Hydrogen peroxide has been studied as an alternative for sulfur in the white sugar industry. Sulfur has been associated to allergic diseases, mainly asthma. In this study, artificial neural network (ANN) models are proposed to predict the effects of different variables (peroxidation time, temperature, pH, H2O2 dosage, and initial °Brix) on sugarcane juice color removal and sucrose content. Experimental results and the ANN models revealed that temperature showed the greatest influence on the decrease of juice color; nevertheless, the effect of temperature depended on pH: at pH<;5.0 a decrease in juice absorbance was observed at temperatures close to 38 °C, whereas in the pH range of 5.0–6.3, absorbance decreased only at about 50–62 °C, regardless of the amount of hydrogen peroxide used. On the other hand, the remaining sucrose content after peroxidation was influenced by the initial °Brix and by pH.
RESUMO -A contaminação de águas por efluentes industriais é uma preocupação mundial sendo a indústria têxtil um dos maiores consumidores e poluidores da água. A biossorção tem sido empregada com sucesso para a remoção célere e eficiente de corantes têxteis de meios aquosos, permitindo a disponibilização rápida da água tratada para reuso. Contudo, após sorção, os materiais biossorventes tem como destino final o aterro sanitário ou a incineração, soluções de custos questionáveis e não ambientalmente amigáveis. O uso exclusivo de processos oxidativos avançados (POA) para o tratamento de efluentes têxteis também tem sido utilizado. Porém, em larga escala, o custo e tempo necessário para a disponibilização da água tratada para reuso e os grandes volumes a serem tratados são limitantes destes processos. A associação da biossorção e POA pode ser um caminho interessante para o tratamento de efluentes têxteis. O presente trabalho empregou processos foto-Fenton para o tratamento de resíduo de biomassa de levedura seca proveniente da indústria sucroalcooleira após sorção de corante têxtil reativo Red-FNR (Cibacrom, Huntusman, EUA). O processo foto-Fenton mostrou-se eficaz para degradação de resíduo sólido de levedura com remoção de 61,2% da massa em 45 minutos. INTRODUÇÃODentre as indústrias mais poluidoras, a têxtil ganha destaque pelo elevado consumo de água e a exposição deste bem de direto da humanidade a uma variedade de substâncias que apresentam características químicas e toxicológicas tão diversas que dificultam o estabelecimento de uma única forma de tratamento para os efluentes gerados (Kant, 2012).Aproximadamente 52% das fibras têxteis são compostas de algodão e a produção destas fibras coloridas contribui bastante para a geração de efluentes pigmentados com corantes reativos, estes apresentam substâncias potencialmente danosas aos seres vivos. Em vista do potencial tóxico dos efluentes têxteis, surgiram normas legais que imputam à indústria têxtil a responsabilidade pelo controle e tratamento de seus efluentes, levando estas à busca de alternativas para minimizar seus impactos.Para atender a legislação a indústria têxtil tem empregado largamente processos envolvendo micro-organismos no tratamento de seus efluentes, utilizando lodo ativado ou micro-organismos biologicamente ativos para a degradação, interconversão, ou acumulação de espécies contaminantes (Sangchul et al., 2005).
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.