RESUMOAs folhas da moringa são bastante nutritivas e sua secagem é importante para seu armazenamento. A conservação pela secagem promove a remoção de água do produto evitando assim o desenvolvimento de microrganismos e garantindo a estabilidade do produto. Assim, este trabalho teve por objetivo analisar a cinética de secagem de folhas de moringa e ajustar diferentes modelos matemáticos aos valores experimentais de razão de umidade. As folhas colhidas possuíam umidade inicial de aproximadamente 79% (b.u.), e após a secagem com temperaturas controladas (40ºC, 50ºC e 60ºC) atingiram umidades quase nulas. Cinco modelos foram ajustados aos dados experimentais e com base no valor do coeficiente de determinação ajustado (R²) pôde-se concluir que o modelo de Midilli et. al. (2002) foi o que melhor representou a cinética de secagem das folhas de moringa. A partir do ajuste matemático da difusão líquida foi possível observar que o aumento da temperatura no ar de secagem promoveu maior taxa de remoção de água do produto, já que o aumento da temperatura provocou uma elevação no coeficiente de difusão efetivo. Por meio do uso da equação de Arrhenius avaliou-se a influência da temperatura no coeficiente de difusão efetivo e a partir da regressão linear foi obtida uma energia de ativação de 37,21 KJ.mol -1 para o processo de secagem de folha da moringa. INTRODUÇÃOA Moringa oleifera Lam é um vegetal de pequeno porte, com cerca de 12 m de altura, pertencendo à família Moringácea, composta apenas de um gênero (Moringa). Nativa do norte da índia tem crescimento rápido e é notada em vários países dos trópicos. É conhecida por vários nomes, que estão relacionados aos seus diversos usos (Maracajá et. al., 2010).Além disso, as folhas da moringa são muito nutritivas, contendo um alto conteúdo de proteínas, além de serem ricas em vitaminas A e C, cálcio, ferro e fósforo (Mathur, 2005). Pedral et. al. (2015 realizaram um estudo físico-químico das folhas da moringa desidratadas por secagem convectiva e liofilização e observaram que o teor de proteínas foi de (16,47±5,57)% e (27,46±3,93)%, respectivamente.

Modeling of biotechnological processes is difficult due to their nonlinear characteristics. Therefore, an artificial neural network was developed as a viable option for the prediction of the main variables of the tertiary treatment with Chlorella vulgaris. The network was designed with a hyperbolic tangent activation function and trained using a set of experimental and simulated data. The Levenberg‐Marquardt algorithm was used to train the network; four input neurons (luminosity, ammonium ion, phosphate, and initial biomass concentrations) and two output neurons (ammonium ion and phosphate concentrations) were fixed. The network architecture with one hidden layer [4,7,2] was chosen because it presented the lowest mean square error of the test combined with high R2, indicating that the network provides a good model for use in real applications.

The search of the scientific community for efficient and cheap technologies for the treatment of wastewater in Brazil continues being a challenge, mainly in the effort to encourage the government, responsible for the application and proliferation of these technologies. The release of contaminated effluent without treatment in the aquatic bodies leads to the degradation of these environments, what requires the reuse of these waters, facing environmental sustainability. In this context, microalgae establish a promising alternative, once the main attribute of algae culture in wastewater is its ability to efficiently assimilate organic carbon and inorganic nutrients from wastewater to achieve a clean effluent with efficient nutrient removal, besides a biomass production, accumulation of lipids, which can be converted into biodiesel. Assuming the important role of photosynthetic CO2 fixation, which helps to mitigate the alarming effects of the release of greenhouse gases into the atmosphere. The main objective of this work was to evaluate the capacity of the microalga Chlorela vulgaris in the removal of phosphorus from the sanitary sewage collected at the effluent treatment plant at Federal University of Sergipe using a small batch reactor. The results showed that the species Chlorella vulgaris were able to assimilate phosphorus and to remove organic matter (Chemical Oxygen Demand, COD) from the effluent. The results showed that photobioreactors using microalgae for the treatment of effluents is a promising technique and motivate additional studies, mainly due to their capability of adding value to the biomass generated during the treatment.