Aplicação de redes neurais artificiais para a previsão de valores do fator de transferência solo-planta para 137Cs

Autor: Santos, Anna Karla Gomes dos, Instituto de Engenharia Nuclear
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2016
Předmět:
Zdroj: Repositório Institucional do IENInstituto de Engenharia NuclearIEN.
Druh dokumentu: masterThesis
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O conhecimento do comportamento de radionuclídeos em solos é fundamental para se calcular a dose devido à ingestão de alimentos e avaliar riscos de exposição radioativa da população. Este conhecimento, associado às características socioeconômicas da região afetada, irá determinar os tipos de medidas de radioproteção à serem aplicadas em casos de contaminação radioativa de áreas rurais. O fator de transferência solo-planta (FT) é o valor de parâmetro de modelos radioecológicos específico para integrar numericamente os processos dinâmicos que ocorrem com os radionuclídeos no sistema solo/planta. Este valor, específico para cada radionuclídeo e tipo de solo, é definido como a razão entre a atividade de um determinado radionuclídeo na parte comestível das plantas e sua atividade no solo. No entanto, a ausência de linearidade entre as concentrações nos solo e as medidas nas plantas indicam quão complexo é o processo de transferência de um radionuclídeo do solo para a planta, dificultando as tentativas de previsão do valor de FT para um dado cenário. Dos principais radionuclídeos associados a acidentes nucleares com impacto em áreas agrícolas, o 137Cs, é um dos radionuclídeos mais preocupantes, pois suas propriedades físico-químicas, sua similaridade química com o potássio (K) e sua longa meia-vida física (t1/2 = 30,17 anos), possibilitam grande dispersão ambiental, mobilidade ecológica e persistência no ambiente. Estudos radioecológicos relativos ao FT do 137Cs apontam que os parâmetros pedológicos que explicam consideravelmente o comportamento do 137Cs no sistema solo-planta são: K trocável, minerais argilosos, conteúdo de matéria orgânica e pH do solos. Neste trabalho, o método computacional de redes neurais artificiais (RNA) foi aplicado para avaliar a possibilidade de prever o FT para 137Cs em cereais em função dos parâmetros pedológicos. O método utilizou valores de FT disponíveis na literatura nacional e internacional para 137Cs em cereais, associados aos parâmetros pedológicos considerados indicadores potenciais da sua fitodisponibilidade: capacidade de troca catiônica, K trocável e pH. Este estudo demonstrou que a RNA, tendo como dados de entrada apenas os parâmetros pedológicos pH, CTC e K trocável, foi capaz de estimar os valores de FT solo-planta para cereais para 137Cs com desvios inferiores a 6% em quase 86% dos casos, evidenciando a viabilidade do uso da RNA como uma ferramenta para a previsão de valores de fator de transferência solo-planta para 137Cs. O resultado deste estudo corrobora as informações da literatura que ressaltam a influência destes parâmetros pedológicos no controle do processo de transferência solo-planta para 137Cs. O conhecimento prévio dos valores de FT, possibilita inferir sobre o grau de radiovulnerabilidade de um solo potencialmente sujeito à contaminação radioativa, o que auxilia no planejamento as ações de atendimento a emergência a curto, médio e longo prazo em áreas agrícolas próximas à usinas nucleares, como também na escolha de locais adequados para o armazenamento de rejeitos e/ou de instalações nucleares.
Databáze: Networked Digital Library of Theses & Dissertations
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