Conheça tudo sobre automação industrial através dos melhores artigos técnicos, apostilas e tutoriais online. Encontre vagas em automação industrial.

Automação de biorrefinarias de etanol de Segunda Geração

A questão do modelo produtivo de Etanol, com a incorporação da rota biotecnológica no setor sucroenergético, e demonstrar como este processo demanda uma nova forma de medição e aplicar novas tecnologias de controle, rompendo a barreira das rotas químicas que operam nas usinas atuais, que certamente, através da inovação aplicada, traçará um novo cenário de produção de etanol para atender a demanda nacional quanto para oferta ao mercado global dentro das normas de sustentabilidade.

Usina de Cana-de-Açúcar

Introdução

Muito temos falado sobre a evolução tecnológica do setor sucroenergético (usinas de açúcar, etanol e energia elétrica, derivada da cana de açúcar), estamos vivendo um momento de grandes pressões no setor, em função do aumento custo, principalmente CCT. Por outro lado, existe demanda excedente de Etanol, melhoria da qualidade do açúcar e aproveitamento energético da palha na geração de energia elétrica.

Ocorre que a produção destes produtos energéticos, derivados da cana de açúcar, é processada no conhecido processo de combustíveis de 1ª geração, isto é, a matéria prima é cultivada, neste caso a cana.

Combustíveis de 1ª Geração
Figura 01 – Combustíveis de 1ª Geração

Uma das evoluções que vem ocorrendo, é a discussão da produção de biocombustíveis de 2ª geração, que por conceito são oriundos de rejeitos ou detritos da biomassa, por exemplo, a palha e o bagaço de cana.

Refinaria e Biorefinaria
Figura 02 – Refinaria e Biorrefinaria

Para continuarmos a entender a respeito da produção no setor sucroenergético, vamos descrever a diferença entre processos físicos, químicos e bioquímicos. Dizemos que a rota é física utilizamos somente o processo de alteração do estado, por exemplo, a moagem e a destilação (retificação) é um processo físico. Os processos de rota química são alterações estruturais internas, por exemplo, a hidrólise é um tipo, que é a quebra da molécula de hidrocarbonetos ou compostos inorgânicos pela água (BARCZA, 2012).

E os processos bioquímicos são rotas que utilizamos de alterações do elemento a partir da incorporação ele elementos vivos para alterações na estrutura ou para o processamento em si do próximo elemento (carga) a processar, a fermentação é um excelente exemplo para isso.

Outro ponto importante é entendermos a diferença entre refinarias e biorrefinarias.

As refinarias são plantas de processos industriais que processam basicamente hidrocarbonetos, isto é, petróleo, este processo consiste em diversas fases, de rotas físicas e químicas, até a obtenção de combustíveis e derivados, utilizando tradicionalmente processos fisioquímicos.

As biorrefinarias são plantas de processos industriais que utilizam biomassa, por exemplo, a cana de açúcar que uma vez moída nas moendas, fornece através desta biomassa caldo e bagaço para geração de energia. Também foram desenvolvidas sobre as rotas tecnológico físico-químico.
Como a idéia desta introdução é apresentar conceitos de processos, concluímos que uma usina sucroenergética é uma planta de bioprocesso, isto é, uma biorrefinaria, com rotas físicas e bioquímicas de combustíveis de 1ª geração, tal qual como conhecemos hoje.

Uma vez tendo todos estes conceitos básicos, vamos nos envolver então com o tema central, que é o desafio da automação e controle industrial na evolução destas plantas industriais, entendendo que a próxima fronteira nestes setores serão os bicombustíveis de 2ª geração, ou mais profundamente, da evolução do controle de processos das rotas físicoquímicas atuais para conceitos biotecnológicos (BIOMINAS, 2004), mesmo na primeira geração.

Combustíveis de 2ª Geração
Figura 03 – Combustíveis de 2ª Geração

Não queremos neste artigo ser simplista com o tema, pois a própria temática nos recorre ao conhecimento de biotecnologia e todo um arcabouço de conhecimento sobre o assunto, porém nossa intenção é ser simples e direto, com foco na automação destas plantas industriais em seus principais desafios.

O ponto principal no processo de combustíveis de 2ª geração se refere à incorporação dos processos enzimáticos, isto é, transformar esta biomassa residual ou equivalente em material (carga), que tenha condições de fermentação.

Um dos processos pesquisados, que estão sendo estudados para aplicação em escala, são os biorreatores enzimáticos, estes processos de forma simplificada quebram as moléculas de celulose, com isso pode-se fazer o processo fermentativo e seguir no processo de produção do etanol.

Desse ponto de vista, ao invés de controlar apenas entradas e saídas, como atualmente na fermentação alcoólica de sacarose, é fundamental que se controle as condições em que estão presentes para a eficiência dos seres vivos responsáveis pelos processos fermentativos, como medidas biométricas desses, presença de invasores e aplique correções mais adequadas prontamente ao processo.

Um dos pontos especialmente estudados no passado é métodos eficientes de esterilização do caldo, particularmente micro-ondas (VALSECHI, 2005). Atualmente com o aumento do domínio da energia nuclear, essa alternativa deverá ser mais bem estudada, pois possibilitaria a eliminação do tratamento ácido ou antibióticos que atacam além dos invasores, também os microorganismos responsáveis pela fermentação.

Acontece, diante desses ataques, necessita consumir energia (açúcares) para recuperação de vitalidade e funcionalidade ou reprodução, o que implica em queda da eficiência global do processo fermentativo.

Mas mais profundamente, a mudança do paradigma físico-químico atual para um paradigma biotecnológico, como avaliar as condições do desenvolvimento dos microorganismos durante o desenvolvimento dos processos biotecnológicos (como a fermentação),é um ponto de desenvolvimento que pode resultar em ganhos de eficiência global significativos no processo, além de permitir a aplicação de organismos geneticamente modificados (OGM), permitindo o melhor desenvolvimento da segunda geração, assim como novas tecnologias verdes (bioplásticos, bioquímicos, bioenergia, biofármacos etc., melhorando a sustentabilidade da atividade humana.

Algumas iniciativas nesse sentido estão em desenvolvimento em vários setores pelo mundo, como o enorme desenvolvimento de tecnologias de imagem e som, que podem perfeitamente serem aplicadas nessa função. Mas além de possibilidades de medir, é importante desenvolver sistemas de interferência, principalmente preditivas, que evitem que esses organismos enfrentem sistemas de stress que resultem em consumo energético excessivo e aumentem sua vida útil.

Características do Processo

Todo o arcabouço da produção de etanol, independentemente da rota utilizada ou a geração tecnológica, isto é, de primeira ou segunda geração, nos remete ao fato de que a cana desde seu corte já está contaminada e, desde o transporte, moagem e bombeamento do caldo, vão aumentando o número de contaminantes.
A questão toda é que para se tratar a contaminação, hoje se utiliza a rota química e isto faz com que o processo utilize muita energia para que o nível de contaminação seja controlado, fazendo com que na ponta, haja uma grande perda de eficiência produtiva (AL SUKKAR, 2013).

Caminhamos para outras tecnologias, como por exemplo, a rota bioquímica, a química verde, diminuído a agressão no tratamento, elevando a eficiência do processo.
Além de toda a característica no tratamento do contaminante do caldo, temos um fator de processo que é o tempo, nos processos convencionais o modelo de controle se baseia na coleta de amostras, onde são levadas ao laboratório e após 24h, temos o nível de contaminantes para aí sim, fazermos uma interferência de controle para correção, porém neste tempo temos um ponto cego no processo, pois não temos condições de saber quantitativamente a correção necessária e perdemos eficiência energética até que haja essa correção.

Entendendo a descrição técnica proposta como a produção de etanol, independente da geração, como foi dito, a questão fermentativa ganha um espaço de destaque no biocontrole proposto, pois para a engenharia de automação, o fator tempo de correção é um desafio a ser solucionado, pois há um atraso em resposta, interferindo diretamente no processo produtivo.

Fluxo de Processo da Produção de Etanol
Figura 04 – Fluxo de Processo da Produção de Etanol

Biorreatores

Para conhecermos o processo central dos combustíveis de 2ª geração, vamos falar dos biorreatores, que são equipamentos que tem a função de catalisar reações, em nosso caso as enzimas por hidrólise.

Há diversos tipos de reatores e processos que compõem este equipamento, em nosso caso foge de nosso escopo descrever os mesmos, vamos falar sobre os principais efeitos que ocorrem nos mesmos, de forma genérica, que servirá de base para conhecermos as necessidades da automação.

Tipos de Biorreatores
Figura 05 – Tipos de Biorreatores

Os processos fermentativos para produção de enzimas neste biorreatores podem ser conduzidos basicamente de duas formas:

  • Biorreatores de fermentação submersa – Líquidos
  • Biorreatores de fermentação semi-sólida – Sólidos

No caso de nosso processo, que é a utilização do bagaço e palha da cana, os biorreatores de fermentação semi-sólida se aplicam.

Bioautomação

Para falarmos sobre os desafios da medição e controle industrial nestes tipos de processos, vamos recordar alguns conceitos muito importantes da engenharia de automação.

As medições industriais mais simples são as que se referem a grandezas físicas do processo, que agora se correlacionam com as chamadas rotas físicas de processos.

Medição Industrial Linear
Figura 06 – Medição Industrial Linear

Estas medições utilizam sensores chamados transdutores que através do contato direto no processo, emitem um sinal elétrico, por exemplo, um sensor de temperatura em contato com um fluido, a temperatura uma vez variando, varia-se o sinal elétrico para o medidor.

Quando dizemos transdutores é porque não estamos ainda falando em padrão de sinal de controle, linearidade, repetibilidade, entre outras características com medidor, que somente é possível através de uma eletrônica para qualificá-lo de transmissor de sinal, que ai sim teria todas as qualidades mínimas de uma medição de grandeza, naturalmente sendo bem aplicado nas características de cada processo.

Estamos explanando todos estes termos porque uma das grandes características de se fazer medição em bioprocessos é que conceitos de medições físicas não são aplicados, ou pelos menos se aplicados, são limitados em função de gradientes fora de respostas padrões nas medições convencionais.

Medição Industrial Não Linear
Figura 07 – Medição Industrial Não Linear

Uma das principais características da bioautomação, utilizaremos esta convenção em nosso caso, é que vamos ter um cenário de medições analíticas, porém fora de laboratório, isto é, em ambiente produtivo industrial, por exemplo, medição de oxigênio e pH, além da necessidade de medir variáveis que não são lineares.

As medições não lineares entram num escopo de controle fora do convencional, pois, via de regra, a automação como conhecemos, com instrumentos e controladores, medem grandezas lineares, ou pelo menos os equipamentos tratam elas como tal, ficando relativamente fácil elaborar malhas de controle com algoritmos bem definidos.

A partir destes pontos vamos descrever os desafios da automação nas biorrefinarias de 2ª geração.

Os Desafios

A medição da contaminação do processo, no nosso caso, passa a ter um papel de destaque, focando na questão tempo de resposta, uma vez que necessitamos de 24h para obter uma curva de contaminante para promover uma atuação no processo.

A instrumentação analítica ganha um papel de destaque, fundamentada num tripé, coleta, reação e resposta, equipamentos que podem medir esta carga com alta eficiência de entrega, com objetivo de diminuir o tempo para iniciar uma correção é a grande busca no quesito fermentativo. Entendendo então que os bioprocessos são caracterizados por variáveis não lineares, podemos relacionar as principais características que ocorrem nos biorreatores, onde nos remetem a buscar soluções para estes casos.

As variações diversas de umidade e temperatura que ocorrem no processamento podem influenciar negativamente a o metabolismo na reação dentro do biorreator.

Instrumentação Convencional
Figura 08 – Instrumentação Convencional

Como ocorre a respiração dos microorganismos, há calor no processo biorreativo, sendo assim, existe uma dificuldade de remoção do calor gerado nesta fase dos processos, interferindo nas variáveis de medição para controle.

Contudo, as medições de temperatura, ph, umidade, oxigênio dissolvido e concentrações do substrato, são a fronteira para que haja condições de controle deste bioprocesso.

Para melhorarmos o entendimento sobre estas necessidades de medição nestes processos, vamos conceituar os tipos de medição no campo da instrumentação e controle industrial.

Como conceituado anteriormente as medições físicas de processos são relativamente simples de serem feitas, uma vez que há padrões definidos até mesmo para linearização de sinais, podemos colocar estas medições no campo na instrumentação industrial.

Porém na instrumentação industrial temos um campo de estudos e aplicações chamadas de instrumentação analítica, onde fazemos medições baseadas em análises, tais como, oxigênio, cor, pH, ou seja, variáveis de características fisioquímicas, porém que necessitam dos chamados comparativos amostrais.

A instrumentação analítica, também conhecida de laboratório, é conhecida assim, pois normalmente são medições que ocorrem por amostragem, recolhendo parte de um material e analisando em equipamentos de análise, estas medições são chamadas de off-line e tem como característica um tempo grande para o resultado da medida, conhecida com timedelay.

Figura 09 - Instrumentação Analítica
Figura 09 – Instrumentação Analítica

A instrumentação analítica também pode ser enquadrada como in-line, isto é, com medição em linha no processo, porém normalmente são medições que exigem instrumentos sofisticados e manutenção cara do medidor, isto quando não há limites de medidas, pois estes instrumentos normalmente são calibrados para processos específicos.

Em função de todos estes elementos, da instrumentação industrial a analítica, não queremos aqui esgotar o assunto, muito menos em definir os melhores meios de aplicação, como este artigo tem o objetivo de focar o assunto, entendemos que para que estes desafios possam ser mitigados, temos que caminhar para um complemento além da instrumentação analítica, uma vez que esta tem por objetivo fazer a medição, porém temos a questão do controle, que este sim, por se tratar de biovariáveis não pode ser modelado por PID’s (Proporcional, Integral e Derivativo) convencionais.

Para preencher esta lacuna, vamos tratar de dois assuntos que cabem como complementos desta nossa bioautomação, os softsensores e os modelos APC, controle avançado de processos.

Os Softsensores

Os softsensores também conhecidos como sensores virtuais, são ferramentas avançadas da engenharia da automação.

A idéia é que estes softsensores, que são na verdade modelos matemáticos se comportem como inteligências de sistema, uma vez que não conseguimos por modelos convencionais fazer leituras e atuações em processos complexos, como este de um biorreator. Outro ponto de aplicação dos sensores virtuais é quanto não se consegue implantar fisicamente um sensor em determinado ponto de um processo industrial, porém conhece-se a “curva” deste processo, que foi modelada em um laboratório.

Figura 10 – SoftSensor
Figura 10 – SoftSensor

Uma vez tendo esta curva, isto é, como este processo se comporta numa linha do tempo, mesmo que tenha n variáveis, pode-se “programar” este sensor para funcionar como estivesse conectado fisicamente ao processo, sendo que o mesmo pode emitir sinais para um controle de válvula, motor, ou qualquer outro elemento para uma atuação fora de um padrão físico ou químico, neste caso nosso um bioprocesso, com particularidades específicas.

Estes sensores uma vez definidos que irão controlar um processo, chamamos este modelo de controle inferencial, isto é, você tem um ponto de medição de referência, este alimenta o softsensor que modela um controle matematicamente, e faz uma saída, isso chamou de controle inferencial, é um estado dinâmico do processo conhecido.

Os modelos matemáticos podem ser diversos, mínimos quadrados, regressão, correlação, arvore de decisões entre outros.

Para se construir um sensor virtual, que normalmente será programado em um controlador programável, deve-se seguir alguns passos básicos:

  • Coletar dados do processo e seu comportamento dinâmico
  • Pré-processamento eliminando ruídos do processo
  • Construção do modelo e escolha das variáveis de inferência
  • Validação do modelo (comparar ao processo conhecido)
  • Instalação na planta e monitoração on-line

Não temos a intenção aqui de explicar todo o funcionamento de um algoritmo destes, porém o conceito é muito importante para que possamos concluir a solução deste desafio.

APC – Controle Avançado de Processo

Os APC (Advanced Process Control) ou Controle Avançado de Processos, são ferramentas de automação que complementam situações onde precisamos obter controle complexos e/ou otimizados.

O modelo mais utilizado para controle de processo na indústria hoje é o algoritmo PID (Proporcional Integral e Derivativo), que tem como principal objetivo manter uma variável de controle dentro de um SP (set point) pré ajustado, com correções deste erro dentro de um tempo aceitável para o processo.

Figura 11 - Conceito de APC
Figura 11 – Conceito de APC

Ocorre que como já descrevemos anteriormente, os bioprocessos tem características de elevadas constantes de tempo e não linearidade em respostas, com isso a aplicação simplesmente de um modelo PID, não consegue fazer uma correção numa curva especial de controle, como de um biorreator por exemplo.

O APC não substitui o PID, isso é muito importante frisar, pois há confusões a este respeito, assim como existem modelos que atribuem o APC como com complemente avançado de controle, como, por exemplo, as lógicas nebulosas, ou simplesmente Fuzzy.

Com isso concluímos que, o APC é um complemento do PID onde o mesmo não é substituído pelo PID, sua aplicação se dá em processos complexos, como no caso de biocontrole, e também como ferramenta de otimização de processo, assunto este que foge do escopo deste artigo.

Solução Proposta

Pontuando que os principais desafios de nosso processo, tempo de resposta na medição de contaminantes, não linearidade de medições analíticas nas reações enzimáticas e controle não linear de processo, a tecnologia que chamaremos de bioautomação e biocontrole passa a ser a resposta a estes desafios na entrega de uma solução exeqüível.

Na questão da medição do contaminante, destacamos a aplicação de um equipamento de medição analítica do caldo, onde através da coleta de amostras em pontos de carga do processo, podemos identificar de forma antecipada o nível de contaminação da carga.

O equipamento proposto é um sistema automatizado de análise de ácido lático, que em nosso caso vamos descrevê-lo como SAA, o retorno do processamento é a quantidade de ácido lático da amostra, que por correlação num sistema computacional em modelagem de processo, temos uma condição de fermentação, que por prevenção poderemos intervir na correção da contaminação, tudo isso em 30 minutos, ante 24h no processo convencional (AL SUKKAR, 2013).

Figura 12 - Princípio de Funcionamento do SAA
Figura 12 – Princípio de Funcionamento do SAA

Neste processo de biocontrole, através da resposta da amostra, o equipamento pode enviar um sinal para o PLC (Controlador Lógico Programável) ou DCS (Sistema Digital de Controle Distribuído), que uma vez programado, pode tomar automaticamente ações de controle, fazendo com que a correção por prevenção tenha ganhos de eficiência energética, como podemos ver abaixo um modelo de aplicação.

Figura 12 - Comparativo de controle convencional e com a aplicação do SAA
Figura 12 – Comparativo de controle convencional e com a aplicação do SAA

Desta forma destacamos que no modo convencional, em função do atraso em resposta para iniciar uma correção, teremos um alto consumo de insumos, porém com a aplicação do SAA podemos interferir no processo, que em nosso caso apresentado temos cerca de 50% de ganho.

No que tange ao controle do biorreator, uma vez que definimos nossos conceitos sobre bioprocessos, especificamente para produção de biocombustíveis de 2ª geração, vimos que existem desafios que devem ser solucionados na área de controle do processo.

De forma a simplificar o entendimento sobre nosso assunto, vemos que as variáveis da biorreação devem ser tratadas de forma especial, uma vez que são analíticas, dependente de tempo que geram atrasos em respostas e não são lineares.

Vamos montar um pequeno processo baseado em nosso reator proposto, a idéia não é dar uma solução única, mas mitigar um conceito de solução apresentada na realidade de um sistema de biorreação. Vejamos abaixo um fluxograma com os instrumentos relacionados numa legenda que indica a função básica dos mesmos.

O modelo matemático e de controle proposto é conceitual está demonstrado e descrito em seqüência.

Figura 14 - Solução Proposta
Figura 14 – Solução Proposta

Legenda de Instrumentos:

  • FT1 – Transmissor de vazão gás entrada do biorreator
  • FT2 – Transmissor de vazão gás saída do biorreator
  • TT1 – Transmissor de temperatura gás entrada do biorreator
  • TT2 – Transmissor de temperatura gás saída do biorreator
  • AT1 – Transmissor de umidade gás entrada do biorreator
  • AT2 – Transmissor de umidade gás saída do biorreator
  • AT3 – Transmissor de O2 saída do biorreator
  • AT4 – Transmissor de CO2 saída do biorreator
  • AT5 – Transmissor de pH tanque fermentação
  • TT3 – Transmissor de temperatura tanque fermentação
  • AT6 – Transmissor de oC alcoólico tanque fermentação
  • LT1 – Transmissor de nível tanque biorreator
  • LT2 – Transmissor de nível tanque fermentador
  • XV1 – Válvula de controle entrada de carga
  • XV2 – Válvula de controle saída biorreator
  • XV3 – Válvula de controle saída fermentador

A solução proposta acima nos mostra uma instrumentação industrial associada a uma instrumentação analítica, de pH, e O2 e CO2 nos gases.

Estas medidas associadas a curvas conhecidas podem ser correlacionadas a outras variáveis que ocorrem no processo de hidrólise dentro do biorreator.

Não faz parte de nosso escopo mostrar como se monta curvas de reação, porém é necessário ter estas para montar os modelos matemáticos, conforme explicado anteriormente para compor os softsensores. Segue a solução em forma de um blocograma de controle, o importante é entender como associar medição física do processo com elementos para o biocontrole, neste caso os analíticos e usando os modelos conhecidos para ajustar a não linearidade nos softsensores.

Com isso formulador pode-se aplicar APC para liberação entre tanques e cargas, dando seqüência a um processo.

A composição do processo de controle se dá por funções avançados no controlador programável, hoje dispomos de uma gama grande de funções até mesmo pré-definidas. A qualidade do controle está intimamente ligado a precisão da medida e processo é um espelho da modelagem que se faz no softsensor, por isso é imprescindível sua validação no laboratório para teste do modelo.

Conclusão

É fato que as usinas sucroenergéticas como conhecemos hoje passarão por uma evolução e alterações em suas rotas.
Não é entendível simplesmente aumentar somente áreas de plantios para continuarmos com rotas de 1ª geração, pois temos conhecimento apesar de necessitar muita pesquisa aplicada na área que estamos descrevendo.

Tão ou mais importante frisar é que a mudança de rota é muito importante, isto é, temos que re-pensar o processo inclusive de primeira geração, antes mesmo que imaginar a segunda geração como solução produtiva, uma vez que ainda temos grandes perdas no processo fermentativo, onde a aplicação de novos conceitos, como a bioautomação, poderão certamente contribuir para um novo desenho produtivo de nossas bioplantas.

Esperamos que este artigo esclareça o conceito de colocar em prática a própria evolução da automação, pois somente com ela poderemos dar forma industrial as pesquisas que estão em desenvolvimento e que certamente serão aplicadas em nossas usinas.

Não queremos esgotar o assunto, mesmo porque está escrito de forma simples e direta para uma formação até mesmo de opinião e que abra novos questionamentos e sugestões de como poderíamos aplicar novas técnicas de controle.

Seguramente termos como bioprocesso e bioautomação, farão cada vez mais parte de nosso dia a dia nos projetos de engenharia, com o objetivo de sermos uma civilização inquieta pela busca e o aperfeiçoamento de novas formas de melhorar o mundo em que vivemos, em especial pela busca da energia.

Apresentação:

[slideshare id=26177621&doc=apresentao-automaodebiorrefinariasdeetanoldesegundagerao-130913144628-phpapp01&w=645]

Artigo em PDF:

[slideshare id=26177524&doc=automaodebiorrefinariasdeetanoldesegundagerao-r1-130913144235-phpapp02&type=d&w=645]

Bibliografia

  • BARCZA, M. V. Processos Unitários Orgânicos: Hidrólise. Lorena, SP. EEL USP,8p. 2012.
  • Disponível em: http://www.dequi.eel.usp.br/~barcza/Hidrolise.pdf. Acesso em: 05 de mai de 2012.
  • BIOMINAS Diagnóstico BIOTECNOLOGIA, Belo Horizonte. MG, FIEMG / IEL, 74p., 2004.
  • Disponível em: http://www.sebraemg.com.br/arquivos/coopere_para_crescer/geor/vejatambem/diagnosticosetorial/diagn%C3%B3sticoind%C3%BAstriabiotecnologiaemmg02004.pdf. Acesso em: 5 de mai de 2012.
  • Disponível em: http://www.athena.biblioteca.unesp.br/exlibris/bd/brc/33004137041P2/2005/valsechi_oa_dr_rcla.pdf. Acesso: 5 de mai de 2012.
  • BORGES, Fernanda Cabral – Proposta de um Modelo Conceitual de Biorrefinaria com Estrutura Descentralizada – 2009.
  • CASILLO, Danielle Simone da Silva –Controle Preditivo Não Linear Baseado no Modelo Hammestein com Prova de Estabilidade -Unif. Fed. Rio Grande Norte – 2010.
  • ECOFYS.Bioenergia – Manual sobre Tecnologias, Projetos e Instalações – DGS – 2008.
  • FARINAS, Cristiane Sanches – Etanol de 2ª geração – Desafios da Instrumentação e Automação– Embrapa, 2010.
  • FILHO, Constantino Seixas – Sensores Virtuais – Revista Intech 123, Edição 2011.
  • RODRIGUES, José Augusto – Do Engenho a Biorrefinaria – Instituto de Química da Universidade de Campinas – 2010.
  • KRONKA, Eloisa Mocheuti: Biotecnologia Industrial – Controle de Contaminação – Apresentação, 2013.
  • SALAU, Nina Paula Gonçalves – Bioenergia – Oportunidades e Desafios na Produção de Pequena Escala – Unif. Federal de Santa Maria – 2010.
  • VALSECHI, O. A. Efeito da radiação de micro-ondas sobre LactobacillisFermentum; Linhagens: CCT 41,43, CCT4144, CCT 4145, CCT 4146 e FT038B. Tese de doutorado, Instituto de Biocências de Rio Claro, Universidade Estadual Paulista, Rio Claro, 2005.
  • VILACAMPA, MAMMOLI E BREBBIA – Energy andSustainability III–WITEPress – 2006.

Deixe uma resposta

Seu endereço de email não será publicado.

1 comentário
  1. Pedro Moreno Diz

    Parabéns pela bela matéria Márcio.
    Realmente, este é um ramo que vai crescer exponencialmente e dará grandes frutos ao País e aos profissionais da área, pois quando se trata de combustível e energia, a coisa é séria.

    Um abraço, e espero por mais matérias.