Fatores que influenciam a biodigestão anaeróbia no processo de produção de biogás
dataload.collectionmapped | 02 - Mestrado - Bioenergia | pt_BR |
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dc.contributor.advisor | Mauro, Eduardo Di [Orientador] | pt_BR |
dc.contributor.author | Silva, Danilo Herculano da | pt_BR |
dc.contributor.banca | Borsato, Dionísio | pt_BR |
dc.contributor.banca | Silva, Helder Rodrigues da | pt_BR |
dc.coverage.spatial | Londrina | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2024-05-01T11:45:49Z | |
dc.date.available | 2024-05-01T11:45:49Z | |
dc.date.created | 2017.00 | pt_BR |
dc.date.defesa | 22.02.2017 | pt_BR |
dc.description.abstract | Resumo: O biogás é uma fonte promissora na produção de energia renovável que pode contribuir para a mudança na matriz energética mais sustentável, reduzindo a demanda de geração de combustíveis fósseis e emissões de gases de efeito estufa Trata-se de um gás composto principalmente por metano e dióxido de carbono, obtido a partir da decomposição anaeróbia da biomassa dos resíduos orgânicos A falta de conhecimento sobre o manuseio de biodigestores e dos fatores que influenciam a biodigestão anaeróbia são as principais barreiras para o não aproveitamento do biogás No entanto, para adquirir esse conhecimento os modelos matemáticos, podem ser utilizados para otimizar e descrever os fatores que influenciam o sistema de produção Neste estudo, o objetivo foi obter um modelo matemático para auxiliar no aumento da produção de biogás com o uso da biomassa animal de bovinos e suínos, utilizando a metodologia de superfície de resposta Os parâmetros analisados foram afluentes, temperatura, pH, sólidos sedimentáveis, sólidos totais, sólidos fixos, sólidos voláteis e efluentes em biodigestores implantados em 13 propriedades rurais (7 de bovinoculturas e 6 de suinocultura), selecionadas do Condomínio de Agroenergia Ajuricaba, na cidade de Marechal Candido Rondon na região Oeste do Paraná O modelo matemático foi obtido por meio da análise de regressão polinomial de segunda ordem, utilizando as variáveis afluente, temperatura, pHafluente, pHefluente, STafluente e STefluente, contendo os termos lineares e quadráticos, indicados pelo histograma A análise de variância (ANOVA) mostrou que todos os termos foram significativos em nível de 5% (,7 = p = ,245) com exceção das variáveis pHafluente e STefluente O valor do coeficiente de determinação (R²) foi 99,7 e o coeficiente de determinação ajustado (R²aj) foi 98,68, mostrando que o modelo pode ser utilizado para fins preditivos tanto para biogás gerado da biomassa bovina e suína Através da metodologia de superfície de resposta foi possível otimizar as variáveis independentes na produção de biogás dos dejetos bovinos e suínos para obtenção de um melhor rendimento A otimização apresentou uma produção de biogás de 2 a 4 m³ dia-1 em relação a 7,8 m³ dia-1 para dejetos bovinos e 16 m³ dia-1 em comparação a 67,22 m³ dia-1 para dejetos suínos | pt_BR |
dc.description.abstractother1 | Abstract: Biogas is a promising source for renewable energy production that can contribute to the change in more sustainable energy matrix, reducing the demand for fossil fuel generation and greenhouse emissions It is a gas composed mainly of methane and carbon dioxide, obtained from the anaerobic decomposition of the organic waste biomass The lack of knowledge about the handling of biodigesters and the factors that influence anaerobic biodigestion are the main barriers to the non-use of biogas However, to acquire this knowledge the mathematical models can be used to optimize and describe the factors that influence the production system In this study, the objective was to obtain a mathematical model to aid in the increase of biogas production with the use of bovine and swine animal biomass, using the response surface methodology The analyzed parameters were affluents, temperature, pH, settling solids, total solids, fixed solids, volatile solids and effluents in biodigestors implanted in 13 rural properties (7 of bovinocultures and 6 of swine), selected from the Condominium of Agroenergia Ajuricaba, in the city of Marechal Candido Rondon in the western region of Paraná The mathematical model was obtained through second order polynomial regression analysis using the variables affluent, temperature, pHaffluent, pHeffluent, TSaffluent and TSeffluent containing the terms linear model and quadratic indicated by the histogram Analysis of variance (ANOVA) showed that all terms were significant level at 5 (7 < p > 245) with the exception of the variables pHaffluent and TSeffluent The coefficient of determination (R²) of polynomial equation was found at 997 and the adjusted coefficient of determination (adjusted R-squared) value of 9868, showing that the mathematical model can be used for both predicted for biogas generated from cattle and pig’s waste Through response surface methodology, it was possible to optimize the independent variables in the biogas production from cattle and pigs waste to obtain a better yield Optimization presented a biogas production from 2 to 4 m³ day-1 in relation to 78 m³ day-1 to cattle manure and 16 m³ day-1 in comparison to 6722 m³ day-1 pigs manure | pt_BR |
dc.description.notes | Dissertação (Mestrado em Bioenergia) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Bioenergia | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.uel.br/handle/123456789/8941 | |
dc.language | por | |
dc.relation.coursedegree | Mestrado | pt_BR |
dc.relation.coursename | Bioenergia | pt_BR |
dc.relation.departament | Centro de Ciências Exatas | pt_BR |
dc.relation.ppgname | Programa de Pós-Graduação em Bioenergia | pt_BR |
dc.subject | Biogás | pt_BR |
dc.subject | Bioenergia | pt_BR |
dc.subject | Resíduos como combustível | pt_BR |
dc.subject | Biogas | pt_BR |
dc.subject | Bioenergy | pt_BR |
dc.title | Fatores que influenciam a biodigestão anaeróbia no processo de produção de biogás | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |
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