Modelagem da pirólise por deconvolução de sinais da análise termogravimétrica e predição de características pirolíticas via espectroscopia no infravermelho próximo

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Cunha Filho, Júlio Cézar Elias da
Orientador(a): Trierweiler, Jorge Otávio
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/277040
Resumo: A pirólise é um processo termoquímico que permite a conversão de resíduos em energia e produtos químicos, contribuindo para uma economia circular. Cascas de batata doce são resíduos oriundos de perdas agrícolas e de descartes industriais, e visando o aproveitamento integral da batata-doce é importante o desenvolvimento de processos para valorização das cascas. Para a otimização da pirólise, é essencial conhecer as características da matéria-prima. A análise termogravimétrica é a ferramenta de referência para a investigação das características pirolíticas de diferentes matérias primas, revelando as reações de decomposição térmica que ocorrem durante o processo. Adicionalmente, a espectroscopia no infravermelho próximo é reconhecida como uma ferramenta poderosa para estimar parâmetros fisico-químicos, oferecendo vantagens pela análise tecnologia rápida e não destrutiva. Neste trabalho, as características pirolíticas da casca de batata-doce foram estudadas via TGA, e modelos para predição das características foram investigados visando avaliar o potencial da espectroscopia NIR. Cascas de batata-doce foram submetidas à TGA e à coleta de espectros NIR utilizando dois equipamentos, um de bancada e um portátil. Nas curvas obtidas pela derivada dos sinais da TGA, foi aplicado o método de deconvolução para separação dos picos sobrepostos correspondentes a etapas de reação. Uma metodologia foi implementada para identificar os picos sem a exigência de conhecimento prévio quanto ao número deles. Tradicionalmente, a pirólise de biomassas é modelada como a soma da decomposição dos componentes hemicelulose, celulose e lignina, mas a deconvolução Lorentziana revelou um comportamento mais complexo para as cascas de batata-doce devido à presença de açúcares, pectina e amido. No esquema de reações para este resíduo, os açúcares degradam logo após a desidratação e as fases ativa e passiva da pirólise são descritas por três pseudo-componentes, chamados de active-labile, active stable e passive: o primeiro corresponde à degradação de compostos termolábeis (pectina e hemicelulose) durante a fase ativa, entre 200 °C e 300 °C; o segundo corresponde à degradação de compostos termoestáveis (amido e celulose) durante a fase ativa, entre 250 °C e 350 °C; e o terceiro corresponde à degradação lenta de compostos (lignina) se estendendo na fase passiva, até cerca de 600 °C. A quantificação dos pseudo componentes foi realizada pelo cálculo da área sob a curva. Também foram extraídos da TGA os parâmetros de massa ao final da desvolatilização, temperatura de final da desvolatilização, e índice abrangente de pirólise. Modelos quimiométricos para predição dos parâmetros foram construídos com o algoritmo PLS, comparando-se as abordagens sem seleção de variáveis e com seleção pelo método da janela móvel. De acordo com os resultados, a seleção de variáveis permitiu uma melhoria no desempenho dos modelos, e os erros foram significativamente menores para o equipamento de bancada quando comparado ao portátil, o qual possui uma faixa de comprimentos de onda mais limitada.