Comparação dos modelos AERMOD e SYMOS'97 para o cálculo de dispersão de odores: um estudo de caso em Uttenweiller

• Main Author: Souza, Filipe Fernandes de Carvalho
• Other Authors: Universidade Federal de Santa Catarina
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: 2015
• Subjects: Engenharia ambiental; Suíno; Criação; Controle de odor
• Online Access: https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/132403

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Ambiental, Florianópolis, 2014. === Made available in DSpace on 2015-04-29T21:01:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 333144.pdf: 3961375 bytes, checksum: afb37d075999012f802692c5aa894ee2 (MD5) Previous issue date: 2014 === Neste trabalho, faz-se uma análise comparativa do desempenho dos modelos de dispersão AERMOD e SYMOS?97 na simulação de compostos odorantes na atmosfera. Apesar de haver uma vasta quantidade de modelos de dispersão atmosférica descritos na literatura, há uma pequena quantidade de bases de dados que possibilitem a avaliação de resultados obtidos por modelos de dispersão simulando compostos odorantes. Assim, o objetivo deste trabalho é a realização de um estudo comparativo do desempenho dos modelos de dispersão AERMOD e SYMOS´97, para isto, serão utilizados os experimentos de dispersão de Uttenweiler. Ao longo deste trabalho, buscou-se utilizar as melhores configurações do AERMOD para este caso específico. As medições de um anemômetro sônico foram utilizadas e o efeito downwash de obstáculos nas vizinhanças da chaminé de um celeiro de suínos foi considerado. Utilizou-se um fator pico-média a fim de ajustar o modelo à predição de concentrações máximas. A comparação das concentrações modeladas e observadas permitiu a determinação de uma razão pico média que ajustasse os dados modelados aos observados. Para este experimento, o modelo AERMOD tendeu a subestimar as concentrações para a razão pico-média 2,2 apresentando fator de 2 de 23,1%, enquanto que o modelo SYMOS?97 alcançou fator de 2 de 57,7% para a razão pico-média 2,2. Assim, testou-se a utilização de uma razão pico-média maior, igual a 6,6, que permitiu ao modelo alcançar um fator de 2 igual a 53,8%. Após alguns ajustes, o modelo AERMOD superou o desempenho de modelos lagrangeanos para o experimento de Uttenweiler. A detecção do padrão de subestimação do AERMOD para a razão pico-média 2,2 propiciou o melhoramento dos resultados obtidos nas simulações. Através do estudo comparativo realizado neste trabalho, pretende-se contribuir para a ampliação da compreensão da dispersão de compostos odorantes na atmosfera.<br> === Abstract : In this work we make a comparative analysis of the performance of the AERMOD and SYMOS?97 dispersion models for simulating the dispersion of odorous compounds in the atmosphere. Although there are a large amount of air dispersion models in literature, there are few data bases that allow the assessment of results obtained by the dispersion simulation of odorous compounds. The goal of this work is to make a comparative study of the dispersion models AERMOD and SYMOS´97, for this, the Uttenweiler dispersion experiments will be used. Along this comparison we have tried to use AERMOD´s best configurations for this particular case. The measurements of an ultrasonic anemometer were used and the building downwash effect of the obstacles located in the stack vicinity of the pig farm were considered. We also used a peak-to-mean concentration approach to adjust the model to predict peak concentrations. The comparison of observed and modeled concentrations demonstrated allowed the detection of error patterns. The AERMOD model tends to under predict the concentrations for this experiment presenting a factor of two of 23.1% for peak-to-mean ratio of 2,2, while SYMOS?97 reaches 57.7% for the same index and ratio. Thus, the use of a greater peak-to-mean ratio equal to 6.6 was tested, allowing the model to reach a factor of two of 53.8%. After some adjustments, the AERMOD model was able to outperform Lagrangian models while simulating the Uttenweiler dispersion experiments. The detection of the AERMOD?s under predicting pattern for the peak-to-mean ratio of 2,2 allowed the improvement of its results. Through this work we intend to contribute to the better understanding of the dispersion modeling of odorous compounds in the atmosphere.