Foto: Divulgação Unioeste

Garantindo a segurança de pessoas e maquinários agrícolas, o agora Doutor pela Universidade Estadual do Oeste do Paraná (Unioeste), Luís Eduardo Zarpellon, desenvolveu um dispositivo de detecção de incêndios em secadores de grãos com uso de técnicas de Redes Neurais Artificiais (Inteligência Artificial) em sua pesquisa de doutorado no Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química (PPGEQ), campus Toledo.

Zarpellon é Bombeiro Militar e percebeu um alto índice de incêndios em secadores de grãos na região, devido ao número de ocorrências atendidas pelo Corpo de Bombeiros. Sendo assim, buscou entender os motivos de tantos incêndios nestes equipamentos. “O trabalho preventivo é necessário para não haver incêndios, mesmo assim durante o processo de secagem existe uma probabilidade muito grande destes incidentes ocorrerem. A maioria dos secadores trabalha com transferência direta de calor das fornalhas até a coluna de secagem de grãos, então a possibilidade de incêndios é muito alta. Daí surgiu a necessidade de pesquisar e criar um novo dispositivo que detecte incêndios ainda em fase incipiente”, explica o pesquisador.

Os incêndios em secadores de grãos podem fazer com que tanto o equipamento quanto os insumos sejam perdidos. Segundo Zarpellon, até o momento que o operador perceba o incêndio, este já pode estar em uma fase avançada, sendo muito difícil de apagar. Com isso, verificou-se a necessidade de um dispositivo que detecte os incêndios logo no início.

Para iniciar a pesquisa foram realizados ensaios em protótipo. Foi construído um secador em escala reduzida e um sistema inovador de Rede Neural Artificial. “Foi desenvolvido primeiro no protótipo. Foram instalados uma série de sensores de temperatura e umidade de grãos, de secagem e de condições atmosféricas, sensor de concentração de gases, nível de grãos e velocidade de descarga, interligados através de uma Rede Neural. A inteligência processa todos esses dados, e dizem se os padrões de secagem estão dentro da normalidade ou se há alguma variação para indicar um princípio de incêndio”, comenta Zarpellon.

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Ainda no protótipo, o dispositivo se mostrou eficaz. A Rede Neural, programada através de um algoritmo em linguagem Phyton, já começou a apontar a detecção precoce de incêndios induzidos. Em um segundo momento, Zarpellon conta que em 2023, já em escala industrial, o dispositivo foi instalado em um secador real para fazer o monitoramento por alguns meses. “Tivemos a oportunidade de ter dois incêndios reais durante a fase de testes, e o equipamento respondeu satisfatoriamente nessas condições. Houve, portanto, a validação do dispositivo, comprovando que ele realmente funciona”.

Quem orientou Zarpellon na pesquisa, foi o professor Camilo Freddy Mendoza Morejon, docente do PPGEQ. Segundo ele a inovação consiste em uma combinação de dispositivos eletrônicos, sensores inteligentes e algoritmos de Inteligência Artificial que são capazes de monitorar em tempo real as diversas condições dos elementos que compõem os sistemas de secagem de grãos (fornalhas, dutos e leitos de secagem), visando identificar distorções operacionais que remetam a riscos de incêndio/explosões. “Na prática, o sistema detecta variações atípicas das variáveis de temperatura, umidade e até mesmo a presença de gases, sinais que podem indicar o início de uma combustão espontânea. Quando o sistema identifica as distorções operacionais indicadores aciona automaticamente um sinal para ajustar as variáveis operacionais, evitando com isso o começo dos incêndios e explosões nos sistemas de beneficiamento e armazenamento de grãos”.

A expectativa é de que, com o tempo e por meio da parceria Universidade-Empresa (nos moldes da Lei de Inovação do Brasil), a tecnologia seja aprimorada e se torne acessível a um número ainda maior de agroindústrias, potencializando a segurança em todo o processo de armazenamento de grãos e garantindo uma maior confiança na produção agrícola nacional.

Assim se demonstra o grande potencial das universidades para o desenvolvimento de tecnologias inovadoras para os diversos desafios dos sistemas produtivos.

Ensino e Pesquisa

Segundo Luís Eduardo Zarpellon, a Unioeste cumpriu seu papel em garantir o ensino e a pesquisa durante a pesquisa de doutorado. Ele afirma que recebeu todo o embasamento teórico necessário para alcançar os resultados esperados na parte prática. “A Universidade, por meio de laboratórios e dos professores do Programa de Pós-graduação em Engenharia Química, ofereceu a possibilidade de assimilação de conceitos teóricos, além da orientação e direcionamento para os estudos de campo. A Unioeste forneceu o suporte necessário para encontrar e desenvolver um método inovador na concepção do dispositivo de detecção de incêndios em secadores de grãos. As Redes Neurais Artificiais, além de serem um tema contemporâneo, possuem um vasto campo de aplicação na segurança contra incêndios”.

(Da Assessoria Unioeste)

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Fernanda Toigo

Colaborou: Astrogildo Nunes – [email protected]