Meteorologia

  • 25 JULHO 2024
Tempo
25º
MIN 19º MÁX 27º

Cientistas de Coimbra usam IA para prever regenerabilidade de óleo

Coimbra, 10 jul 2024 (Lusa) - Uma equipa de cientistas da Universidade de Coimbra (UC) está a desenvolver métodos analíticos instrumentais e de Inteligência Artificial (IA) para prever se um óleo lubrificante usado pode ser regenerado, atendendo ao seu potencial de coagulação.

Cientistas de Coimbra usam IA para prever regenerabilidade de óleo
Notícias ao Minuto

14:50 - 10/07/24 por Lusa

Tech Inteligência Artificial

Os cientistas da Faculdade de Ciências e Tecnologia da UC realizam este trabalho em colaboração com a Sogilub - Sociedade de Gestão Integrada de Óleos Lubrificantes Usados, Lda., no âmbito do projeto 'Intelligent Computation and Analytics for the Regeneration of Oils' (ICARO).

Em Portugal, a taxa de regeneração está acima dos 80%, mas alguns óleos usados levantam problemas de coagulação durante esse processo que, se não detetados, provocam uma paragem e consequente perda de todo o óleo potencialmente regenerável, revelou a UC em nota de imprensa enviada à agência Lusa.

"Os óleos recolhidos nos pontos de recolha (oficinas automóveis e indústria, por exemplo) são encaminhados para os Operadores de Gestão de Resíduos (OGR) e, posteriormente, regenerados em unidades industriais", explicou o coordenador do projeto, docente do Departamento de Engenharia Química e investigador do Centro de Engenharia Química e Recursos Renováveis para a Sustentabilidade, Marco Reis, citado na nota.

Segundo o docente, o fenómeno de coagulação é complexo e os seus mecanismos não são completamente conhecidos.

Portanto, está-se a "desenvolver uma ferramenta baseada em IA, que permita prever a regenerabilidade desses óleos", pretendendo-se "que este processo se realize de forma rápida, sem sobrecarregar os laboratórios, pelo que a aquisição da informação deve ser ágil".

O procedimento atual de deteção, feito durante a admissão dos óleos lubrificantes usados nos OGR, baseia-se num processo laboratorial complexo, demorado e dispendioso, devendo ser melhorado, afirmou a UC.

Assim, explorou-se "o uso de métodos espetroscópicos, como a espectroscopia MIR e NIR, que permitem recolher a informação química fundamental para alimentar o algoritmo de IA", acrescentou Marco Reis.

Neste momento, os investigadores da FCTUC estão a iniciar a terceira fase de testes à escala real e os resultados "são muito promissores".

Segundo o coordenador do projeto, nas duas primeiras fases foram realizados testes em apenas um OGR, mas o plano é estender a vários e, no futuro, "apesar de muito ambicioso", pretende-se estudar o cenário desta decisão ser tomada logo nos pontos de recolha.

"Os óleos lubrificantes são fundamentais para o funcionamento de muitos tipos de máquinas usadas intensivamente na indústria e na sociedade, pelo que a sua regeneração é crucial para maximizar a eficácia com que se usam os recursos naturais e minimizar o impacto ambiental".

No projeto, além de Marco Reis, participam os professores Licínio Ferreira, Margarida Quina e Pedro Faia, e os investigadores Tiago Rato, Rúben Gariso e Sofia Braz.

Leia Também: CEO da Defined.ai pede que pacote de medidas inclua IA

Recomendados para si

;

Recebe truques e dicas sobre Internet, iPhone, Android, Instagram e Facebook!

O mundo tecnológico em noticias, fotos e vídeos.

Obrigado por ter ativado as notificações de Tech ao Minuto.

É um serviço gratuito, que pode sempre desativar.

Notícias ao Minuto Saber mais sobre notificações do browser

Campo obrigatório