Predição do desempenho de células de combustível microbianas para geração de energia e tratamento de drenagem ácida de mina

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Taufemback, William Francisconi
Orientador(a): Watzko, Elise Sommer
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Link de acesso: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/251537
Resumo: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Campus Araranguá, Programa de Pós-Graduação em Energia e Sustentabilidade, Araranguá, 2023.
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spelling Universidade Federal de Santa CatarinaTaufemback, William FrancisconiWatzko, Elise SommerCalegari, Priscila Cardoso2023-10-20T23:13:48Z2023-10-20T23:13:48Z2023384202https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/251537Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Campus Araranguá, Programa de Pós-Graduação em Energia e Sustentabilidade, Araranguá, 2023.Um dos impactos da mineração de carvão é a contaminação das águas e dos solos por Drenagem Ácida de Mina (DAM). Dentre as alternativas propostas para o tratamento da DAM, uma promissora é com a utilização de Células de Combustível Microbianas (CCM). Entretanto, para que a tecnologia das CCMs seja viável, ainda é necessário otimizar o seu desempenho. Uma maneira de quantificar o desempenho das CCMs é obtendo suas Curvas de Polarização (CP), que relacionam o potencial e a corrente elétrica produzidas pelo sistema, permitindo quantificar as perdas de potencial durante sua operação. Este estudo propõe o desenvolvimento de sistemas experimentais para geração de energia e tratamento de DAM e também a aplicação de um modelo numérico a fim de prever a equação característica da CP de CCMs em estado estacionário, nestas condições. Os testes experimentais consistiram em duas CCMs de câmara dupla operando em batelada alimentada. As câmaras anódicas foram inoculadas com lodo proveniente de estação de tratamento de esgoto doméstico. As câmaras catódicas receberam DAM e microbiota enriquecida em Bactérias Redutoras de Sulfato (BRS). A maior densidade de potência obtida nos experimentos foi de 87,65 mW/m2. As eficiências máximas de remoção de Demanda Química de Oxigênio (DQO) e coulômbicas foram, respectivamente, 40,69% e 32,6% (m/V). Em termos de tratamento de DAM, foram observadas remoções de 63% e 20,14% de sulfato e ferro, respectivamente, e um aumento de pH de 3,02 para 4,27 Em relação aos resultados do ajuste numérico da CP, o método utilizado foi capaz de representar os resultados experimentais, com valores residuais entre 1,65×10-4 e 9,32×10-3. Adicionalmente, verificou-se que a metodologia de ajuste numérico também pode ser aplicada a experimentos prévios da equipe de pesquisa e a outros experimentos disponíveis na literatura, com configurações semelhantes e aplicadas ao tratamento de DAM em CCMs, permitindo a obtenção de curvas numéricas com boa concordância com os dados experimentais. Acredita-se que os resultados deste trabalho podem contribuir com o desenvolvimento de CCMs aplicadas ao tratamento de DAM, além de proporcionarem um método útil para o ajuste numérico de dados de polarização em CCMs.Abstract: One of the impacts of coal mining is the contamination of water and soil by Acid Mine Drainage (AMD). Among the alternatives proposed for the AMD treatment, a promising one is through Microbial Fuel Cells (MFCs). However, for the MFC technology to be viable, it is still necessary to optimize its performance. One way to quantify the performance of MFCs is to obtain their Polarization Curves (PCs), which relate the potential and electric current produced by the system, allowing the quantification of potential losses during its operation. This study proposes the development of experimental systems for energy generation and AMD treatment, as well as and the application of a numerical model in order to predict the characteristic equation of the PC of MFCs in steady state, in these conditions. The experimental tests consisted of two double-chamber MFCs operating in fed-batch. The anode chambers were inoculated with sludge from a domestic sewage treatment plant. AMD and microbiota enriched in Sulfate-Reducing Bacteria (SRB) was put into cathode chambers. The highest power density obtained in the experiments was 87.65 mW/m2. Maximum Chemical Oxygen Demand (COD) and Coulomb removal efficiencies were, respectively, 40.69% and 32.6% (m/V). In terms of AMD treatment, removals of 63% and 20.14% of sulfate and iron, respectively, and an increase in pH from 3.02 to 4.27, were observed. Regarding the results of numerical fitting of PC, the method used was capable of representing the experimental results, with residual values between 1.65×10-4 and 9.32×10-3. Additionally, it was verified that the numerical fitting methodology can also be applied to previous experiments by the research team and to other experiments available in the literature, with similar configurations and applied to the treatment of AMD in MFCs, allowing the obtainment of numerical curves with good concordance with the experimental data. It is believed that the results of this work can contribute to the development of MFCs applied to the treatment of AMD, in addition to providing a useful method for the numerical fitting of polarization data in MFCs.149 p.| il., gráfs.porEnergia elétricaCélulas à combustívelDrenagem ácida de minasPredição do desempenho de células de combustível microbianas para geração de energia e tratamento de drenagem ácida de minainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALPGES0062-D.pdfPGES0062-D.pdfapplication/pdf7588474https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/251537/1/PGES0062-D.pdf8a0bd6d004a0c52b5a009c085639567bMD51123456789/2515372023-10-20 20:13:48.858oai:repositorio.ufsc.br:123456789/251537Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestsandra.sobrera@ufsc.bropendoar:23732023-10-20T23:13:48Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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