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Sistema de detecção de poluentes na água e de monitoramento de recursos hídricos in-situ em tempo-real usando Espectroscopia Raman - LIBS, drones e ROV

Processo: 18/01185-8
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
Vigência: 01 de março de 2019 - 30 de novembro de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Física - Física Atômica e Molecular
Pesquisador responsável:Omar Cipriano Usuriaga Najera
Beneficiário:Omar Cipriano Usuriaga Najera
Empresa:Spectralgrid Inovações Tecnológicas e Sensoriamento Remoto Ltda
CNAE: Pesquisa e desenvolvimento experimental em ciências físicas e naturais
Município: São José dos Campos
Bolsa(s) vinculada(s):19/07371-0 - Sistema de detecção de poluentes na água e de monitoramento de recursos hídricos in-situ em tempo-real usando espectroscopia Raman - LIBS, Drones e ROV, BP.PIPE
Assunto(s):Espectroscopia óptica  Espectroscopia Raman  Laser  Redes neurais (computação)  Robótica  Internet das coisas  Poluentes da água  Recursos hídricos 

Resumo

Devido à grande riqueza hídrica do Brasil que precisa ser conservada e monitorada, propomos o presente projeto de pesquisa, desenvolvimento e inovação (PD & I), "Sistema de Detecção automática de Poluentes na Água e de Monitoramento de Recursos Hídricos In-Situ em Tempo-Real usando espectroscopia RAMAN - LIBS, Drones e ROV", com o objetivo de suprir a grande demanda local e cobrir a lacuna tecnológica local e global pela falta desse tipo de soluções. RAMAN e LIBS son métodos espectroscópicos que fazem uso de laser, podem ser aplicados a todas as formas de amostras: sólidos, líquidos ou gases e tem a capacidade de ser usado remotamente e é ambientalmente correto. No entanto, o LIBS ainda enfrenta alguns desafios importantes, principalmente em aplicações para amostras líquidas, particularmente relacionadas ao efeito de matriz e baixa sensibilidade. Neste projeto faremos várias abordagens para melhorar a sensibilidade LIBS na detecção de metais pesados. Por outro lado, a espectroscopia RAMAN é uma técnica madura e que será usado na detecção de poluentes orgânicos (pesticidas). Os espectros RAMAN e LIBS serão analisados com algoritmos de Machine Learning (Redes Neurais Convolucionais), essa abordagem apresenta muitas vantagens respeito às técnicas analíticas convencionais, por exemplo, possibilita a análise em tempo real e elimina a intervenção humana durante o processo. Na última década tem experimentado um desenvolvimento tecnológico acelerado, a presença de componentes cada vez mais baratos e miniaturizados que são utilizados na instrumentação RAMAN - LIBS (lasers, espectrômetros, detectores), bem como a necessidade para realizar medições em tempo real e em condições nas quais as técnicas convencionais não podem ser aplicadas. Também com a popularização de Drones, sistemas embebidos, tecnologias IoT (internet das coisas) junto ao aprendizado de máquina, todo isso abre a porta para muitas aplicações conjuntas DRONE-LASER, com possibilidades de desenvolvimento de estações de monitoramento da água tanto moveis como fixas, em zonas urbanas e em lugares inóspitos. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
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Matéria(s) publicada(s) no Pesquisa para Inovação FAPESP sobre o auxílio:
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Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias (1 total):
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