Orientador: Carlos Kenichi Suzuki

Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica

Resumo: O monitoramento eficiente dos diversos estágios de uma usina sucroalcooleira é uma característica essencial para aprimoramento do processo, minimizando as perdas e garantindo a qualidade dos produtos. Nesta pesquisa, foi desenvolvido um sensor a fibra óptica baseado em refletometria para...

Resumo: O monitoramento eficiente dos diversos estágios de uma usina sucroalcooleira é uma característica essencial para aprimoramento do processo, minimizando as perdas e garantindo a qualidade dos produtos. Nesta pesquisa, foi desenvolvido um sensor a fibra óptica baseado em refletometria para determinação da concentração de etanol e sacarose, aplicado ao monitoramento de produtos, co-produtos e efluentes da usina. Os sinais coletados pelo sistema de sensoriamento foram processados por redes neurais artificiais, viabilizando o cálculo do teor de sacarose e etanol em soluções binárias com erro médio de 0,2 wt% e 1,5 vol%, respectivamente. No caso da medição de amostras de usina, a concentração de sacarose foi obtida com erros menores do que 3 wt%, enquanto que o teor de etanol foi calculado com erros menores a 4 vol%. Adicionalmente, o sistema de sensoriamento foi aplicado no monitoramento em tempo real da etapa de fermentação alcoólica, demonstrando que a tecnologia permite identificar o término da conversão de açúcares em etanol, evitando o tempo ocioso do processo. A metodologia foi também utilizada em medida colaborativa com um sensor capacitivo por eletrodos interdigitados, proporcionando uma redução significativa no erro de medição a valores de até 0,03 vol% no teor de etanol. Finalmente, foi proposta uma técnica inovadora para análise de líquidos baseada na análise em freqüência de sinais ópticos por correlação de hologramas gerados por ruído modal, viabilizando a detecção da massa da amostra com erro médio de 0,48 g, assim como a aferição da viscosidade dinâmica com erro de 0,08 mPa, sendo que estas informações podem ser utilizadas para estimar a concentração da amostra por meio do cálculo da densidade ou da própria viscosidade. Com o desenvolvimento deste projeto de pesquisa, espera-se contribuir com as áreas de tecnologia de instrumentação, automação, e dispositivos fotônicos, proporcionando melhorias significativas para o monitoramento de processos de fabricação de açúcar e álcool em usinas sucroalcooleiras, através de uma técnica minimamente invasiva com boa sensibilidade, resposta em tempo real, possibilidades para automação e relativo baixo custo de implementação

Abstract: The monitoring of the several stages of sugarcane-based ethanol industry is essential for the plant optimization, by reducing the losses and preserving the quality of the products. In this research, a reflectometry-based optical fiber sensor for the determination of ethanol and sucrose...

Abstract: The monitoring of the several stages of sugarcane-based ethanol industry is essential for the plant optimization, by reducing the losses and preserving the quality of the products. In this research, a reflectometry-based optical fiber sensor for the determination of ethanol and sucrose concentrations in products, process streams and effluents of bioethanol industry was developed. The signals obtained by the sensing system were processed by artificial neural network algorithms, yielding the prediction of sugar and alcohol contents in binary solutions with average errors of 0.2 wt% and 1.5 vol%, respectively. In case of the samples of bioethanol industry, the measurement errors were lower than 4 vol% and 3 wt% for the sucrose and ethanol contents, respectively. Furthermore, the fiber sensor was applied on the real-time monitoring of the fermentation process, allowing the identification of the end of the conversion of sugars to ethanol. The methodology was also utilized on the collaborative measurement with the interdigitated capacitive sensor, resulting in the detection of ethanol concentration with errors lower than 0.03 vol%. Finally, an innovative technique for the determination of properties of liquids based on the frequency analysis of speckle holograms generated due to modal noise was proposed, yielding the prediction of mass and viscosity of the hydroalcoholic samples with errors lower than 0.48 g and 0.08 mPa, respectively. The results of this research will contribute to the areas of instrumentation, automation, and photonic devices, generating enhancements for the monitoring of the ethanol and sugar production plants, by providing a minimally invasive and sensitive technique, with real-time response, and relative low cost