Aplicação de redes neurais artificiais e modelos de adsorção dinâmica para prever a extração de substâncias húmicas de lixiviados de resíduos sólidos urbanos

Scientific Reports volume 13, Artigo número: 12421 (2023) Citar este artigo

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A gestão sustentável de lixiviados de resíduos sólidos urbanos (MSWL) requer uma mudança de paradigma, desde a remoção de contaminantes até à recuperação eficaz de recursos e à diminuição simultânea de contaminantes. Neste estudo, dois tipos de substâncias húmicas, ácido fúlvico (AF) e ácido húmico (AH) foram extraídos do MSWL. HA foi extraído usando solução de HCl e NaOH, seguido de FA usando um leito de coluna sob operações diversificadas, como vazão, concentração de entrada e altura do leito. Além disso, este trabalho visa avaliar a eficiência de modelos de redes neurais artificiais (RNA) e de adsorção dinâmica na predição de FA. Com vazão de 0,3 mL/min, altura do leito de 15,5 cm e concentração de entrada de 4,27 g/mL, a capacidade máxima de AF foi obtida em 23,03 mg/g. A análise FTIR em HA e FA revelou vários grupos funcionais contendo oxigênio, incluindo carboxílico, fenólico, alifático e cetona. O alto valor do coeficiente de correlação (R2) e um menor valor do erro quadrático médio (MSE) foram obtidos usando a RNA, indicando a capacidade superior da RNA em prever a capacidade de adsorção em comparação à modelagem tradicional.

O lixiviado produzido no aterro municipal de resíduos sólidos (RSM) é um subproduto da decomposição de resíduos biodegradáveis1. Todos os anos, os aterros de resíduos sólidos municipais (RSU) produzem centenas de milhares de metros cúbicos de lixiviados com elevado conteúdo orgânico2. Atualmente, o movimento em direção a uma economia circular centra-se na reutilização de materiais anteriormente considerados resíduos em recursos valiosos3.

A recuperação bem-sucedida de produtos de valor agregado do MSWL requer a utilização de tecnologias eficientes4. O tratamento convencional do LSU é frequentemente complicado, resultando em consequências ambientais adversas e custos de execução5. O MSWL pode ser um recurso potencial para recuperação de produtos de alto valor agregado6,7. Dentre as inúmeras substâncias que podem ser recuperadas eficientemente do MSWL, a substância húmica (SH) é a mais significativa devido às suas ações multidirecionais e extensas aplicações8,9,10.

HS é uma combinação de ácidos poliméricos, aromáticos e alifáticos produzidos pela decomposição microbiana de resíduos animais e vegetais. De acordo com a solubilidade do HS em água em vários valores de pH, eles podem ser divididos operacionalmente em três partes: ácido fúlvico (FA), ácido húmico (AH) e huminas (Hu)11,12,13. Devido à sua estrutura e habilidades, os SH melhoram o condicionamento do solo, o desenvolvimento das raízes, a absorção de nutrientes e o crescimento das plantas14. Recentemente, essas substâncias foram reconhecidas como tratando poluentes orgânicos (antibióticos, herbicidas, fungicidas e outros compostos fenólicos) e metais pesados15,16,17. Portanto, é necessário encontrar formas de extrair HS com alta eficiência. Numerosas técnicas de extração para HS foram desenvolvidas, incluindo adsorção de resina não iônica ou iônica, filtragem por membrana, etc. As técnicas de adsorção de resina são uma das abordagens mais populares para extração de FA devido à sua simplicidade, fácil design, preço acessível e baixo consumo de energia.

O FA pode ser extraído por adsorção de resina, recomendada pela International Humic Substances Society, em diferentes grupos químicos com base na sua hidrofobicidade. A resina mais comumente utilizada é a Suplite DAX-8 (anteriormente conhecida como XAD-8). Vários estudos empregaram resina DAX-8 para extrair FA de MSWL. Baccot et al.20 Extraiu HS do MSWL como aditivos orgânicos para melhorar a estrutura do solo. Procedimentos semelhantes também foram empregados para extrair HA, FA e outros materiais orgânicos usando colunas DAX-8.

Experimentos de adsorção dinâmica podem prever e modelar curvas de ruptura (BTCs). Eles também podem ser facilmente ampliados para uso na indústria, tornando-os uma ponte entre experimentos em escala de laboratório e aplicações do mundo real. Além disso, por poderem gerenciar muitas soluções, são mais precisos para identificar parâmetros de projeto em usos práticos22,23. Vários modelos matemáticos tradicionais surgiram para BTCs de leito fixo, incluindo os modelos Thomas, Yoon-Nelson e Bed Depth Service Time (BDST)24. Esses modelos prevêem uma eficiência de adsorção realista sem a necessidade de uma configuração experimental. Além disso, fornecem informações práticas de projeto para colunas25. Porém, faltam informações sobre a aplicação desses modelos na extração de FA de MSWL utilizando leito fixo.