Métodos de análises automatizados determinam a pureza da água e podem tornar a produção em biorrefinarias mais eficiente e sustentável
Nas biorrefinarias de cana-de-açúcar, o bagaço é queimado para gerar vapor, movimentando turbinas e gerando eletricidade para a própria usina. O vapor é constantemente resfriado e reutilizado no processo. Ilustração elaborada em Canva.com.

Métodos de análises automatizados determinam a pureza da água e podem tornar a produção em biorrefinarias mais eficiente e sustentável

As biorrefinarias de cana-de-açúcar são usinas que aproveitam ao máximo os resíduos da cana e produzem energia de forma sustentável, tornando o processo mais eficiente e com menor impacto ambiental. Durante o processamento da cana-de-açúcar, o caldo extraído é destinado à produção de açúcar ou etanol, ao passo que o bagaço é queimado em caldeiras para gerar vapor e energia. Isso acontece porque o vapor movimenta turbinas ligadas a geradores que convertem a energia mecânica em energia elétrica. Assim, a eletricidade gerada é utilizada para as próprias operações da usina e o excedente pode ser enviado para a rede elétrica, o que fortalece a sustentabilidade energética.

Após passar pelas turbinas, o vapor é resfriado e se condensa novamente em seu estado líquido para ser reutilizado no ciclo de geração de vapor. Ou seja, a água é aquecida de novo a partir da queima do bagaço, reiniciando o processo. No entanto, para que as etapas de produção sejam eficientes, a água precisa ter um alto grau de pureza, fazendo com que a gestão deste recurso seja um aspecto muito importante nas biorrefinarias. Foi isso que pesquisadores brasileiros do Instituto de Química da Universidade Estadual Paulista (UNESP), em Araraquara (SP), dedicaram-se a analisar: as condições da água, constantemente reutilizada, para a produção de energia. 

O diferencial do estudo é que, para avaliar a qualidade da água, foram aplicadas técnicas matemáticas e computacionais não supervisionadas, isto é, que operam de forma autônoma, sem a necessidade da intervenção humana no processo. O uso de ferramentas, denominadas PCA (Análise de Componentes Principais) e MST (Árvore de Abrangência Mínima), ajudaram a classificar as amostras de água de acordo com suas características, conforme valores de pH, condutividade elétrica — que está relacionado a quantidade de substâncias dissolvidas no meio — e a concentração de sílica (SiO2).

Para isso, os pesquisadores coletaram e replicaram amostras de água líquida, vapor e água condensada (após passagem pelas caldeiras) de uma usina localizada em Pitangueiras (SP) que processa açúcar, etanol, levedura (Saccharomyces cerevisiae) e gera eletricidade, utilizando vapor, portanto, em diversas fases do ciclo produtivo. Com o uso do PCA e MST, as amostras de água foram agrupadas e a análise revelou três grupos principais, sendo o 1º aquele que contém as amostras mais puras e, o 3º, as mais impuras. Na sequência, foi possível construir uma “rede” dos agrupamentos que evidenciou como as amostras estão conectadas, baseando-se em suas composições e propriedades.

Assim, os métodos foram eficientes em apontar que a amostra mais pura veio do tanque de água desmineralizada, enquanto as amostras de água de alimentação das caldeiras tinham mais impurezas. Isso destaca como as metodologias proporcionaram uma avaliação precisa da qualidade das diferentes fontes de água, sem a influência de vieses subjetivos por percepções humanas pessoais. Dessa forma, com o monitoramento constante ao empregar essas estratégias, as biorrefinarias podem melhorar a gestão da água para tornar a produção de bioenergia mais eficiente e sustentável. O artigo está publicado no Journal of the Brazilian Chemical Society e pode ser lido em: https://dx.doi.org/10.21577/0103-5053.20250006.

Automated analysis methods determine water purity and can make production in biorefineries more efficient and sustainable.

Sugarcane biorefineries are plants that maximize the use of sugarcane residues and produce energy sustainably, making the process more efficient and with a lower environmental impact. During sugarcane processing, the extracted juice is used for sugar or ethanol production, while the bagasse is burned in boilers to generate steam and energy. This happens because the steam drives turbines connected to generators that convert mechanical energy into electrical energy. Thus, the generated electricity is used for the plant's own operations and the excess can be sent to the electrical grid, strengthening energy sustainability.

After passing through the turbines, the steam is cooled and condenses back into its liquid state to be reused in the steam generation cycle. In other words, the water is heated again from the burning of bagasse, restarting the process. However, for production stages to be efficient, the water needs to have a high degree of purity, making water management a very important aspect in biorefineries. This is what Brazilian researchers from the Institute of Chemistry at the São Paulo State University (UNESP) in Araraquara (SP) dedicated themselves to analyzing: the conditions of the constantly reused water for energy production.

The difference of the study is that, to evaluate water quality, unsupervised mathematical and computational methods were applied, so they operate autonomously, without the need for human intervention in the process. These tools, called PCA (Principal Component Analysis) and MST (Minimum Spanning Tree), helped classify water samples according to their characteristics, according to pH values, electrical conductivity - which is related to the amount of substances dissolved in water - and the concentration of silica (SiO2).

For this, the researchers collected and replicated samples of liquid water, steam, and condensed water (after passing through the boilers) from a plant located in Pitangueiras (SP) that processes sugar, ethanol, yeast (Saccharomyces cerevisiae) and generates electricity, using steam, therefore, in various phases of the production cycle. With the use of PCA and MST, the water samples were grouped and the analysis revealed three main groups, the 1st being the one that contains the purest samples and the 3rd the most impure. Subsequently, it was possible to build a "network" of the groupings that showed how the samples are connected, based on their compositions and properties.

Thus, the methods were efficient in pointing out that the purest sample came from the demineralized water tank, while the feedwater samples for the boilers had more impurities. This highlights how the methodologies provided an accurate assessment of the quality of the different water sources, without the influence of subjective biases due to personal human perceptions. In this way, with constant monitoring using these strategies, biorefineries can improve water management to make bioenergy production more efficient and sustainable. The article is published in the Journal of the Brazilian Chemical Society and can be read at: https://dx.doi.org/10.21577/0103-5053.20250006.

 

Texto por Milena Rossales Castro.