Modelagem da produção de ácidos graxos voláteis e metano através de regressão linear múltipla com uso de linearização das variáveis e otimização do coeficiente de determinação

Abstract

O desenvolvimento de modelos preditores da digestão anaeróbia permite prever a produção de biometano (bio-CH4) e de ácidos graxos voláteis (AGV), economizando custos e tempo experimental para saber essas produções e guiando a realização de novos experimentos pelo conhecimento das variáveis mais significantes com seus valores ótimos. Assim sendo, desenvolveram-se modelos preditores através da regressão linear múltipla (RLM) pelo método dos mínimos quadrados, com transformações de linearização das variáveis e de otimização do coeficiente de determinação (R²), para experimento de codigestão anaeróbia de biomassa de microalgas (BM) proveniente de lagoa de alta taxa (LAT) com vinhaça de cana-de-açúcar (VC). A codigestão se deu em sistema de dois estágios com reator acidogênico (RA) produtor de AGV no primeiro estágio, e reator metanogênico (RM) produtor de bio-CH4 no segundo estágio. O experimento teve duração de 270 dias e foi dividido em três fases experimentais: start-up; codigestão de BM e VC; e codigestão de biomassa de microalgas pré-tratada termicamente (BM-PT) com VC. As transformações das variáveis para linearização e otimização do R² foram realizadas no software SAB Comparativo®, desenvolvido pela Dantas Engenharia, onde foram testados arranjos de 7 escalas: x, 1/(x), Ln(x), Raiz(x), 1/Raiz(x), (x)², 1/(x)². Os testes iniciais de otimização dos modelos do RA foram com 4 variáveis independentes e a concentração de AGV no efluente como dependente, resultando em 2.520 arranjos testados. Foi gerado um modelo preditor para as duas últimas fases do RA, levando a 2 modelos. Os testes iniciais do RM foram com 13 variáveis independentes e o rendimento de metano (rend.CH4) como variável dependente, resultando em 8.648.640 modelos testados. Os testes para o RM foram divididos em etapas. Foi gerado um modelo para as duas últimas fases do RM, com a fase 2 subdividida devido à mudança de aparelho de quantificação do biogás. Todos os modelos tiveram valor de R² acima de 0,89 e nível de significância global acima de 99,99%, com maior R² para o RA de 0,95 e maior R² para o RM de 0,96. Dentre as variáveis independentes que foram significantes para os modelos do RA, 3 foram selecionadas como mais importantes e suas melhores escalas indicadas, juntamente com a variável dependente. Para o RM, 5 variáveis foram mais relevantes e suas escalas indicadas, bem como para a variável dependente. O método de transformações das variáveis permitiu a modelagem em um caso que a RLM falhou e aumento do R² em todos os outros casos, chegando ao ganho de até 54 pontos percentuais.