Monitoramento e controle automatizado de pH e condutividade de soluções nutritivas em sistema hidropônico

• Ano de defesa: 2025
• Autor(a) principal: Almeida Junior, Miguel Pereira de
• Orientador(a): Luccas, Pedro Orival
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Alfenas; Sede; Mestrado em Química
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Química
• Departamento: Instituto de Química
• Área do conhecimento CNPq: Ciências Exatas e da Terra::Química; Ciências Exatas e da Terra::Química::Química Analítica
• Link de acesso: https://repositorio.unifal-mg.edu.br/handle/123456789/2968; http://lattes.cnpq.br/5599411942878550; http://lattes.cnpq.br/3672437413599685

A produção de plantas sem solo, denominada hidroponia, é de relevância para a sustentabilidade ambiental e populacional. Dentre os sistemas hidropônicos mais utilizados, o sistema NFT (Técnica de película de nutrientes, do inglês Nutrient Film Technique) se destaca por sua capacidade de fornecer os nutrientes e oxigênio de maneira contínua através de um fluxo laminar de solução nutritiva. A técnica é amplamente utilizada em hortaliças como alface, rúcula e outras plantas de ciclo curto. No presente trabalho, foi construído um minissistema NFT, com capacidade para quatro mudas de alface, que foi alojado dentro de uma capela de fluxo laminar. A automação envolveu a integração de sensores e a calibrações dos mesmo para o monitoramento do pH, condutividade elétrica (CE), temperatura da solução nutritiva (TS), umidade relativa do ar (UR) e temperatura do ambiente da atmosfera?? (TA). Empregou-se também quatro minibombas acopladas a reservatórios de reagentes (H3PO4, KOH, água e solução nutritiva concentrada), para ajuste de pH e condutividade. A solução nutritiva foi preparada com reagentes de grau analítico (P.A.). Durante 30 dias de operação, o sistema conseguiu manter os parâmetros físico-químicos dentro das faixas ideais, pH= 6,02±0,13, CE= 1,22±0,07 mS, TS= 21,61±1,16oC, TA = 25,67±1,03 oC, UR = 56,82±4,85%. A aquisição de dados foi feita empregando-se técnicas remotas de internet das coisas (internet of things IoT), com as planilhas do Google Sheets®, plataforma Blink®, bem como pela saída USB. A automação minimizou desequilíbrios nutricionais, reduzindo intervenção manual e custos operacionais, além de otimizar o uso de água. O sistema mostrou-se uma solução escalável e de baixo custo para a agricultura de precisão, contribuindo para uma produção sustentável e eficiente.