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: 19/07371-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2019
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2019
• Área de 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
• Vinculado ao auxílio: 18/01185-8 - 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, AP.PIPE
• Assunto(s): Robótica Aprendizagem profunda Espectroscopia Raman Poluentes da água Metais pesados Agrotóxicos Recursos hídricos Sistemas de tempo-real Redes neurais convolucionais Aeronaves não tripuladas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Deep Learning | Espectroscopia LIBS | Espectroscopia LIF | Espectroscopia SERS-Raman | laser pulsado | Robótica | Espectroscopia de emissão atômica

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 varias 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 Deep 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 maquina, 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)