Desenvolvimento de um sensor online por inferência para a medição indireta de DQO e sólidos suspensos em uma corrente de filtrado de amido

• Autor(a) principal: Soares, Caio César
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31166
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA; Detectores; Sólidos; Condutividade elétrica; Arduino (Controlador programável); Detectors; Solids; Electric conductivity; Arduino (Programmable controller)

Considerando o crescimento do setor industrial da indústria alimentícia de amido modificado e o impacto ambiental do efluente gerado no processo de lavagem, é muito importante a utilização de um sistema de medição que garanta exatidão, precisão, repetibilidade, linearidade e estabilidade da amostragem. Portanto, este estudo propõe o desenvolvimento de sensores de turbidez para a identificação dos sólidos em suspensão (amido) e condutividade para a identificação de sais, no controle de carga gerada para ETE, em Arduino, utilizando uma linguagem de programação C++, a partir de um sistema de medição altamente automatizado e analógico, correlacionando de forma indireta o DQO e os sólidos suspensos na corrente do filtrado de amido. Desse modo, foram realizados estudos a cerca dos problemas encontrados na empresa como a grande perda de amido para a ETE, alto valor de carga a ser tratada pelos reatores anaeróbicos e a geração de elevada concentração de sais na etapa de lavagem. Sendo assim, foram efetuadas análises de turbidez, utilizando o equipamento TB 210 IR e o sensor desenvolvido, condutividade com o dispositivo AK151, DQO e sólidos suspensos totais para o amido suspenso em água destilada e filtrado de amido. Os resultados obtidos comprovaram as correlações entre turbidez, condutividade, DQO e sólidos suspensos totais, indicando um modelo linear, com excelentes valores de r2 próximos de 100%. Por fim, foi simulado uma análise financeira para indicar os benefícios e custos de instalação do sensor online por inferência, reproduzindo valores de receita para cada sensor produzido e um lucro de R$ 53.192,84 por ano para a empresa.