[pt] O Brasil é o maior produtor de cana-de-açúcar do mundo, produzindo a maior quantidade de resíduo em forma de bagaço, que atualmente é queimado na indústria para geração de energia elétrica, apesar de ainda possuir potencial para produzir outros compostos de maior valor agregado, como etanol de segunda geração, ácido lático, butanodiol e etc. Neste trabalho, foi avaliado o desempenho do pré-tratamento do bagaço de cana-de-açúcar utilizando peróxido de hidrogênio em meio alcalino. Com o intuito de retirar a lignina para liberar os carboidratos no meio, foram realizados experimentos variando a temperatura (25 graus Celsius – 45 graus Celsius) e concentração de peróxido de hidrogênio (1,5 por cento - 7,5 por cento) a pH 11,5 por 1 h em um shaker orbital a 100 rpm. O desempenho do pré-tratamento foi medido utilizando o método gravimétrico de Klason para quantificar a lignina, o HPLC para determinar as concentrações de xilose e glicose e o infravermelho para determinar mudanças na estrutura da biomassa. A análise de Klason indicou 45 graus Celsius /7,5 por cento como melhor condição de solubilização, com 75,4 por cento de solubilização, as análises de HPLC indicaram 45 graus Celsius/7,5 por cento como melhor condição para a obtenção de glicose com concentração de 1,66 g/L e 25 graus Celsius/7,5 por cento para obtenção de xilose com concentração de 0,82 g/L e as análises de FT-IR indicaram 25 graus Celsius /1,5 por cento como melhor condição de oxidação, com 66,9 por cento de oxidação de lignina. Para cada análise, foi proposto um modelo de rede neural artificial. A rede das análises de Klason teve a topologia trainlm/logsig/4 com SSE 0,00723 e R2 0,995, a rede das análises de glicose teve topologia trainlm/logsig/4 com SSE 0,0328 e R2 0,97384, a rede das análises de xilose teve topologia trainlm/logsig/5 com SSE 0,289 e R2 0,87441 e a rede das análises de FT-IR teve topologia trainlm/logsig/5 com SSE 0,0316 e R2 0,98414. / [en] Brazil leads the world in sugarcane production, consequently produces also the greatest amount of sugarcane bagasse. Currently, this sugarcane bagasse is leveraged for power generation in the mills, but this biomass still has a potential for production of others value-added compounds such as the second-generation ethanol, lactic acid, butanediol and etc. The present work was carried out in order to study the efficiency of the delignification process of sugarcane bagasse with alkaline hydrogen peroxide. Two variable were assessed experimentally: temperature (25 Celsius degrees - 45 Celsius degrees) and H2O2 concentration (1.5 percent -7.5 percent) at pH 11.5 for 1 h in an orbital shaker at 100 rpm. The Klason Method was used to measure concentration of extracted lignin, HPLC was used to measure the concentration of glucose and xylose and FT-IR analysis was applied to identify lignin structure in the samples. The Klason analysis indicated the 45 Celsius degrees/7,5 percent as the optimum condition with 75,4 percent of the lignin solubilidized, the glucose analysis indicated 45 Celsius degrees/7,5 percent as the optimum condition with a concentration of 1,66 g/L, the xylose analysis indicated 25 Celsius degrees/7,5 percent as the optimum condition with a concentration of 0,82 g/L, and the FT-IR analysis indicated 25 Celsius degrees/1,5 percent as the optimum condition with 66,9 percent of the lignin oxidized. For each analysis, an ANN model was proposed. The network of the Klason analysis had a trainlm/logsig/4 topology with SSE 0,00723 and R2 0,995, the network of the glucose analysis had a trainlm/logsig/4 topology with SSE 0,0328 and R2 0,97384, the network of the xylose analysis had a trainlm/logsig/5 topology with SSE 0,289 and R2 0,87441, the network of the FT-IR analysis had a trainlm/logsig/5 topology with SSE 0,0316 and R2 0,98414.

[pt] O bagaço da cana-de-açúcar é uma biomassa vegetal que possui muito potencial de uso devido aos seus três elementos estruturais: celulose, hemicelulose e lignina. Para servir como matéria prima na produção de insumos, o bagaço da cana-de-açúcar precisa passar por um processo de pré-tratamento. Nesse estudo, duas metodologias para o processo de pré-tratamento do bagaço da cana-de-açúcar foram utilizadas: a deslignização via peróxido de hidrogênio (H2O2) e via dióxido de carbono supercrítico (ScCO2). Para o estudo utilizando H2O2, foram desenvolvidos modelos a partir de planejamento experimental, Algoritmos Genéticos (GA, do inglês Genetic Algorithms), Redes Neurais Artificiais (RNA) e Neuro-Fuzzy (ANFIS). As variáveis independentes foram temperatura (25 – 60 graus Celsius), concentração de H2O2 (2 – 15 por cento m/v) e pH (10 – 13), tendo como resposta os teores de lignina residual e oxidada no processo, através de análises de FT-IR e análise pelo método de Klason. Para o estudo utilizando ScCO2 foram construídos modelos a partir de RNA e ANFIS. As variáveis estudadas no processo foram: temperatura (35 – 100 graus Celsius), pressão (75- 300 bar) e teor de etanol na solução de co-solvente (0 – 100 graus Celsius). De modo geral, para os dois processos, os modelos desenvolvidos consideram as variáveis independentes como sendo neurônios na camada de entrada e as variáveis dependentes como sendo neurônios na camada de saída. Todos os modelos neurais e ANFIS desenvolvidos neste trabalho foram avaliados pelo coeficiente de correlação e índices de erro (SSE, MSE e RMSE), além do número de parâmetros. Os resultados mostraram que, dentre estas estratégias estudadas, os modelos neurais se mostraram mais satisfatórios para predição das respostas do pré-tratamento com H2O2, já que se encaixa nos índices de performance estipulados. O mesmo ocorreu no modelo neural para predição do teor de lignina residual no pré-tratamento com ScCO2. Para cada modelo polinomial e neural desenvolvido, foi realizada a investigação das superfícies de respostas e das curvas de contorno. Com esse recurso, foi possível a identificação dos melhores pontos operacionais para os processos, visando a minimização dos teores de lignina residual e oxidada na biomassa. / [en] Sugarcane bagasse is a plant biomass that has a great potential for use due to its three structural elements: cellulose, hemicellulose and lignin. To serve as raw material in the production of other products, sugarcane bagasse needs to undergo a pre-treatment process. In this study, two methodologies for the sugarcane bagasse pretreatment process were used: delignification via hydrogen peroxide (H2O2) and via supercritical carbon dioxide (ScCO2). The models for study the process with H2O2 were developed from experimental planning, Genetic Algorithms (GA), Artificial Neural Networks (ANN) and Neuro-Fuzzy (ANFIS). The independent variables were: temperature (25- 60 degrees Celsius), H2O2 concentration (2 - 15 percent m/v) and pH (10-13). The residual and oxidized lignin contents in the process were evaluated from FT-IR and Klason method analysis. The models for study the process with ScCO2 were developed from RNA and ANFIS. The variables studied in the process were: temperature (35-100 degrees Celsius), pressure (75-300 bar) and ethanol content in the aqueous solution of co-solvent (0-100 percent). In general, for the two processes, the developed models consider the independent variables to be neurons in the input layer and the dependent variables to be neurons in the output layer. All the neural and ANFIS models developed in this study were evaluated by the correlation coefficient and error indexes (SSE, MSE and RMSE), as well as the number of parameters. From the stipulated indices of performance, among the results obtained by the different strategies, the neural models were the most satisfactory for the prediction of pretreatment responses with H2O2. The same occurred in the neural model for prediction of the residual lignin content in the pre-treatment with ScCO2. Response surfaces and the contour curves were investigated for each polynomial and neural model developed. With this resource, it was possible to identify the best operational points for the processes, pointing at minimizing the residual and oxidized lignin contents in the biomass.

[pt] A industrialização e a crescente preocupação com o meio ambiente geram, cada vez mais, a busca por fontes de energia que emitam menos gases efeito estufa. A biomassa, devido a sua grande ocorrência ao redor do mundo e a sua diversidade, é uma forte alternativa aos combustíveis fósseis. Sua gaseificação gera um combustível gasoso chamado syngas. A problemática no manejo dos resíduos sólidos urbanos (RSU) e a grande disponibilidade do bagaço de cana-de-açúcar no Brasil fizeram deles tipos de biomassa de interesse para este trabalho. Objetivou-se simular no MATLAB® a gaseificação cocorrente de biomassa com ar a partir de uma abordagem cinética. O modelo foi validado com dados da literatura e aplicado à simulação da co-gaseificação de RSU e bagaço de cana-de-açúcar, na qual a razão de co-gaseificação (RCG) representou a percentagem de RSU na biomassa de entrada. Um planejamento composto central com 3 fatores e 3 níveis foi realizado, resultando em 27 ensaios variando os fatores RCG, umidade da biomassa e razão de equivalência. Foram criados modelos polinomiais para a composição do syngas obtido, o PCI do syngas, a eficiência energética do processo e a soma das frações molares de CO e H2 em base úmida. Os modelos foram considerados robustos, com valores de R2 e R2 ajustado variando de 0,96082 a 0,99345 e 0,94007 a 0,98998, respectivamente. O impacto dos fatores escolhidos nas respostas foi analisado, e os modelos de eficiência energética e soma das frações molares de CO e H2 foram maximizados. O caso otimizado, com RCG 7,98 porcento, umidade 5,00 porcento e razão de equivalência 0,18, resultou em um syngas de composição 3,72 porcento H2O, 29,68 porcento CO, 7,87 porcento CO2, 19,07 porcento H2 e 0,80 porcento de CH4 em mol, correspondendo a um PCI de 6,56 MJ/Nm3 e uma eficiência energética de 37,66 porcento. Por fim, o processo demonstrou bom potencial para geração de um gás rico em CO e H2. / [en] Industrialization and growing environmental concern are increasingly leading to the search for energy sources that emit less greenhouse gases. Biomass, due to its great accessibility around the world and its diversity, is a strong alternative to fossil fuels. Its gasification produces a gaseous fuel called syngas. The urban solid waste (MSW) management problems and the wide availability of sugarcane bagasse in Brazil made them types of biomass of interest for this work. This work aimed to model biomass gasification in MATLAB ® for a downdraft gasifier and air as gasifying agent, using a kinetic approach. The model was validated with experimental and numerical data from the literature and was then applied to MSW and sugarcane bagasse co-gasification simulation, in which co-gasification ratio (CGR) represented MSW percentage in the incoming biomass. A central composite design of experiments with 3 factors and 3 levels was carried out, resulting in 27 tests varying CGR, biomass moisture and equivalence ratio. Polynomial models were created for syngas composition, syngas LHV, process energy efficiency and sum of CO and H2 molar fractions on a wet basis. The models were considered robust, with values of R2 and adjusted R2 ranging from 0,96082 to 0,99345 and 0,94007 to 0,98998, respectively. The impact of each chosen factor was investigated, and the energy efficiency and sum of CO and H2 molar fractions models were maximized. The optimized case, with CGR 7,98 percent, biomass moisture 5,00 percent and equivalence ratio 0,18, resulted in a syngas composition of 3,72 percent H2O, 29,68 percent CO, 7,87 percent CO2, 19,07 percent H2 and 0,80 percent CH4 in molar basis, corresponding to a LHV of 6,56 MJ/Nm3 and an energy efficiency of 37,66 percent. By the end, the process showed great potential to produce a syngas rich in CO and H2.

[pt] Resíduos de biomassas são de grande interesse por serem matérias primas para a geração de energia renovável. Neste trabalho foram estudados os processos de conversão térmica de pirólise lenta e de carbonização hidrotermal, empregando os resíduos de bagaço de cana-de-açúcar, bagaço de malte e casca de coco. A cinética e a termodinâmica das reações foram determinadas experimentalmente pelo cálculo da energia de ativação, fator de frequência, energia livre de Gibbs, entalpia e entropia do complexo ativado. A pirólise foi avaliada empregando a termogravimetria em atmosfera inerte, para uma faixa de temperatura do ambiente até 1.000 graus Celsius e aplicando diferentes taxas de aquecimento. A carbonização hidrotermal procedeu em um reator tipo autoclave Parr modelo 452HC2, em diferentes temperaturas e tempos de operação. Modelos cinéticos da pirólise para métodos Model-free, denominados Kissinger, Flynn- WallOzawa (FWO) e Kissinger-Akahira-Sunose (KAS), e Model-fitting, intitulado Coats-Redfern, foram investigados. Para os modelos KAS, FWO e Coats-Redfern foram analisados 19 tipos de mecanismos reacionais e respectivos coeficientes de determinação (R2) foram determinados. O bagaço de cana-de-açúcar se ajustou ao método de Kissinger (R2 de 0,9973) e ao Coats-Redfern, entretanto os métodos FWO e KAS não se adequam a este material. Os testes com bagaço de malte e casca de coco se ajustaram a todos os métodos aplicados, apresentando valores de R2 elevados (0,9 a 0,9999). O modelo para a cinética da carbonização hidrotermal foi aplicado, onde as três biomassas apresentaram a ordem variando de 3 a 3,49, valor compatível com a literatura. Adicionalmente foram feitas caracterizações físico-químicas nos resíduos de biomassa e nos biocarvões produzidos na carbonização hidrotermal, incluindo análise elementar e imediata, microscopia eletrônica de varredura, espectroscopia de infravermelho, densidade aparente, pH, condutividade e poder calorífico. / [en] Biomass residues are of great interest because they are raw materials for the generation of renewable energy. In this work, the processes of thermal conversion of slow pyrolysis and hydrothermal carbonization were studied using the residues of sugarcane bagasse, malt bagasse and green coconut shell. The kinetics and thermodynamics of the reactions were determined experimentally by calculating the activation energy, frequency factor, Gibbs free energy, enthalpy and entropy of the activated complex. Pyrolysis was evaluated using thermogravimetry in an inert atmosphere, from a room temperature up to 1,000 Celsius and applying different heating rates. Hydrothermal carbonization was carried out in a Parr autoclave type 452HC2 reactor, at different temperatures and times of operation. Kinetic models of pyrolysis for Model-free methods, called Kissinger, Flynn-WallOzawa (FWO) and Kissinger-Akahira-Sunose (KAS), and Model-fitting, entitled Coats-Redfern, were investigated. For the KAS, FWO and Coats-Redfern models, 19 types of reaction mechanisms were analyzed and their determination coefficients (R2) were evaluated. Sugarcane bagasse was adjusted to the Kissinger method (R2 equal to 0.9973) and Coats-Redfern, however the FWO and KAS methods are not suitable for this material. The tests with malt bagasse and coconut fiber were adjusted to all applied methods, showing high R2 values (0.9 to 0.9999). The model for the kinetics of hydrothermal carbonization was applied, where the three biomasses presented the order varying from 3 to 3.49, a value compatible with the literature. In addition, physical-chemical characterizations were carried out for the biomass residues and biochar produced by hydrothermal carbonization, including elementary and immediate analysis, scanning electron microscopy, infrared spectroscopy, apparent density, pH, conductivity and calorific value.