UTILIZAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA ESTIMAÇÃO DO ÍNDICE DE BULBO ÚMIDO TERMÔMETRO DE GLOBO (IBUTG)
DOI:
https://doi.org/10.46421/entac.v18i.713Keywords:
Risk management, Occupational risks, Heat stress, Physical risk, Cidades inteligentesAbstract
This work aims to demonstrate the technical feasibility of estimating the wet-bulb globe temperature (WBGT) for the external environment through data measured in conventional meteorological stations using Artificial Neural Networks (ANN). To this end, it was installed a natural wet bulb and globe thermometers in a conventional meteorological station with the purpose of calculating the IBUTG synchronously with the variables of temperature, humidity and air speed, as well as direct solar radiation and atmospheric pressure. ANN training was conducted using 81 days of measurements. Some RNA configurations have been modified in order to find the one with the best performance for the network. For the training validation test, a day with clear sky conditions was selected, with synoptic conditions that impose high heat stress. The WBGT estimated by the ANN followed the daily cycle of the measured IBUTG, with an average daily square error of 0.3060C, which corresponds to a percentage error of only 1%. The technical feasibility of estimating WBGT with adequate precision from meteorological data is proven, which allows the ANN technique to be used as an occupational risk management strategy.
References
AGUIRE, L. A. Introdução à identificação de sistemas: técnicas lineares e não-lineares aplicadas a sistemas reais. Belo Horizonte: Editora UFMG, 2007. 728 p.
BRASIL. Ministério do Trabalho e Emprego. Portaria n° 3214 de 8 de junho de 1978: Normas Regulamentadoras relativas à segurança e medicina do trabalho. NR 15 – Atividades e operações insalubres, 1978.
BIANCHI, E. C. Estimativa da energia elétrica gerada por um sistema fotovoltaico utilizando Redes Neurais Artificiais. Dissertação (mestrado) – Universidade Federal de Mato Grosso, Faculdade de Arquitetura, Engenharia e Tecnologia. Cuiabá, p. 126. 2018.
BORGES, V. C. A. LEÃO, CALLEJAS, I. J. A.; DURANTE, L. C. Thermal sensation in outdoor urban spaces: a study in a Tropical Savannah climate, Brazil. Int J Biometeorol, 64, p.533–545, 2020.
CALLEJAS, I. J. A. Mapeamento do índice de bulbo úmido termômetro de globo (IBUTG) em região de clima tropical continental. Cuiabá-MT, 2012. 40 f. Monografia (Especialização) –Faculdade de Arquitetura, Engenharia e Tecnologia, Universidade Federal de Mato Grosso.
HAYKIN, S. Redes neurais: princípios e práticas. Tradução de Paulo Mantins Engel. 2. ed. Porto Alegre: Bookman, 2001.
INTERNATIONAL ORGANIZATION FOR STANDARDIZATION. ISO 7726. Ergonomics of the thermal environments: Instruments and methods for measuring physical quantities. International Standards Organization, Genebra, 1998.
MAIA, P.A., RUAS, A. C., BITENCOURT, D. P. Wet-bulb globe temperature index estimation using meteorological data from São Paulo State,Brazil. Int J Biometeorol,v.59, p.1395-403,2015.
MATHWORKS. MATLAB. Disponível em: <https://www.mathworks.com/products/matlab.html>. Acesso em: 10 mai. 2020.
MELLIT, A; SAǦLAM, S; KALOGIROU, S. A. Artificial neural network-based model for estimating the produced power of a photovoltaic module. Renewable Energy, 60, 71–78. 2013.
ROSCANI, R. C.; BITENCOURT, D. P.; MAIA, P. A.; RUAS, A. C. Risco de exposição à sobrecarga térmica para trabalhadores da cultura de cana-de-açúcar no Estado de São Paulo, Brasil. Cad. Saúde Pública, , v.33, n.3, e00211415, 2017.
