Artificial Neural Networks To Predict the Behavior of Sugars Obtained by Acid Hydrolysis Process from Spent Coffee Grounds

Autor(es)

dos Santos, Matheus Costa Monteiro ; Fogarin, Henrique Maziero ; Murillo-Franco, Sarha Lucia ; de Souza, Jonas Paulino ; Filletti, Erica Regina ; Dussan, Kelly Johana

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: WASTE AND BIOMASS VALORIZATION; v. N/A, p. 14-pg., 2025-05-26.

Resumo

The utilization of lignocellulosic biomass, such as spent coffee grounds (SCG), for bioprocesses such as fermentation presents challenges due to the complex structure of its components. Effective pretreatment methods are needed to overcome these difficulties. This study investigates the use of artificial neural networks (ANN's) to predict the behavior of the hydrolysis process (pretreatment), with a focus on efficient sugar extraction from SCG. By developing a feedforward neural network with input parameters such as temperature (130-190 degrees C), sulfuric acid concentration (0.5-2.0% v/v), solid/liquid ratio (1:4 - 1:40), and reaction time (20-120 min), the research aims to estimate the hydrolysis process using the Levenberg-Marquardt backpropagation algorithm in MATLAB R2024b software. With a neural model structure of four neurons in a single hidden layer, the model successfully predicts the amount of hemicellulosic sugars obtained from the hemicellulose fraction based on the input variables. The results demonstrate the effectiveness of the model in identifying the optimal conditions for converting polysaccharides in coffee waste into simple sugars, with an R-2 of 0.99 for validation, training, and test. The model showed an average percentage error of 9.20% (calculated by comparing experimental data with the values obtained with the ANN's). This innovative approach uses the power of artificial intelligence, specifically machine learning, to accurately measure the hydrolysis behavior of spent coffee grounds (SCG). (AU)

• Processo FAPESP: 23/15075-8 - Avaliação da ação prebiótica de manano-oligossacarídeos da borra de café.
• Beneficiário: Henrique Maziero Fogarin
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Mestrado
• Processo FAPESP: 22/11905-3 - Otimização da etapa de pré-tratamento da borra de café visando a obtenção de um hidrolisado rico em açúcares fermentescíveis
• Beneficiário: Matheus Costa Monteiro dos Santos
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Processo FAPESP: 23/01752-8 - Otimização da extração de oligossacarídeos prebióticos a partir da hidrólise ácida da borra de café.
• Beneficiário: Henrique Maziero Fogarin
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Processo FAPESP: 22/03000-0 - Obtenção de bioprodutos de alto valor agregado a partir de um subproduto da cadeia produtiva do café
• Beneficiário: Kelly Johana Dussán Medina
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Projeto Inicial
• Processo FAPESP: 24/05646-0 - Avaliação comparativa do ciclo da vida para diferentes estratégias de aproveitamento da borra de café.
• Beneficiário: Matheus Costa Monteiro dos Santos
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Iniciação Científica
• Processo FAPESP: 24/01232-7 - Estratégias sustentáveis para a valorização da borra de café: uma análise integrada dos aspectos ambientais e econômicos.
• Beneficiário: Sarha Lucia Murillo Franco
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado