Tese de Doutorado

A pesquisa propõe a conversão de bagaço de cana-de-açúcar, lodo de esgoto, residuo de folhas de cana-de-açúcar, residuos de café, residuos de eucalipto, residuo municipal urbano, bagaço de laranja, e residuo de milho em produtos como hidrogênio e amônia, por meio da gaseificação, visando aumentar a sustentabilidade da biomassa e reduzir emissões de carbono, alinhando-se à transição para fontes renováveis de energia. Alem disso, o estudo aborda a necessidade de reduzir a dependência de combustíveis fósseis e o desafio de gerenciar biomassa residual de fontes agrícolas e urbanas. Biomassas como bagaço de cana, laranja, lodo de esgoto e resíduos urbanos, tradicionalmente descartadas em aterros, contribuem para problemas ambientais. Os processos de gaseificação foram simulados usando Aspen Plus e otimizados com a plataforma OSMOSE Lua. A análise focou na destruição de exergia, eficiência e balanço de emissões de CO2. Os resultados mostram que a otimização da gaseificação melhora a eficiência da planta. Além disso, obteve balanços de emissão de -5,95 kgCO2/kgH2 para hidrogênio e -1,615 kgCO2/kgNH3 para amônia, demonstrando o potencial de remoção de CO2 da atmosfera. Ademais, o estudo propoe o uso de redes neurais artificiais (ANNs) para prever produtos finais da gaseificação de resíduos de biomassa brasileiros. Utilizando uma arquitetura de ANN com retropropagação Adam, a pesquisa previu exergia química e frações molares de hidrogênio, monóxido de carbono e metano em reatores de leito fluidizado. A otimização dos parâmetros da rede foi conduzida para garantir precisão e generalização em diferentes conjuntos de dados. O modelo de ANN, com uma arquitetura feed-forward de três camadas, exibiu alta precisão preditiva (R² superior a 0,993). Os gases resultantes da gaseificação de lodo de esgoto alcançou poder calorífico superior de 18,12 MJ/kg, e resíduos urbanos e de laranja apresentaram maior eficiência de gás frio (82,21% e 80,66%, respectivamente). A gaseificação de eucalipto gerou até 12,86 MW de eletricidade, destacando o potencial do processo para geração de energia verde a partir de resíduos de biomassa brasileiros.

The research proposes converting sugar cane basse, sewage sludge, sugar cane straw waste, coffee waste, Eucalyptus waste, urban municipal waste, orange basse and corn waste into valuable products, such as hydrogen and ammonia, through gasification. This approach aims to enhance the sustainability of biomass while reducing carbon emissions, aligning with the global transition to renewable energy sources. Futhermore, the study focuses the need to reduce reliance on fossil fuels and the challenge of managing residual biomass from agricultural and urban sources. Biomass such as sugarcane bagasse, orange peels, sewage sludge, and urban waste, which are traditionally disposed of in landfills, contribute to environmental issues.. The gasification processes were simulated using Aspen Plus and optimized with the OSMOSE Lua platform. The analysis focused on exergy loss, process efficiency, and the CO2 emissions balance. The results indicate that optimizing gasification improves plant efficiency. Additionally, the emission balances of -5.95 kgCO2/kgH2 for hydrogen and -1.615 kgCO2/kgNH3 for ammonia highlight the potential for CO2 removal from the atmosphere. Furthermore, the study explores the use of artificial neural networks (ANNs) to predict the final products of biomass waste gasification in Brazil. Using an ANN model with Adam backpropagation, the research predicted chemical exergy and the molar fractions of hydrogen, carbon monoxide, and methane in fluidized bed reactors. The ANN model parameters were optimized to ensure accuracy and robustness across different datasets. The feed-forward ANN model with three layers demonstrated high predictive accuracy (R² greater than 0.993). The gasification of sewage sludge achieved a higher heating value (HHV) of 18.12 MJ/kg, while urban and orange waste showed higher cold gas efficiency (82.21% and 80.66%, respectively). The gasification of eucalyptus produced up to 12.86 MW of electricity, demonstrating the potential for green energy generation from Brazilian biomass waste.