Título: MONITORAMENTO E CONTROLE DE VARIÁVEISOPERACIONAIS DO PROCESSO DE FERMENTAÇÃO PARA PRODUÇÃO DE BIOETANOL DESAFIOS EOPORTUNIDADES
Autoria de: Pedro Henrique Maciel Alvarenga
Orientação de: Gilson Campani Junior
Presidente da banca: Gilson Campani Junior
Primeiro membro da banca: Luciano Jacob Corrêa
Segundo membro da banca: Gustavo Silva Gomide
Palavras-chaves: Bioetanol, Controle de Processos, PAT, Monitoramento em Tempo Real, Gêmeos Digitais.
Data da defesa: 24/11/2025
Semestre letivo da defesa: 2025-2
Data da versão final: 05/12/2025
Data da publicação: 05/12/2025
Referência: Alvarenga, P. H. M. MONITORAMENTO E CONTROLE DE VARIÁVEISOPERACIONAIS DO PROCESSO DE FERMENTAÇÃO PARA PRODUÇÃO DE BIOETANOL DESAFIOS EOPORTUNIDADES. 2025. 58 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Química Bacharelado)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2025.
Resumo: A crescente demanda por energias renováveis impulsiona a otimização da produção de bioetanol, tornando o controle rigoroso do processo fermentativo um fator crítico para a competitividade industrial. Este trabalho realiza uma revisão narrativa da literatura sobre as tecnologias de monitoramento e controle de variáveis operacionais na fermentação alcoólica para produção de bioetanol, identificando os principais desafios e oportunidades. A metodologia consistiu em um levantamento bibliográfico em bases de dados como Google Acadêmico, Scopus e Scielo, focando em artigos, teses e livros publicados entre 1995 e 2025.Os resultados demonstram que o controle eficaz de parâmetros como temperatura, pH e concentração de etanol é determinante para a viabilidade da levedura Saccharomyces cerevisiae e o rendimento do processo. A análise evidencia a transição de métodos de controle convencionais, como o PID, para estratégias avançadas alinhadas à Indústria 4.0. Tecnologias Analíticas de Processo (PAT), como espectroscopia NIR, FT-MIR e Raman, permitem o monitoramento em tempo real e não invasivo, superando as limitações de análises laboratoriais offline. Abordagens emergentes, como Narizes Eletrônicos, Fermentação por Auto ciclagem e, principalmente, Gêmeos Digitais (Digital Twins), representam um avanço significativo, viabilizando o controle preditivo, a otimização dinâmica e a automação de bioprocessos. Conclui-se que a integração de sensoriamento avançado, automação e análise de dados via Big Data e Aprendizado de Máquina é fundamental para a construção de biorrefinarias inteligentes, resilientes e sustentáveis, embora a implementação enfrente desafios relacionados à robustez dos sensores e à calibração de modelos preditivos.
URI alternaviva: sem URI do Repositório Institucional da UFLA até o momento.
Curso: G033 - ENGENHARIA QUÍMICA (BACHARELADO)
Nome da editora: Universidade Federal de Lavras
Sigla da editora: UFLA
País da editora: Brasil
Gênero textual: Trabalho de Conclusão de Curso
Nome da língua do conteúdo: Português
Código da língua do conteúdo: por
Licença de acesso: Acesso aberto
Nome da licença: Licença do Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras
URI da licença: repositorio.ufla.br
Termos da licença: Acesso aos termos da licença em repositorio.ufla.br
Detentores dos direitos autorais: Pedro Henrique Maciel Alvarenga e Universidade Federal de Lavras
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