Estudo experimental e numérico da estabilidade em estado estacionário em um biofiltro biodegradável de tolueno

Scientific Reports volume 12, Número do artigo: 12510 (2022) Cite este artigo

492 acessos

1 Citações

Detalhes das métricas

Diferentes estados estacionários em um biofiltro biodegradável de tolueno foram explorados experimentalmente e numericamente. Os resultados experimentais mostraram que um aumento gradual da concentração de entrada de tolueno ao longo de várias semanas leva a uma concentração de saída consistentemente baixa, com um aumento drástico na mudança da concentração de entrada de 7,7 para 8,5 gm-3, indicando uma alteração no estado estacionário. Observou-se uma queda significativa e repentina na eficiência de remoção de 88 para 46%. Um modelo que inclui a dinâmica do nitrogênio e da biomassa previu resultados compatíveis com o desempenho do biofiltro experimental, mas o tempo do salto de concentração não foi reproduzido exatamente. Um modelo que assume um aumento gradual da concentração de entrada de tolueno de 0,272 gm−3 por dia reproduziu com precisão a relação experimental entre a concentração de entrada e saída. Embora tenha havido variação entre os resultados experimentais e simulados, foi encontrada uma confirmação clara do salto de um estado estacionário para outro.

As emissões gasosas de vários processos industriais precisam ser tratadas antes de serem liberadas no meio ambiente devido ao seu efeito nocivo sobre os seres humanos, animais e meio ambiente. Os fluxos de gases residuais contêm potencialmente substâncias perigosas, como compostos orgânicos voláteis (VOCs) ou compostos odoríferos. As indústrias de petróleo e gás, química e farmacêutica são fontes antropogênicas de tais VOCs. A necessidade de cumprir uma legislação rigorosa pode representar um desafio, porque qualquer sistema de tratamento de gases residuais deve ser confiável, sustentável e eficiente. Os métodos físicos e químicos são aplicados na indústria, mas muitas vezes estão associados a desvantagens, como custos operacionais, bem como a geração de subprodutos indesejáveis ​​em comparação com sua contraparte biológica1,2,3,4. O tratamento do ar poluído por meio de técnicas biológicas é conhecido e bem estabelecido5,6,7,8,9,10,11. Em um biofiltro, os micróbios degradam o composto de interesse e produzem água, dióxido de carbono e calor2,4.

Uma simulação de biofiltro permite a previsão do comportamento e eficiência de um sistema e é uma parte substancial da pesquisa de controle biológico da poluição do ar nas últimas décadas. É um método auxiliar para auxiliar os projetistas e fabricantes de biofiltros, pois eles vinculam a cinética de crescimento biológico à engenharia de reação.

Ottengraf e Van Den Oever12 desenvolveram um dos primeiros modelos em 1983. Em seu estudo, os resultados experimentais corresponderam bem a um modelo que assume limitação de transferência de massa e cinética de ordem zero. Desde então, abordagens de base numérica, por vezes suportadas por dados experimentais de biofiltro e cinética de biofilme, foram desenvolvidas nas últimas décadas13,14,15,16,17,18,19,20. Esses modelos superam algumas das limitações do modelo de Ottengraf e Van den Oever. Yan et al.21 estudaram o efeito da porosidade do leito filtrante na eficiência de remoção. Eles mostraram um baixo impacto (ou seja, alta eficiência) em números de Darcy baixos (< 10–4), enquanto em números de Darcy altos, a porosidade afeta significativamente a eficiência de remoção. Woudberg et al.22 propuseram um modelo de escala de poros para prever a queda de pressão de um biofiltro. A predição de Malakar et al.23 retornou ao modelo original de Ottengraf e Van Den Oever para descrever a capacidade de eliminação teórica e a espessura média teórica do biofilme em um biofiltro de tolueno. O biofilme foi considerado estático neste estudo. Dorado et al.24 estimaram os parâmetros cinéticos de um modelo mais sofisticado envolvendo difusão de biofilme e cinética Monod. A espessura do biofilme também foi considerada estática neste estudo. Com a digitalização contínua e o aumento dos dados de biofiltração disponíveis, a implementação de abordagens de aprendizado de máquina para prever o desempenho do biofiltro agora é possível25.