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Emprego de ferramentas analíticas avançadas para avaliação do potencial de obtenção de bio-óleo a partir de bagaço de cana e estudo do melhoramento catalítico com vista a aplicação industrial

Processo: 22/07406-1
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2022
Data de Término da vigência: 30 de abril de 2025
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Química - Química Analítica
Acordo de Cooperação: CONFAP - Conselho Nacional das Fundações Estaduais de Amparo à Pesquisa
Pesquisador responsável:Leandro Wang Hantao
Beneficiário:Leandro Wang Hantao
Instituição Sede: Instituto de Química (IQ). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Pesquisadores associados: Amilton Moreira de Oliveira ; Carlos Alberto Teixeira ; Jared L. Anderson ; Naiara Mariana Fiori Monteiro Sampaio
Assunto(s):Quimiometria  Bio-óleo  Bagaço de cana-de-açúcar  Aprendizado computacional  Inteligência artificial  Cromatografia gasosa bidimensional abrangente  Espectrometria de massas 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizado de Máquina | bio-óleo | Cromatografia a gás bidimensional abrangente | Espectrometria de massas de alta resolução | Inteligência Artificial | Quimiometria | Quimiometria

Resumo

Considerando o cenário geopolítico e econômico atual, faz-se necessário o desenvolvimento de pesquisas em áreas estratégicas, como a prospecção de energia e novos produtos a partir de fontes renováveis de biomassa. Este conhecimento pode auxiliar na diversificação da matriz energética brasileira, reduzindo a dependência por combustíveis fósseis, além de abrir novas oportunidades no mercado químico brasileiro. Mais especificamente, o resíduo lignocelulósico proveniente das indústrias sucroalcooleiras é considerado como a principal fonte de biomassa disponível no país. Essa abundante biomassa pode ser aproveitada em processos de transformação térmicos para produção de bio-óleos, dentre outras misturas complexas produzidas neste processo. Assim, o bio-óleo é apontado como um candidato na direção de acelerar o progresso em direção a uma economia circular mais verde e sustentável. Além disso, pouco se sabe sobre a composição da fração aquosa oriunda da conversão térmica, que também pode conter compostos importantes para a indústria química, e tendo em vista que ainda existe uma carência de grupos de pesquisa brasileiros que dedicam suas atividades ao estudo ampliado da produção, melhoramento e caracterização química de bio-óloes, deixando o país deficiente quanto ao desenvolvimento de inovações científicas e tecnológicas nesta área. Este projeto tem como principal objetivo realizar desenvolvimentos analíticos visando a produção e investigação do melhoramento de bio-óleos de bagaço de cana obtidos com vista a aplicação industrial no setor sucroenergético. O projeto multidisciplinar possui três eixos de atuação, sendo eles: tecnologias sustentáveis, tecnologias analíticas avançadas e inteligência artificial. Dentre as atividades previstas, destacam-se a otimização do processo e obtenção de bio-óleos de bagaço de cana em reator de microescala e reator de escala semi-piloto para realização de experimentos catalíticos ou não, estudo de metodologias baseadas em cromatografia líquida (LC-HRMS) e cromatografia a gás bidimensional abrangente acoplada à espectrometria de massas de alta resolução (GC×GC-HRMS) para análise de bio-óleo e outros resíduos de interesse comercial, visando uma caracterização química abrangente à nível molecular. Ainda, serão aplicados conceitos de inteligência artificial para previsão de múltiplas propriedades de óleos na qualidade de prova de conceito. Estes resultados serão importantes para aprimorar o entendimento sobre o melhor aproveitamento do bagaço de cana visando a produção de bio-óleos por diferentes métodos, permitindo inferir o melhor processo de conversão térmica e sua viabilidade de uso no setor sucroenergético de usinas do estados de Pernambuco e São Paulo, por isso, a proposta conta com o apoio formal de usinas dos estados mencionados, que emitiram cartas de apoio. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
CARDOSO, VICTOR GUSTAVO KELIS; BALOG, JULIA; ZSELLER, VIKTOR; KARANCSI, TAMAS; SABIN, GUILHERME POST; HANTAO, LEANDRO WANG. Prediction of coffee traits by artificial neural networks and laser-assisted rapid evaporative ionization mass spectrometry. Food Research International, v. 203, p. 8-pg., . (14/50867-3, 22/07406-1)