Automação da análise de oxigênio dissolvido em biorreatores airlift através de programação em Python utilizando uma interface sensor-Arduino

Abstract

Um dos maiores dilemas enfrentados nos estudos de otimização deprocessos é o tempo gasto com tarefas repetitivas. Essas tarefas frequentementeexigem a realização de análises semelhantes, mas considerando diferentes variáveis. No contexto específico da análise das variações do coeficiente volumétrico de transferência de oxigênio (kLa) em biorreatores, as quais envolvem a alteração de parâmetros como vazão de ar aplicada e adição de estruturas geométricas, é necessário conduzir uma grande quantidade de análises que se repetem. Nesse sentido, torna-se crucial desenvolver uma ferramenta capaz de automatizar esses processos e análises repetitivas, a fim de otimizar o tempo despendido nessas tarefas e direcioná-lo para a interpretação e análise dos dados obtidos. Para atingir esse objetivo, foi aplicada a programação e o uso de uma interface computacional amigável utilizando o Arduino. Essa abordagem permitiu a interação direta com o sensor de oxigênio dissolvido, abrindo caminho para a automação da coleta e tratamento dos dados obtidos. O sistema final demonstrou excelente estabilidade e confiabilidade, produzindo resultados muito similares aos obtidos por meio de análises manuais. Esses resultados evidenciam que futuros aperfeiçoamentos, incluindo a automação do controle de outras variáveis, poderiam resultar em ganhos de tempo ainda maiores dedicados a essas tarefas. Ao empregar essa abordagem automatizada, foi possível reduzir consideravelmente o tempo gasto com tarefas repetitivas e aumentar a eficiência na análise de variações do coeficientevolumétrico de transferência de oxigênio em biorreatores. Essa ferramenta tem opotencial de contribuir significativamente para estudos de otimização de processos efacilitar a interpretação dos dados obtidos, promovendo avanços na área depesquisa em questão.

One of the greatest dilemmas in process optimization studies is the time spenton repetitive tasks. These tasks often involve conducting similar analyses whileconsidering different variables. In the specific context of analyzing variations in the volumetric oxygen transfer coefficient (kLa) in bioreactors, which entails altering parameters such as applied air flow rate and the addition of geometric structures, a significant number of repetitive analyses need to be performed. Consequently, developing a tool capable of automating these processes and repetitive analyses becomes crucial in order to optimize the time spent on these tasks and redirect it towards data interpretation and analysis. To achieve this goal, programming techniques were employed along with a user-friendly computational interface using Arduino. This approach facilitated direct interaction with the dissolved oxygen sensor,paving the way for automating data collection and processing. The final system demonstrated excellent stability and reliability, generating results highly comparable to those obtained through manual analyses. These findings indicate that further enhancements, including automation of the control of other variables, could lead to even greater time savings dedicated to these tasks. By implementing this automated approach, it was possible to significantly reduce the time spent on repetitive tasks and enhance efficiency in analyzing variations in the volumetric oxygen transfer coefficient in bioreactors. This tool holds great potential for contributing significantly to process optimization studies and facilitating data interpretation, thereby advancing research in this field.