para serem usados como amostras de referências as quais contêm as características moleculares das espécies presentes na mistura.
[051] Especificamente na análise de combustíveis (gasolina) o método SOM (selforganization method), o qual está relacionado ao método KL (Karhuren-Loeve), foi usado na patente US 5734796 (1998) para a análise do número de octanas na gasolina.
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28/42 [052] A patente proposta por Lewis (2001, US 6170318), descreve ο desenvolvimento de vários sensores químicos (com base em sistemas poliméricos) para a detecção da alteração em odores, ou seja, na modificação da composição dos constituintes gasosos da amostra. Usaramse redes neurais para comparar o comportamento ideal com as medidas em amostras quaisquer. Recentemente, usando-se também técnicas de inteligência artificial, redes neurais artificiais, a patente PI0103947-4 (2001) propôs a análise de contaminantes em sistemas químicos usando-se como exemplo a mistura água/álcool; porém, não apresentou exemplos descrevendo a aplicação da metodologia em gasolinas como na presente invenção. Alternativamente, pode-se usar, acoplados ou não à presente tecnologia, circuitos RLC, ponte RLC, associados a sensores de placas, cilindros paralelos, não limitantes, para medida de resistência, capacitância, quando os mesmos são inseridos no líquido, ou ainda dados em forma de ta30 belas, que podem ser acoplados ou não à presente metodologia para a aquisição dos sinais dos sensores para análise em tempo real e in loco de sistemas físicos e/ou químicos e/ou biológicos. Pode-se ainda implementar a presente invenção para detectar contaminações, por exemplo, em gasolinas tendo-se os sensores implementados em bombas de gasolina medindo constantemente as propriedades do sistema e esses sensores acoplados ao software inteligente informando em tempo real e in loco se aquele sistema (gasolinas) está ou não diferente do padrão previamente aprendido pelo sistema inteligente. É possível também usar a presente tecnologia de forma desacoplada em que o sensor é instalado em bombas de gasolina, não limitante, e fornece, em tempo real, e in loco, as propriedades, não limitantes, temperatura, resistência e capacitância da gasolina, e o usuário, no momento do abastecimento, poderá ler essa informação num display acoplado à bomba de gasolina e através do celular ou outro dispositivo para cálculo numérico executar o pro programa
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29/42 inteligen te, baseado em redes neurais artificiais, não limitante, que processa, em tempo real, o sinal recebido e fornece, através do visor do celular ou de outro dispositivo de informação digital, não limitante, que executará o programa inteligente, ou do visor do dispositivo para cálculo numérico, processando a informação e informando se a gasolina a ser abastecida está ou não conforme.
[053] Outra possibilidade de aplicação do presente invento consiste no uso de sensores implementados em bombas de gasolina medindo constantemente as propriedades do sistema e esses sensores acoplados ao software inteligente informando em tempo real e in loco se aquele sistema (gasolinas) está ou não diferente do padrão previamente aprendido pelo sistema inteligente. Outras aplicações deste invento podem ser apontadas, por exemplo, em sistemas ambientais por permitir a aquisição de dados de satélites acoplada à presente tecnologia para monitoramento de sistemas físicos e/ou químicos e/ou biológicos em tempo real e in loco.
[054] Dessa forma, não foi encontrado no estado da técnica nenhuma tecnologia que use de forma simples, criativa e de baixo custo um sistema inteligente capaz de determinar alterações e/ou adulterações e/ou contaminações em sistemas físicos e/ou químicos e/ou biológicos como ora se apresenta na presente invenção.
[055] Assim sendo, a presente invenção vem de encontro às necessidades atuais da sociedade em apresentar soluções eficazes para a análise de sistemas físicos e/ou químicos e/ou biológicos ou ainda associações destes ajudando a garantir as características originais dos sistemas e, portanto evitando adulterações, por exemplo, de combustíveis, ou águas ou remédios, mas não limitantes, propiciando um desenvolvimento sustentável ao país.
[056] Todos os métodos e procedimentos do estado da técnica acima descritos são aplicados em diversos problemas onde se usam padrões, os
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30/42 quais são comparados com as medidas feitas vias sensores e em tempo real. Entretanto, a presente invenção difere dessas pelo uso de sensores e/ou bio-sensores não limitantes para a análise de propriedades físicas e/ou químicas e/ou biológicas, e ainda de propriedades físico-químicas, em tempo real e in loco, à temperatura ambiente bem como o uso de amostras sem a necessidade de alterações físicas e/ou químicas, não reivindicadas no estado da técnica como, por exemplo, na detecção de adulterações em combustíveis, gasolinas, mas não limitante.
[057] A nova topologia desenvolvida pode ser mais bem compreendida através do diagrama de bloco descrito na Figura 1. No diagrama da Figura 1 o bloco (a) define medidores de propriedades físicas e/ou químicas e/ou biológicas, não limitante, os blocos (b), (c) e (d) foram introduzidos para melhorar características do sinal dos sensores e/ou biossensores, sendo os filtros digitais com processamento digital de sinais, bem como o uso de filtros analógicos e com conversores analógico-digital, sendo opcional o bloco (d) o qual transmite o dado para o computador, podendo este ser incluído juntamente no bloco (b), com os filtros, mas não limitante. Esta estrutura de hardware/software é destinada ao tratamento do sinal do sensor, mas não limitante. O bloco (e) consiste do sistema inteligente, usando-se redes neurais artificiais para análise do sistema em estudo através de software, o qual é executado em um computador, mas não limitante. Finalmente, o bloco (f) fornece a resposta do sistema SINAC.
[058] Essa metodologia permite tratar e/ou analisar sistemas físicos e/ou químicos e/ou biológicos para determinação de contaminantes e/ou controle de processos através da medição de instrumentação. Os medidores de propriedades físicas (MPF) podem ser caracterizados, por exemplo, como medidores de capacitância, não limitante, em que um circuito eletrônico pode ser proposto para determinar a capacitância de um elemento, através de uma tensão aplicada e medida posteriormente.
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Exemplos desse tipo de circuito são encontrados na literatura, em textos didáticos (8. G. Street-man, S. Banerjee, Solid State Electronic Devices, 5lh Ed., Prentice Half, New Jersey, 1999) ou na Internet (http://fc.uni.edu.pe/lfgeneral/pdf/fiii-03-circuito%20rc.pdf}, sendo que outros métodos equivalentes são possíveis. Na presente proposta a metodologia usada considerou um gerador digital de sinais que gera uma senoide para excitar o sensor que se constitui de duas placas metálicas paralelas, não limitantes, o qual é também usado para determinar a resistência entre as placas do sensor. Essa resistência é medida através de um demodulador síncrono do tipo Lock-ín, que pode ser construído como descrito na literatura (R. E. Best, Phase-Locked Loops: Design, Simulation, and Applications, 41th Ed., McGraw-Hill, 1999) ou obtido na Internet (http://www.scitec.uk.com/lockin/wheatstone_bridge.htm). 0 modulador usado deve ser sincronizado, não limitante, com a senoide do gerador de sinal senoidal, com uma fase de 0o, não limitante, de modo a ser sensível somente à parte real do sinal que passa pelo sensor e, portanto, à resistência do mesmo.
[059] O diagrama do circuito utilizado, mas não limitante, para medir os parâmetros de capacitância e resistência, também não limitantes, são descritos na Figura 2. Nessa Figura 2, em (1) tem-se o gerador senoidal digital em que a saída (a) tem-se a senoide e na saída (b) a fase, em (2) tem-se o sensor contendo R/C e o bloco (3) o circuito de medida de capacitância, em (4) tem-se o circuito do ganho variável e em (5) e (6) o lock-in e o filtro do lock-in respectivamente, e finalmente em (7) e (8) tem-se os sinais de capacitância e resistência respectivamente. Após esses circuitos de medidas dos parâmetros, os sinais passam por filtros analógicos. Estes filtros são bem conhecidos no estado da técnica e podem ser encontrados na literatura de eletrônica com vários tipos e ordens (2a, 3a, Bessel, Cauer, etc); ou ainda usando-se filtros digitais (média, elíptico, FIR,
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HR) ou outros algoritmos de filtragem de sinais, não limitantes. No caso dos filtros digitais, estes podem ser aplicados quando o sinal já tiver sido digitalizado. Os circuitos analógico-digitais (A/D) usados foram os comerciais do tipo AD574 da Burr-Brown e os microcontroladores usados, também comerciais, foram PIC 16C7 4 da microchip e o 89C52 da Atmel, não limitantes. A construção desses circuitos permite a utilização de um sistema de modulação em fase e/ou freqüência para medida do sinal dos sensores, em banda ultrafina, não limitante, como drift, ruídos do tipo i/n e ruídos térmicos e aplicações de ultra precisão de medidas e/ou treinamentos.
[060] A construção e utilização dessas topologias e/ou algoritmos de estimação em tempo discreto, permite reduzir o conjunto de treinamento e/ou variações de medição, permitindo, ao se associar com os algoritmos de inteligência artificial, a convergência do método em situações que os sinais de medidas dos sensores e/ou biossensores tenham componentes aleatórias e/ou probabilísticas. Tem-se ainda a construção e utilização, não limitante, de filtros analógicos e/ou limitadores e/ou conformadores de sinal para adequação de medição/treinamento em situações com ruído e/ou histerese, não limitantes, nos sensores. Tem-se, portanto, a construção e utilização de topologias auxiliares para identificação e treinamento de sistemas e/ou sensores que contenham histerese em seu comportamento.
[061] Caracteriza-se ainda esta invenção pela possibilidade da medida de propriedade físicas e/ou físico-químicas tais como: densidade e/ou densidade específica, capacidade calorífica (Cp e/ou Cv), entalpia (de formação, de combustão, de diluição, de vaporização, de solução, de fusão), energia interna, energia de Gibbs, entropia, energia de Helmholtz, força eletromotriz, volume específico, velocidade do som, condutividade, pH, temperatura, umidade, pressão, volume, coeficiente Joule-Thomson, permitividade ou constante dielétrica, índice de refração, refratividade
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33/42 molar, solubilidade, constante de força, suceptibilidade magnética, potenciais de ionização, afinidades eletrônicas, constantes de dissociação e/ou formação, coeficiente de atividade, coeficientes do virial, coeficiente de compressibilidade, tensão superficial e outras propriedades não limitantes para sistemas em quaisquer fases sólida /ou líquida e/ou gasosa e/ou ainda misturas dessas, em sistemas físicos e/ou químicos e/ou biológicos.
[062] Para um melhor entendimento da presente tecnologia, considera-se a contaminação/adulteração de combustíveis, por exemplo, gasolina, mas não limitante. Através das técnicas de inteligência artificial, usando-se redes neurais artificiais, mas não limitante, ao medir as propriedades físicas como capacitância e resistência dos sensores de placas paralelas, não limitantes, determina-se um conjunto de padrões das propriedades físicas e/ou químicas e/ou físico-químicas e estes padrões, após aprendizado no treinamento da rede neural artificial, são confrontados, em tempo real, com as medidas on-line das respectivas propriedades, in loco e à temperatura ambiente. Como conseqüência imediata, nesta fase da análise, pode-se determinar se o sistema químico e/ou físico e/ou biológico pode estar ou não contaminado e/ou adulterado ou simplesmente não conforme ou atípico. Equivalentemente, é medida uma combinação de resistência e capacitância (impedância) do sensor quando este é mergulhado no líquido e estas medidas estão relacionadas com a condutividade e constante dielétrica do líquido que está entre as placas do sensor; sendo que outras formas de medir (topologias, circuitos, etc.) que meçam diretamente esses parâmetros são análogos à forma aqui apresentada e podem ser substituídos sem prejuízo na capacidade de medição das propriedades do sistema. O sensor, através da medida de resistência e capacitância entre placas paralelas do mesmo determina valores de tensão que são específicos para o sistema líquido, não limitante, fornecendo valores diferentes de tensão (resistência e/ou capacitância) para diferentes tipos de
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34/42 líquidos ou sistemas contaminados e/ou adulterados. Os valores medidos são transmitidos com relação às informações relativas à temperatura do sistema, ao hardware que transfere os dados digitais a um sistema de cálculo numérico que tem o programa inteligente para executar o treinamento, através de técnicas de inteligência artificial, para que a resposta correta de resistência e/ou capacitância, não limitante, sejam ajustadas para diferentes temperaturas caracterizando o sistema líquido para diversas temperaturas.
[063] Com a presente tecnologia que constitui o sistema SINAC, verifica-se que a utilização dos parâmetros condutividade e constante dielétrica, medidos através de um sensor de placas paralelas, não limitante, que fornece medidas de resistência e capacitância, que se relaciona com a condutividade e a constante dielétrica do material sendo analisado, é um excelente conjunto de parâmetros para se caracterizar, por exemplo, combustíveis (gasolinas, álcoois) líquidos e lubrificantes, não limitante. No caso de combustíveis, é bem clara a necessidade desse conjunto de parâmetros como é verificado no exemplo a ser apresentado neste relatório e que, com descrito na presente invenção, vem de encontro às necessidades procuradas pela ANP.
[064] O desenvolvimento da presente invenção compreende o uso das diversas áreas do conhecimento (física, química, matemática, engenharia, eletrônica) e, como conseqüência, tem um forte caráter multi e transdiciplinar. Acrescentam-se ainda as áreas de Inteligência Artificial como redes neurais artificiais, não limitantes, como complementação caracterizando uma tecnologia eficiente para a detecção de adulterações e/ou contaminações em sistemas físicos e/ou químicos e/ou biológicos. A presente invenção compreende os seguintes elementos e/ou processos, não limitantes:
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1. É composta por um ou mais sensores e/ou biossensores que não modificam as amostras; Constitui ainda um cilindro metálico para armazenamento dos sensores; O cilindro (compartimento) é conectado a um módulo o qual é constituído de diversos componentes eletrônicos cujo design é específico, mas não limitante, para análise de contaminantes e ou adulterações em sistemas físicos e/ou químicos e/ou biológicos;
2. O módulo é então conectado a um computador que executa um software específico, mas não limitante, para determinar se há ou não adulteração e/ou contaminação do sistema em análise.
3. O software foi construído usando técnicas de inteligência artificial, como por exemplo, redes neurais artificiais, mas não limitantes. O conjunto de sistemas inteligentes acoplados, isto é, hardware, software e sensores que caracteriza o sistema SINAC, ao se acoplarem permite detectar modificações microscópicas através de propriedades físicas e/ou químicas e/ou biológicas do sistema sem alteração da amostra;
4. A presente invenção pode também ser definida e, portanto, caracterizada como um conjunto de circuitos eletrônicos capazes de medir, em tempo real, propriedades físicas através de sinais eletrônicos do sistema e, portanto, que tenham suas propriedades desviadas de um conjunto previamente definido de propriedades físicas e/ou químicas e/ou biológicas;
5. Aplicações de redes neurais artificiais (software) acoplada a um sistema de hardware, através do acoplamento de um ou mais sensores, os quais estão conectados ao software, que por sua vez está interligado a um outro hardware, por exemplo, um computador, ou uma saída analógica que fornece o resultado da análise. Todo este procedimento é caracterizado pela execução em tempo real e in
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36/42 loco e, portanto com características econômicas fortemente viáveis para detecção de adulteração, por exemplo, de combustíveis, mas não limitantes;
6. Processo químico e/ou físico e/ou biológico em que a amostra é submetida para análise em tempo real à temperatura ambiente. A presente invenção pode também ser identificada como uma nova metodologia para o mapeamento de processos e/ou produtos.
[065] Caracteriza-se a presente invenção o uso da metodologia através do equipamento/hardware/software para análise e detecção, em tempo real e in loco de sistemas aquáticos, atmosféricos, ambientais, rios, lagos, nascentes de contaminantes e adulterações desses sistemas e/ou combinações destes.
[066] Pode-se ainda caracterizar a presente invenção pelo uso do equipamento para detecção de adulterações, contaminações e/ou modificações das características físicas e/ou químicas e ou biológicas de remédios e produtos associados.
[067] A presente invenção pode ser mais bem compreendida de acordo com a descrição do aparelho e método para análise e detecção de adulterações e/ou contaminantes em sistemas químicos e ou materiais associados, como exemplos, não sendo limitantes. Para exemplificar as aplicações da presente invenção foram selecionados três problemas específicos, mas não limitantes: gasolina tipo C fornecida pela Distribuidora de Combustíveis AGIP, água e remédio.
[068] A Figura 3 apresenta um cilindro (1) para proteger os sensores e a amostra, contendo um tubo (2) o qual contém os sensores (3) e (4), tendo uma entrada superior (5) para entrada da amostra e uma saída inferior (6) para saída da amostra, tendo ainda uma saída lateral (7) superior para saída de ar durante a entrada da amostra e os fios de contato elétrico (8). As entradas e saídas da amostra são fechai 0 das durante a aquisição e
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37/42 medidas das propriedades e durante a análise do sistema via SINAC. O sensor, constituído pelas duas placas paralelas, não limitante, (3), podendo ser constituído de mais placas e também construído em outro formato, permite medir a capacitância entre as placas e a resistência das mesmas; fornecendo a informação de propriedades físicas da matéria, resistência e capacitância, em função da medida de temperatura, medida através do sensor (4).
[069] A Figura 4 apresenta o módulo (1) que contém os circuitos eletrônicos para aquisição das propriedades elétricas, mas não limitantes, sendo (2) o botão de ligar/desligar o módulo, (3) o led indicador mostrando que o módulo está ou não ligado e a conexão entre o módulo e o sensor sendo feita em (4) tendo o módulo outra conexão disponível (5), não limitante, tendo ainda um display (6) para verificação de comunicação, e os ajustes dos circuitos eletrônicos para as medidas das propriedades sendo feitos pelos botões (7) e finalmente a alimentação de energia elétrica em (8).
[070] A Figura 5 apresenta o microcomputador ou notebook o qual executa um software, baseado em técnicas de Inteligência Artificial - redes neurais artificiais, que é conectado ao módulo, e os sinais vindos do módulo são analisados em tempo real e o sistema fornece uma resposta em que a amostra poderá estar conforme ou não conforme sendo apresentada na tela do computador, não limitante, podendo ser ainda o resultado apresentado por sinal sonoro ou de voz ou transmitido por telemetria.
[071] A Figura 6 apresenta os dados de uma propriedade elétrica adquiridos pelo módulo para 5 amostras diferentes fornecidas pela Distruibuidora AGIP em que foi previamente informado serem amostras não contaminadas. Essas amostras foram então usadas como padrão. Analogamente e simultaneamente, a Figura 7 apresenta a outra
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38/42 propriedade elétrica medida pelo sensor descrito na Figura 3 e analisada pelo módulo descrito na Figura 4.
[072] A Figura 8 apresenta os dados das propriedades elétricas das Figuras 6 e 7 tratados matematicamente e agrupados para serem apresentados à rede neural. Finalmente, a Figura 9 apresenta o resultado do treinamento da rede neural com os dados das propriedades elétricas apresentadas na Figura 8. O erro relativo entre o valor exato e o obtido através do aprendizado durante o treinamento foi estimado ser suficiente ao atingir um valor de 1x10-7.
[073] A Figura 10 apresenta o equipamento completo constituído pelo sensor, pelo módulo e pelo computador. Finalmente, a Figura 11 apresenta um exemplo específico de aplicação da presente metodologia, em que o sistema SINAC é instalado em um carro e no painel do veículo existe a saída do equipamento para informar ao usuário se, por exemplo, o combustível, gasolina, álcool, óleo ou gás está conforme ou não conforme.
[074] O primeiro exemplo analisado foi a gasolina tipo C da Distribuidora AGIP. Foram selecionados 10 frascos de 500 mi cada um, contendo 1 O amostras de gasolina tipo C. Essas amostras foram separadas em 2 lotes. Grupo I: frascos de 1 a 5 consideradas gasolinas sem nenhum tipo de contaminação e Grupo II: frascos de 6 a 10 consideradas amostras para teste. As amostras do Grupo II foram preparadas pelo AGIP e sem identificação/informação prévia se havia nenhuma, uma, mais de uma ou todas as amostras desse Grupo contaminadas.
[075] A metodologia descrita na presente invenção foi usada considerando primeiro o Grupo I e em seguida, após período de aprendizado, o equipamento foi usado para detectar se havia alguma contaminação em algum frasco do Grupo II. Duas propriedades físicas (elétricas) foram seleciona das, em função da temperatura, para caracterizar o aprendizado do sistema.
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39/42 [076] O treinamento dos dados usando as amostras do Grupo I foi feito para a temperatura variando entre a temperatura ambiente (-20°C) e uma temperatura de aproximadamente 40°C. Os resultados das propriedades físicas das amostras do Grupo I encontram-se nas Figuras 6 e 7. Esses dados foram usado s por uma rede neural artificial do tipo multilayer perceptron, não limitante, com um neurônio na camada de entrada, dois neurônios na camada da saída e uma camada intermediária com 5 neurônios. O erro de aprendizado foi da ordem de 10'1 o que proporcionou um erro de previsão da ordem de 0.01, o que equivale a aproximadamente um erro na rede da ordem de 2%.
[077] As amostras do Grupo II (frascos de 6 a 10) foram introduzidas individualmente no compartimento contendo o sensor, Figura 3, e, em tempo real, o sinal foi envias do pelo sensor ao módulo, Figura 4, que processou o sinal e enviou ao microcomputador, um arranjo de conexões como apresentado na Figura 5, o qual executando um software baseado em redes neurais artificiais, não limitantes, comparou as respostas in loco, à temperatura ambiente medidas on-line fornecidas pelos sensores também processadas pelo módulo, Figura 4. As possíveis respostas do equipamento proposto são Amostra Conforme ou Amostra Típica para o caso em que não se verifica adulteração e/ou contaminação em relação ao padrão através de uma faixa pré-estabelecida que no presente exemplo foram respostas com desvios menores que 5%, não limitante, em ambas as propriedades, ou Amostra Não Conforme ou Amostra Atípica para o caso em que se verifica adulteração e/ou contaminação em relação ao padrão para desvios superiores a 5% nas propriedades confrontadas. Para o presente exemplo, a tabela abaixo apresenta os dois Grupos, I e II, com as amostras correspondentes aos frascos de 1 a 10. Como se observa, somente os frascos 6 e 7 apresentaram resultados Não Conforme. Essa
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40/42 resposta foi posteriormente confirmada pela AGIP Distribuidora como sendo amostras enviadas que estavam contaminadas e/ou adulteradas.
| Amostra AGIP | Resposta |
| Frasco 6 | Não Conforme |
| Frasco 7 | Não Conforme |
| Frasco 8 | Conforme |
| Frasco 9 | Conforme |
| Frasco 10 | Conforme |
[078] O equipamento forneceu a resposta Conforme em aproximadamente 10 segundos para cada amostra analisada, sendo que duas amostras, frascos 6 e 7, foram consideradas Não Conforme em relação às amostras do Grupo I que foram usadas como referência padrão. Outro exemplo usado para testar a presente tecnologia consistiu em usar os padrões da AGIP, Grupo I, e testar amostras de diferentes distribuidoras. Para tal, selecionaram-se amostras de diversos postos de gasolina em Belo Horizonte, de diversas distribuidoras: ALE, SHELL, IPIRANGA e SRPETROBRÁS. Todas essas amostras foram adquiridas no mesmo dia em recipiente de plástico apropriado, correspondendo a um volume de 1L de cada distribuidor. As amostras foram posteriormente transferidas para frascos de vidro âmbar e armazenadas em local fresco e na temperatura ambiente. Um volume de 40 mi de cada uma delas foi retirado e introduzido no sensor para análise. O sistema SINAC forneceu as respostas, após o aprendizado, e o resultado está apresentado na Tabela abaixo considerando também desvios menores que 5% no caso simultâneo de ambas as propriedades medidas:
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| Posto | Resposta |
| ALE | Conforme |
| SHELL | Conforme |
| IPIRANGA | Conforme |
| BR-Petrobras | Conforme |
[079] Outro teste foi realizado usando-se uma amostra conhecida e que havia sido retirada de um Marea na Concessionária Fiat Strada de Belo Horizonte. De acordo com o chefe de Oficina dessa concessionária, o veículo apresentou problemas no motor devido ao combustível adulterado. Uma amostra nos foi fornecida e testamos a sua conformidade em função do padrão AGIP. Verificamos também em aproximadamente 10 segundos que a amostra estava Não Conforme o que foi confirmado pelo fornecedor da amostra.
[080] Outra aplicação não limitante da presente tecnologia seria analisar a água, por exemplo, em banhos domésticos. Inicialmente se poderia treinar uma rede neural artificial usando-se as mesmas propriedades elétricas, a constante dielétrica e a resistência, em função da temperatura para amostras de água de um chuveiro residencial. Após o treinamento, poderia considerar várias amostras coletadas em diferentes intervalos de tempos para um banho de uma pessoa em um tempo total de, por exemplo, 20 minutos. Os primeiros 5 minutos seriam coletas de dados da água sem adição de sabão (Grupo I), no intervalo de 6 a 15 minutos seria coleta de amostras da água, mas com o uso do sabonete (Grupo II) e finalmente, de 16 a 20 minutos 25 seria uma coleta de amostras da água sem o sabão (Grupo III). O sistema SINAC poderia analisar, em tempo real e in loco as diferentes amostras e verificar que, como esperado, as amostras dos Grupos I e III deveríam estar não contaminadas. Essa metodologia permitiría o reaproveitamento da água, por exemplo, para o uso em jardins.
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42/42 [081] No exemplo descrito, poderia obter, em princípio, uma economia de 50% do volume de água usado. Essa tecnologia permite, portanto, reduzir o desperdício da água através da reutilização da mesma para fins não potáveis, proporcionando um forte caráter ecológico à metodologia que ora se apresenta.
[082] Equivalente ao exemplo da água descrito acima, pode-se usar a presente tecnologia para analisar desvios de características físicas prédefinidas para um remédio específico. O sistema SINAC, como experimentalmente testado para o caso da gasolina, pode aprender tais propriedades do remédio e definida uma estratégia de medida posterior, por exemplo, através de um código de barra fornecido pelo fabricante e impresso na embalagem, e assim o sistema pode medir a propriedade selecionada e confrontá-la com a propriedade aprendida durante a fase de treinamento pela rede neural artificial. Nessa etapa o sistema, ao confrontar a medida in loco e comparar com a resposta aprendida pela rede neural poderá responder se é provável ter uma adulteração ou não no referido remédio.
Claims (4)
- REIVINDICAÇÕES1. Dispositivo para determinação e controle de contaminantes em sistemas com características físicas, químicas e biológicas isoladas ou combinadas entre si, baseado em sistemas inteligentes - inteligência artificial - redes neurais artificiais, caracterizado por compreender um circuito medidor (3) de propriedades físicas, químicas e biológicas, isoladas ou combinadas entre si; um circuito elétrico (5) do tipo “lock-in·, unidade (6) de processamento de sinais composta por filtros analógicos, filtros digitais, estimadores de valor, controladores de sinais analógicos, isoladas ou combinadas entre si; unidade de saída que fornece a resposta do sistema (7) e (8); um bloco (e), que compreende uma unidade de processamento do algoritmo do processo contendo a rede neural artificial utilizada, implementada em um microcomputador bloco.
- 2. Dispositivo para determinação e controle de contaminantes em sistemas com características físicas, químicas e biológicas isoladas ou combinadas entre si, baseado em sistemas inteligentes - inteligência artificial - redes neurais artificiais, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo medidor de propriedades físicas, químicas e biológicas, isoladas ou combinadas entre si compreender um sensor com um cilindro (1), um tubo (2) com uma entrada superior (5) próxima à uma saída lateral (7) e uma saída inferior (6), pelo menos duas placas (3) e (4), condutores (8).
- 3. Dispositivo para determinação e controle de contaminantes em sistemas com características físicas, químicas e biológicas isoladas ou combinadas entre si, baseado em sistemas inteligentes - inteligência artificial - redes neurais artificiais, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelas modificações dos sistemas a serem avaliados, indicadas pela unidade de saída, serem informadas por meio de um sinal sonoro, inclusive de voz, indicação de risco ou perigo, transferência por telemetria, de forma isolada ou combinada.Petição 870190104823, de 17/10/2019, pág. 43/442/2
- 4. Dispositivo para determinação e controle de contaminantes em sistemas com características físicas, químicas e biológicas isoladas ou combinadas entre si, baseado em sistemas inteligentes - inteligência artificial - redes neurais artificiais, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por ser utilizado para determinação e controle de contaminantes em bombas de gasolina, sistemas de hemodiálise, análises clínicas, bebidas, padrões químicos, padrões físicos, padrões biológicos, marcadores químicos, determinação de desvio padrão de amostras para produtos perecíveis através, sistemas aquáticos, identificação de adulteração em remédios, monitoramento de poluentes ambientais.
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2003
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