Valorização energética de resíduos agroindustriais: automação de baixo custo e modelagem preditiva no monitoramento de reatores anaeróbios

Descrição

A digestão anaeróbia é amplamente estudada por sua eficácia na degradação de matéria orgânica e na consequente geração de vetores energéticos, como metano e hidrogênio. Embora a complexidade da bioquímica desse processo seja bem estabelecida na literatura, a heterogeneidade dos substratos, a exemplo dos resíduos agroindustriais, ainda impõe desafios operacionais. Em escala laboratorial, a otimização de reatores é frequentemente limitada pela dependência de técnicas analíticas manuais, discretas e onerosas. Tais métodos restringem o monitoramento em tempo real, reduzem a precisão do controle de processos e prolongam a aquisição de dados. Para mitigar essas limitações, este projeto propõe o desenvolvimento de sistemas automatizados e de baixo custo para o monitoramento de reatores anaeróbios de bancada. A instrumentação será constituída por sensores de gases, pH, temperatura e pressão, integrados a plataformas microcontroladas, como ESP32 e Arduino. Embora a literatura demonstre a eficácia da automação nesses bioprocessos, persistem lacunas tecnológicas substanciais. Destacam-se a vulnerabilidade dos sensores em meios corrosivos, a ausência de modelos preditivos para falhas e a inflexibilidade arquitetônica dos equipamentos comerciais. Dessa forma, a pesquisa visa aliar a prototipagem de sistemas automáticos de baixo custo à aplicação de algoritmos de machine learning para analisar o comportamento dos sensores, correlacionar variáveis operacionais e estimar a estabilidade do bioprocesso. A relevância desta proposta reside na mitigação das restrições de infraestrutura analítica por meio de soluções acessíveis, viabilizando a continuidade das investigações sobre a valorização energética de resíduos regionais e promovendo a capacitação técnica na interface entre bioprocessos e ciência de dados.