Pré-classificação de Óleo e Gordura Residual (OGR) para aplicação em biodiesel

• Processo: 15/09766-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2015
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2017
• Área de conhecimento: Interdisciplinar
• Pesquisador responsável: Ana Lúcia Gabas
• Beneficiário: Daniel Rodrigues Valle Galhardi
• Instituição Sede: Escola de Engenharia de Lorena (EEL). Universidade de São Paulo (USP). Lorena , SP, Brasil
• Assunto(s): Engenharia ambiental Biodiesel Óleos e gorduras Resíduos Biocombustíveis Acidez (química) Viscosidade Densidade
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Biocombustível | Biodiesel | gordura | Resíduo | Engenharia Ambiental

Resumo

Atualmente o Brasil se destaca por gerar 40% de sua matriz energética com fontes renováveis de energia, com destaque para os produtos da cana de açúcar e os biocombustíveis. Dado a estratégia política brasileira de liderar mundialmente a produção, uso e comercialização de biocombustíveis, espera-se que haja um crescimento exponencial na produção nos próximos anos. Este projeto tem por objetivo contribuir com o desenvolvimento de uma metodologia de pré-classificação de óleo e gordura residual (OGR), proveniente da fritura de alimentos, para a posterior aplicação na produção de biodiesel. Sabe-se que, as características da matéria-prima influenciam diretamente a qualidade do biodiesel a ser produzido. Desta forma, será utilizado um perfil olfativo para a classificação do OGR em relação às suas diferentes origens. A caracterização do OGR também será realizada através de análises de índice de acidez, cor, peróxido, viscosidade e densidade. Esta pesquisa é parte de um projeto maior, financiado pela FAPESP (Proc. No 2014/25001-2) o qual irá produzir o biodiesel a partir destas diferentes amostras de OGR, que serão correlacionadas com os indicadores de qualidade deste biocombustível. Toda a pesquisa que está sendo realizada permitirá a otimização do processo de produção do biodiesel, com considerável redução do tempo das análises e sem a necessidade de se utilizar equipamentos sofisticados e de alto custo.

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)

SIQUEIRA, A. F.; MELO, M. P.; GIORDANI, D. S.; GALHARDI, D. R. V.; SANTOS, B. B.; BATISTA, P. S.; FERREIRA, A. L. G.. Stochastic modeling of the transient regime of an electronic nose for waste cooking oil classification. Journal of Food Engineering, v. 221, p. 114-123, MAR 2018. (15/09766-1, 14/25001-2)