Autores
Rotermel Baratto, A.P. (UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO) ; Arruda, T. (UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO) ; Oliveira, N. (UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO) ; Martins, N. (UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO)
Resumo
Um dos produtos obtidos na fermentação alcoólica de misturas açucaradas
(denominadas de mosto) é o etanol. Embora esse processo seja milenar, algumas
etapas do processo precisam de otimizações para garantir uma produção mais
eficiente e com maior qualidade. Nesse sentido, alguns aditivos são adicionados
aos vasos de fermentação (denominados de dornas). Esse trabalho visa implementar
uma simulação computacional para automatizar a adição de antiespumante na dorna a
fim de evitar excesso de bolhas e que o líquido transborde.
Palavras chaves
DORNAS DE FERMENTAÇÃO; SENSOR; SIMULAÇÃO
Introdução
O Brasil é o maior produtor de cana de açúcar do mundo (VIDAL, 2021). Desde o
plantio até o processamento da produção, dando origem a produtos como o etanol e
a bioeletricidade, sendo pontos importantes que geram a necessidade de
desenvolvimento de nossas tecnologias para a indústria. A produção da cultura se
mostra benéfica em diferentes aspectos, como empregos, rendas para a população e
lucro para produtores e empresas sucroalcooleiras. Perspectivas sobre o etanol
são de grande relevância ambiental, levando em consideração que sua produção faz
parte de uma matéria orgânica renovável, gera empregos na cadeia sucroalcooleira
e novas oportunidades de negócios (SEBRAE, 2013). O biocombustível reduz a
emissão de gases para a atmosfera, uma das preocupações ambientais na atualidade
(SILVA e SILVA, 2012). Todavia, indústrias de pequeno porte, tendem a sentir
maior dificuldade no processo de produção, com recursos financeiros limitados,
baixa disponibilidade de mão de obra especializada, fatores que agregam a baixa
automação, levando dificuldades na competição comercial. Tecnologia de ponta,
que necessita de controle e automação, ainda são pouco utilizadas levando a
operações empíricas e consequentes descontroles e despadronização dos produtos
(COSTA; CAMELO; SANTOS; ROSAL, 2019). Para a realização de uma modelagem
matemática podem ser utilizados diversos softwares. Em razão deles, é possível
ter o auxílio no desenvolvimento e geração do modelo, para simplificar o
problema encontrado ou aperfeiçoar o processo. Portanto, o intuito do presente
trabalho é desenvolver um modelo de instrumentação para dornas de fermentação
que não possuem dosagem de anti espumante automática, designando uma automação
no processo.
Material e métodos
A empresa avaliada está localizada no município de São José do Rio Claro, no
interior do Mato Grosso, possuindo uma lacuna na otimização do processo,
presente na dosagem de anti-espumante na dorna. As dornas de fermentação não
possuem dosagem de antiespumante automática. O que faz com que durante os turnos
de operação precise de um operário exclusivamente para dosar o aditivo
manualmente. Como otimização deste processo foi idealizado a modelagem de um
sistema com a utilização de um sensor. Segundo Wendling (2010) sensores são
dispositivos sensíveis a alguma forma de energia do ambiente. Podendo ser
luminosa, térmica ou cinética. Relacionando informações sobre uma grandeza
física como temperatura, pressão, velocidade e corrente de aceleração, posição,
etc. Como a superfície da dorna fica repleta por espuma (e é ela que desejamos
desfazer) o instrumento ideal é um sensor do tipo óptico. Segundo a fábrica Weg,
este modelo permite a detecção de líquidos, sólidos a granel e espumas. Para
esse tipo de modelagem, foi elaborado um projeto conceitual por meio do
desenvolvimento de um código no software Scilab. Ele que relaciona a altura que
o sensor detecta na dorna com o valor de antiespumante que deve ser lançado,
sendo a fórmula Quantidade de antiespumante = altura da elevação de espuma * 0.3
(volume de antiespumante em litros). O software fornece um ambiente
computacional de trabalho que pode ser aplicado em áreas científicas,
possuindo em seu banco de dados diversas funções matemáticas (THOMAZ, SILVA,
DUTRA, 2017). Pahl et al (2007) comenta que o projeto conceitual é a parte do
processo em que o caminho para a solução básica é estabelecido através da
criação de uma solução de princípio. Assim, a partir do sinal do sensor, um
interruptor é acionado ligando a bomba.
Resultado e discussão
Como resultado do projeto de modelagem no programa de simulação do conceito
obtivemos o seguinte código:
clear
clc
for i = 1:10;
mprintf("\nINICIO\n ");
esp = input ("Digite quantos centimetros a espuma subiu = ");
antesp = esp * 0.3;
mprintf(' A espuma subiu %.2f centimetros. \n Foi aplicado %.3f litros de
antiespumante\n', esp,antesp)
i = +1;
end
Com o software Scilab foi possível verificar que conforme o volume da dorna
aumentava o antiespumante seria dosado em função dos centímetros de elevação.
Deste modo, é possível fazer a correção no processo de instrumentação das dornas
de fermentação que não possuem um processo automatizado na aplicação de anti
espumante. Diversos estudos relatados na literatura abordaram a otimização da
fermentação alcoólica, destacando o aumento da produtividade em etanol (WANG e
CHENG, 1999; HUANG et al., 2010;). Utilizando da fórmula “Quantidade de
antiespumante = altura da elevação de espuma * 0.3 (volume de antiespumante em
litros)” na modelagem do sistema é possível, posteriormente pode-se associar ao
sinal do sensor, que aciona um interruptor, ligando a bomba pelo tempo
necessário de acordo com a sua vazão para liberação do anti espumante. Do mesmo
modo também evita desperdícios e erros humanos, sendo alcançado o objetivo
principal que é a otimização do processo. AIBA (1968) relata ainda que o
comportamento dinâmico da fermentação alcoólica quando representado
matematicamente trás maior controle da produção, melhorando as otimizações do
processo.
Conclusões
Portanto, verificou-se que utilizando o código são obtidos resultados acurados por
meio da relação da altura modificada pelas bolhas em relação à quantidade de
antiespumante. Na modelagem está aplicada a representação matemática desta relação
que é diretamente proporcional, o que traz precisão e agilidade. Com resultados
sendo processados com maior agilidade e confiabilidade é possível reduzir
desperdícios de aditivo, utilizando apenas a quantidade ideal para a quantidade de
espuma. Além de se evitar erros humanos bem como acidentes, principalmente em
turnos noturnos.
Agradecimentos
Agradecemos a professora Nailma por acreditar em nosso potencial e ao professor
Júlio pela oportunidade de conhecer melhor a produção de etanol no Mato grosso.
Referências
COSTA, E. R.; CAMELO, M. C. S.; SANTOS, A. F. M.; ROSAL, A. G. C. Modelagem e simulação do processo de fermentação alcoólica da indústria sucroalcooleira. Revista GEAMA, 5 (3): 29-39, Dez. 2019.
PAHL, G.; BEITZ, W.; FELDHUSEN, J.; GROTE, K. H. Engineering Design: A Systematic Approach. 3 ed. Springer, 2007.
SEBRAE. O que é etanol? 2016. Disponível em: https://www.sebrae.com.br/sites/PortalSebrae/artigos/o-que-eetanol,ac3d438af1c92410VgnVCM100000b272010aRCRD . Acesso em: 20 Ago. de 2022
SILVA, J. P. N., SILVA, M. R. N. Noções da cultura da cana-de-açúcar. 2012. Disponível em: http://estudio01.proj.ufsm.br/cadernos/ifgo/tecnico_acucar_alcool/nocoes_cultura_cana_acuc ar.pdf. Acesso em: 07 Jul. de 2022.
VIDAL., M. F. Açúcar: cenário mundial e situação de produção no brasil e no nordeste brasileiro. Caderno setorial Etene. Ano 6. N° 162. 2021.
TOMAZ, M. R. C.1; DA SILVA, W. B. ; DUTRA, J. C. S. O uso da ferramenta computacional Scilab no ensino de raciocínio lógico-matemático para alunos de ensino médio. Blucher Proceedings. VIII Encontro Científico de Física Aplicada 2017.
WEG. Sensores opticos. Disponivel em: <https://www.weg.net/catalog/weg/BR/pt/Seguran%C3%A7a-de-M%C3%A1quinas%2C-Sensores-Industriais-e-Fontes-de-Alimenta%C3%A7%C3%A3o/Sensores-Industriais/Sensores-%C3%93pticos/Sensores-%C3%93pticos/p/MKT_WDC_BRAZIL_SENSORS_OPTIC_SENSORS#:~:text=S%C3%A3o%20sensores%20cujos%20elementos%20de,e%20retornam%20ao%20elemento%20receptor.>. Acesso: 18 Ago. de 2022.
WENDLING. M. Sensores. Universidade estadual de São Paulo, Campus de Guaratinguetá. 2010.
