Integração de Inteligência Artificial e IoT na Otimização Química de Processos e Melhoria da Qualidade da Água em Estações de Tratamento

• Processo: 25/03131-6
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de outubro de 2027
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Sanitária - Saneamento Ambiental
• Pesquisador responsável: Amanda Eugênio de Castro
• Beneficiário: Amanda Eugênio de Castro
• Pesquisadores principais: Ana Carolina Moralles Barbosa Silva ; Brandon Silva de Araujo ; Jessika Campos de Sousa ; Luiz Octávio Martini Lima
• Assunto(s): Inteligência artificial Monitoramento Otimização de processos Qualidade da água Tratamento de água Processos físico-químicos
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Inteligência Artificial | Monitoramento | Otimização de Processos | qualidade da água | Tratamento de água | Processos físico-químicos

Resumo

Os processos físico-químicos desempenham um papel crucial no tratamento de água, assegurando que os padrões de qualidade sejam alcançados. A determinação da dosagem ótima de coagulante, a qual é influenciada por fatores como pH, temperatura, concentração de matéria orgânica, entre outros, é crucial para otimizar a eficiência do processo de tratamento da água. Contudo, métodos convencionais como o teste de jarro (Jar-Test), amplamente utilizado, apresentam limitações devido à sua execução lenta, dificultando respostas rápidas a mudanças na qualidade da água bruta. Como consequência, operadores frequentemente adotam dosagens preventivas elevadas, resultando em coagulação inadequada, aumento de custos, desgaste de equipamentos e maior produção de resíduos. Na fase 1 do projeto, foi avaliado o potencial de uma plataforma IoT para controle e dosagem de produtos químicos em Estações de Tratamento de Água (ETAs) e Estações de Tratamento de Efluentes (ETEs). No entanto, foram identificadas limitações significativas, como a escassez de instrumentação nas ETAs comprometeu a coleta de dados em larga escala, dificultando a aplicação de big data, o treinamento de algoritmos de Inteligência Artificial (IA) e a modelagem multiparâmetro. Além disso, identificou-se a necessidade de interfaces mais intuitivas, organização clara das informações e maior atenção às necessidades dos usuários, de modo a otimizar o processo de interação com o sistema. Esses fatores restringiram o desenvolvimento de um sistema avançado com capacidade preditiva e proativa. Com base nas lições extraídas dessa fase, a fase 2 do projeto propõe o desenvolvimento de um sistema no qual integra IoT e IA para otimizar os processos físico-químicos, com ênfase na dosagem precisa de floculantes. A solução utilizará sensores em linha acoplados a uma plataforma de monitoramento multiparâmetro. Essa abordagem permitirá o ajuste dinâmico e eficiente da dosagem de coagulantes, reduzindo o desperdício de produtos químicos, minimizando custos operacionais e melhorando a qualidade da água tratada. Ao impactar diretamente a eficiência e sustentabilidade dos processos de tratamento, o projeto apresenta um grande potencial para impactar positivamente o setor de saneamento, promovendo a redução da pegada ambiental ao longo de toda a cadeia produtiva, incluindo a fabricação de produtos químicos e o manejo de lodo. A implementação dessa solução tecnológica trará um avanço substancial na modernização e sustentabilidade dos processos de tratamento de água, com ganhos significativos em termos de eficiência energética, redução de resíduos químicos e qualidade da água. (AU)