Pesquisa propõe tecnologia no monitoramento de fermentação da cana

A crescente demanda por fontes de energia limpa e renovável, como o etanol, faz com que as unidades sucroenergéticas enfrentem desafios para aumentar a produção deste biocombustível e, simultaneamente, se adaptarem a novos cenários econômicos e também às demandas de sustentabilidade ambiental.

Proposta apresentada pelo professor Valdinei Luís Belini, do Departamento de Engenharia Elétrica (DEE) da UFSCar, apresenta a introdução de uma nova tecnologia baseada em imagens microscópicas para o monitoramento do processo de fermentação da cana-de-açúcar para produzir etanol combustível. "Um monitoramento mais eficaz é essencial para incrementar a produtividade de biocombustível, pois a fermentação é o núcleo do ciclo de produção do etanol e também o processo que mais acumula perdas", observa.

Segundo ele, no âmbito de tecnologias de automação, uma opção estratégica para aumentar a produção de etanol é elevar a eficiência do processo fermentativo por meio do aperfeiçoamento de técnicas de monitoramento microbiológico para que o controle do processo possa ser implementado com ações corretivas mais eficazes.

Com o objetivo de criar condições para a implementação de ações corretivas com maior exatidão, o professor Belini tem realizado estudos relacionados à técnica da microscopia de monitoramento microbiológico, com medições in situ (no local), que podem detectar em tempo real atividades anormais de diferentes populações de leveduras, incluindo as de algumas espécies de leveduras selvagens. "Especificamente, um microscópio in situ consiste de um instrumento óptico que é inserido diretamente no caldo ou melaço de cana-de-açúcar contendo leveduras para capturar imagens em alta resolução e em tempo real dos microrganismos presentes", explica.

Contaminações afetam frequentemente a produtividade, uma vez que elas podem resultar na redução da viabilidade de leveduras fermentativas, no surgimento de agregações bactéria-levedura, floculação, produção excessiva de espuma, baixa produção de etanol e incompleta fermentação dos açúcares, detalha. "Em episódios severos de contaminação, o tratamento pode demandar uma mudança completa da população de leveduras, causando, portanto, consumo adicional de insumos, água, energia elétrica, além do tempo envolvido na interrupção e limpeza dos sistemas afetados para o início de um novo ciclo de fermentação", esclarece o docente.

A técnica da microscopia in situ, estudada por Belini, é uma proposta promissora para a automatização de análises microbiológicas envolvendo substratos complexos, como o melaço de cana-de-açúcar, com o objetivo de criar condições para o controle de contaminações que afetam o processo fermentativo. "Embora exista uma variedade de tecnologias que permitem medições em tempo real, somente técnicas in situ baseadas em imagens podem capturar informações morfológicas (forma e tamanho) das suspensões de microrganismos e de toda a complexidade de partículas do meio fermentativo", compara.

Muitas inovações tecnológicas têm sido adotadas por usinas de cana-de-açúcar no País, no entanto, o processo de fermentação ainda carece de tecnologias mais eficazes para o monitoramento microbiológico que possam ser integradas ao sistema supervisório e de controle existente em plantas industriais, ressalta Belini. "As imagens microscópicas produzidas pelo microscópio in situ constituem uma rica fonte de informações, pois capturam toda a estrutura visual das suspensões. As informações obtidas podem ser usadas para incrementar a produtividade e reduzir impactos ambientais por meio da detecção precoce de atividades anormais de microrganismos contaminantes", afirma Belini.

O uso desta técnica da microscopia in situ no processo de fermentação da cana-de-açúcar representa uma quebra de paradigma, enfatiza o professor, por oferecer condições para auxiliar o estudo de interações específicas entre diferentes populações microbianas que coabitam dornas de fermentação. "Além disso, elimina a coleta e o preparo de amostras, produzindo um fluxo contínuo de dados visuais baseados em imagens microscópicas de alta resolução", finaliza.