UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA “JÚLIO DE MESQUITA FILHO” FACULDADE DE CIÊNCIAS E ENGENHARIA Programa de Pós-Graduação em Agronegócio e Desenvolvimento NATÁLIA DADARIO COMBUSTÍVEL DERIVADO DE RESÍDUOS (CDR) COM ADIÇÃO DE CASCA DE AMENDOIM: UMA AVALIAÇÃO COM ALGORITMO DE SUPORTE À TOMADA DE DECISÃO TUPÃ 2024 NATÁLIA DADARIO COMBUSTÍVEL DERIVADO DE RESÍDUOS (CDR) COM ADIÇÃO DE CASCA DE AMENDOIM: UMA AVALIAÇÃO COM ALGORITMO DE SUPORTE À TOMADA DE DECISÃO TUPÃ 2024 Tese apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Agronegócio e Desenvolvimento da Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho”, Câmpus de Tupã, como requisito para a obtenção do título de Doutora em Ciências. Área de concentração: Agronegócio e Desenvolvimento Linha de pesquisa: Desenvolvimento e Meio Ambiente Orientador: Prof. Dr. Mario Mollo Neto Coorientadores: Profa. Dra. Camila Pires Cremasco Gabriel e Prof. Dr. Felipe André dos Santos Impacto potencial desta pesquisa Este estudo apresenta impacto de dimensão econômica, uma vez que ao prover o aproveitamento energético do Combustível Derivado de Resíduos (CDR), com ou sem adição de biomassa, é possível diminuir a despesa de matéria prima para geração de energia, visto que o Resíduo Sólido Urbano (RSU) não possui custo de aquisição e possui capacidade firme, ou seja, a garantia de disponibilidade de material ao longo de todo o ano. Além disto, tem impacto ambiental, pois quando o CDR possui boa qualidade, pode-se reduzir a emissão de Gases de Efeito Estufa (GEE), já que não serão utilizados novos combustíveis fósseis para geração de energia. Por fim, a pesquisa possui impactos políticos e sociais, dado que os resultados proporcionarão aos administradores municipais uma alternativa quanto à destinação adequada dos RSU levando em consideração o interesse público. Potential impact of this research This study presents economic impacts, as it provides an opportunity for energy utilization of RDF, with or without the addition of biomass. This can lead to a reduction in raw material expenses for energy generation, especially considering that MSW (Municipal Solid Waste) does not have acquisition costs and offers a reliable supply throughout the year. Furthermore, it has environmental impacts since high-quality Residue Derived Fuel (RDF) can reduce Greenhouse Gas (GHG) emissions, as new fossil fuels won't be used for energy generation. Lastly, the research has political and social impacts as well, as the results can provide municipal administrators with an alternative for proper MSW disposal while considering public interests. This can lead to better waste management policies and practices, contributing to the overall well-being of communities and the environment. Esta tese é dedicada à minha mãe, Ana Maria Cestari Dadario, que nunca mediu esforços para que eu pudesse alcançar todos os meus sonhos. AGRADECIMENTOS À Deus que sempre foi meu porto seguro e nunca me deixou desistir diante de todas as dificuldades encontradas. Aos meus pais, Ana e Wagner, por todo o suporte e amor incondicional. Ao meu companheiro Diego, pela paciência, apoio e torcida para que finalizasse mais essa conquista. Ao meu irmão, Guilherme, por todo o auxílio e incentivo ao longo desses quatro anos. Ao meu orientador, Prof. Dr. Mário Mollo Neto, por toda orientação, conhecimento científico partilhado, ensinamentos humanos e, principalmente, pela amizade proporcionada por esta orientação. Aos meus coorientadores, Profa. Dra. Camila Pires Cremasco Gabriel e Prof. Dr. Felipe André dos Santos, pela contribuição e assistência ao longo da escrita da tese. À banca de qualificação, Profa. Dra. Maria Cristina Rizk, Prof. Dr. Paulo Murinelli Pesoti, Profa. Dra. Letícia Sanches Silva e Prof. Dr. Luís Roberto Almeida Gabriel Filho, pela leitura minuciosa, pelas contribuições e caminhos sugeridos na etapa de qualificação. A banca de defesa, Prof. Dr. Celso Antonio Goulart, Prof. Dr. Bruno César Góes, Profa. Dra. Letícia Sanches Silva e Prof. Dr. Gustavo Ferreira da Silva agradeço ao tempo e os apontamentos valiosos. A todo corpo docente do PGAD que auxiliou fortemente em minha formação. A todos os técnicos, em especial ao amigo Fábio Fontolan, pelo convívio diário e por todo atendimento prestado ao longo desses anos no PGAD. Aos meus chefes de Departamento e Coordenação de Curso, Profa Dra. Giuliana Aparecida Santini Pigatto, Profa. Dra. Angélica Gois Morales, Profa. Dra. Andréa Rossi Scalco e Prof. Dr. Wagner Luiz Lourenzani , pela compreensão quanto às ausências para realização das pesquisas de campo. Às agroindústrias do setor de amendoim do município de Tupã, por todo o auxílio na obtenção dos dados e fornecimento de amostras de casca de amendoim para análises. À Yasmin S. Tadayozzi, técnica do Laboratório de Química, e ao Bruno E. S. Albino, técnico do Laboratório de Resíduos Sólidos e Reciclagem, ambos da FCE/UNESP – Tupã, pelo auxílio na obtenção das amostras para posteriores análises. Ao Marcelo F. Matias, técnico de Laboratório de Resíduos Sólidos e Compósitos da FCA/UNESP – Botucatu, pela ajuda com as análises de poder calorífico. À Profa Dra. Rebeca Delatore Simões e ao Luís Fernando dos Santos, doutorando em Química pela FCT/ UNESP - Presidente Prudente, pela assistência com as análises de teor de cloro e mercúrio. Aos amigos acadêmicos: Elisângela Vaz, Willian Zanetti, Vinícius Palácio, Bruce, Vitor Bini, Amanda Negreti, Jéssica Pessoa, Nicoli Lázari, Monclar Nogueira, Vinícius Pantolfi e Karina Abreu, pelo convívio, amizade e parceria ao longo desses anos. O presente trabalho foi realizado com apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Brasil (CAPES) – 88887.490160/2020-00 e 88887.699718/2022-00 https://unesp.br/portaldocentes/docentes/93460 https://unesp.br/portaldocentes/docentes/29391 https://unesp.br/portaldocentes/docentes/29399 “Conheça todas as teorias, domine todas as técnicas, mas ao tocar uma alma humana, seja apenas outra alma humana.” (Carl Jung) DADARIO, Natália. Combustível Derivado de Resíduos (CDR) com adição de casca de amendoim: uma avaliação com algoritmo de suporte à tomada de decisão. 2024. 121 f. Tese (Doutorado em Agronegócio e Desenvolvimento) – Faculdade de Ciências e Engenharia, Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho”, Tupã, 2024. RESUMO Embora o Brasil tenha avançado na gestão de Resíduos Sólidos Urbanos (RSU), especialmente por meio da implantação da Política Nacional de Resíduos Sólidos (PNRS), Lei nº 12.305 (BRASIL, 2010), o país ainda enfrenta muitos desafios para reduzir os impactos ambientais associados à gestão de resíduos. Um desses entraves é a superprodução de RSU no país. Uma possível alternativa, que elimina em grande parte seu volume e massa e dá uma disposição ambientalmente adequada, é a geração de um Combustível Derivado de Resíduos (CDR). Este combustível é composto por RSU, que pode ou não ser associado a alguma biomassa, e é queimado para geração de energia. Entretanto, para que essa combustão seja adequada, é necessário que o CDR tenha qualidade energética e ambiental. Sendo assim, neste trabalho desenvolveu-se um modelo matemático classificador de CDR quanto a sua qualidade, utilizando lógica fuzzy, e baseado na NBR 16.849/2020 (ABNT, 2020), a fim de proporcionar auxílio quanto a tomada de decisão sobre a utilização deste composto, uma vez que esta técnica permite a conversão de dados imprecisos para uma forma numérica mais compreensível. Com base nos valores obtidos em laboratório do Poder Calorífico Inferior (PCI), teor de cloro e teor de mercúrio de cinco amostras, a partir de um calorímetro, um espectrômetro de absorção atômica e método de Fluorescência de Raios X, foi possível simular à resposta do modelo. Os resultados mostraram que o CDR formado somente por RSU não possui PCI adequado para queima, sendo assim faz-se necessário um pré-tratamento para secagem do material. Mesmo após a adição de casca de amendoim em diferentes proporções, a melhor classificação que o CDR chegou a ter foi ‘regular”, o que sugere que sem pré-tratamento para secagem do material, as amostras de CDR estudadas não são adequadas para uso em fornos e caldeiras. Como o cenário para a realidade brasileira é muito similar com o encontrado neste estudo, devido à proximidade da composição gravimétrica, possivelmente o uso de CDR no Brasil ainda não é viável sob o ponto de vista energético. Entretanto, acredita-se que estudos sob viabilidade econômica de secagem do material para essa destinação, sejam importantes a fim de se obter avanço na disposição final de RSU para a realidade brasileira, principalmente para grandes centros urbanos que carecem de área para aterramento. Palavras-chave: Combustível Derivado de Resíduos. Casca de Amendoim. Geração de Energia. Poder Calorífico. Lógica Fuzzy. DADARIO, Natália. Refuse Derived Fuel (RDF) with the addition peanut shell: a decision support algorithm evaluation. 2024. 121 f. Thesis (Doctor of Agribusiness and Development) – São Paulo State University (UNESP), School of Sciences and Engineering. Tupã, 2024. ABSTRACT Although Brazil has made progress in the management of Municipal Solid Waste (MSW), especially through the implementation of the National Solid Waste Policy (PNRS), Law No. 12,305 (BRAZIL, 2010), the country still faces many challenges in reducing the environmental impacts associated with waste management. One of these obstacles is the overproduction of USW in the country. One possible alternative, which largely reduces its volume and mass and provides environmentally appropriate disposal, is the generation of a Residue Derived Fuel (RDF). This fuel is composed of MSW, which may or may not be associated with biomass, and is burned for energy generation. However, for this combustion to be suitable, the RDF must have both energy and environmental quality. Therefore, in this study, a mathematical model was developed to classify RDF using fuzzy logic and based on its quality, following NBR 16,849/2020 (ABNT, 2020), in order to provide decision support regarding the use of this compound as this technique allows the conversion of imprecise data into a more understandable numerical form. Based on the laboratory values obtained for the Lower Heating Value (LHV), chlorine content, and mercury content of five samples, obtained from a calorimeter, an atomic absorption spectrometer, and X-ray Fluorescence method, respectively, it was possible to simulate the model's response. The results indicated that the RDF composed solely of MSW does not have a suitable LHV for combustion, therefore requiring a pre-treatment for material drying. Even after the addition of peanut shell in different proportions, the best classification that the RDF achieved was 'regular', which suggests that without a pre-treatment for material drying, the studied RDF samples are not suitable for use in furnaces and boilers. Since the scenario for the Brazilian reality is very similar to that found in this study, due to the proximity of the gravimetric composition, it is likely that the use of RDF in Brazil is still not viable from an energy perspective. However, it is believed that studies on the economic feasibility of material drying for this purpose are important to advance the final disposal of MSW for the Brazilian reality, especially for large urban centers that lack landfill space. Keywords: Residue Derived Fuel. Peanut Shell. Energy Generation. Heating Value. Fuzzy Logic. LISTA DE FIGURAS Figura 1 - Classificação dos resíduos sólidos quanto à origem e à periculosidade ................. 24 Figura 2 - Massa coletada de RSU por macrorregião (estimativa em milhões de t/ano e % em relação ao país, em 2021) ......................................................................................................... 19 Figura 3 - Composição gravimétrica média dos RSU no Brasil ............................................. 20 Figura 4 - Fluxograma do processo de beneficiamento de amendoim .................................... 24 Figura 5 - Estimativa nacional de disponibilidade de amendoim para processamento ........... 25 Figura 6 - Etapas do processo de fabricação do CDR ............................................................. 28 Figura 7 - Formatos existentes para CDR ............................................................................... 30 Figura 8 - Gaseificador de grelhas móveis de Mafra/SC ........................................................ 36 Figura 9 - Principais marcos regulatórios para o aproveitamento energético de RSU no Brasil .................................................................................................................................................. 43 Figura 10 - Principais marcos regulatórios para o aproveitamento energético de RSU no estado de São Paulo .................................................................................................................. 44 Figura 11 - Localização da região da NAP em relação ao estado de São Paulo ..................... 45 Figura 12 - Município de Tupã compondo a região da NAP .................................................. 46 Figura 13 - Região Administrativa de Marília ........................................................................ 46 Figura 14 - Delimitação do EDR de Tupã ............................................................................... 47 Figura 15 - Incidência de materiais recicláveis recuperáveis no município de Tupã .............. 49 Figura 16 - Principais produtos agrícolas da NAP .................................................................. 51 Figura 17 - Produção de amendoim com casca no Estado de São Paulo em 2020 (mil toneladas) .................................................................................................................................. 53 Figura 18 - Receita de exportação de amendoim gerada em 2020 pelo Estado de São Paulo 54 Figura 19 - Sistema de inferência fuzzy ................................................................................... 56 Figura 20 - Exemplo de cálculo de centro de massa ou centro de gravidade .......................... 59 Figura 21 - Esquema da metodologia da pesquisa .................................................................. 61 Figura 22 - Sistema baseado em regras fuzzy para classificação do CDR. ............................. 62 Figura 23 - Grau de pertinência para conjuntos fuzzy da variável de entrada PCI. ................ 63 Figura 24 - Grau de pertinência para conjuntos fuzzy da variável de entrada teor de cloro ... 63 Figura 25 - Grau de pertinência para conjuntos fuzzy da variável de entrada teor de mercúrio .................................................................................................................................................. 63 Figura 26 - Grau de pertinência para conjuntos fuzzy da variável de saída ............................ 64 Figura 27 - Estação de Transbordo Municipal ........................................................................ 67 Figura 28 - Coleta das amostras .............................................................................................. 68 Figura 29 - Central de Laboratórios da FCE/UNESP ............................................................. 68 Figura 30 – Determinação da massa do material..................................................................... 69 Figura 31 - Trituração da casca de amendoim......................................................................... 69 Figura 32 - Homogeneização da amostra a partir do método de quarteamento ...................... 70 Figura 33 - Retirada de metais presentes no rejeito ................................................................ 71 Figura 34 - Trituração dos rejeitos .......................................................................................... 71 Figura 35 - Balança analítica para formação das amostras ..................................................... 72 Figura 36 - Balança de umidade à infravermelho para determinação de umidade ................. 73 Figura 37 - Calorímetro para determinação de poder calorífico ............................................. 73 Figura 38 - Estufa utilizada para diminuição da umidade ....................................................... 74 Figura 39 - Aparelho de Fluorescência de Raios X ................................................................. 75 Figura 40 - Espectrômetro de absorção atômica dedicado para quantificação de mercúrio total em amostras sólidas .................................................................................................................. 76 Figura 41 - Variação de PCI x classificação do CDR em 2D. ................................................ 77 Figura 42 - Variação do teor de cloro x classificação do CDR em 2D. .................................. 77 Figura 43 - Variação do teor de mercúrio x classificação do CDR em 2D. ............................ 78 Figura 44 - Superfície de Classificação de CDR com base no PCI e teor de cloro em 3-D. .. 78 Figura 45 - Superfície de Classificação de CDR com base no PCI e teor de mercúrio em 3-D. .................................................................................................................................................. 79 Figura 46 - Superfície de Classificação de CDR com base no teor de mercúrio e teor de cloro em 3-D. ..................................................................................................................................... 79 Figura 47 - Gráfico de Intervalos de PCI (cal.g-1) – IC de 95% para a Média ........................ 83 Figura 48 - Método de inferência de Mamdani para A1, com PCI = 5.403,69 kcal.kg-1, Cl = 0%, Hg = 31,7409 x 10-6mg.kg-1 e com Classificação de CDR = 0,97. ................................... 84 Figura 49 - Método de inferência de Mamdani para A2, com PCI = 1.962,35 kcal.kg-1, Cl = 29,6%, Hg = 0 mg.kg-1 e com Classificação de CDR = 0,08999. ............................................ 85 Figura 50 - Método de inferência de Mamdani para A2, com PCI = 1.962,35 kcal. kg-1, Cl = 29,6%, Hg = 31,7409 x 10-6 mg. kg-1 e com Classificação de CDR = 0,0814. ........................ 87 Figura 51 - Método de inferência de Mamdani para A3, com PCI = 2.736,45 kcal.kg-1, Cl = 0%, Hg = 0 mg.kg-1 e com Classificação de CDR = 0,65. ....................................................... 88 Figura 52 - Método de inferência de Mamdani para A3, com PCI = 2.736,45 kcal.kg-1, Cl = 0%, Hg = 31,7409 x 10-6 mg.kg-1 e com Classificação de CDR = 0,65. .................................. 89 Figura 53 - Método de inferência de Mamdani para A4, com PCI = 3.287,14 kcal. kg-1, Cl = 0%, Hg = 0 mg.kg-1 e com Classificação de CDR = 0,65. ....................................................... 90 Figura 54 - Método de inferência de Mamdani para A4, com PCI = 3.287,14 kcal.kg-1, Cl = 0%, Hg = 31,7409 x 10-6 mg.kg-1 e com Classificação de CDR = 0,65. .................................. 91 Figura 55 - Método de inferência de Mamdani para A5, com PCI = 3.962,26 kcal.kg-1, Cl = 0%, Hg = 0 mg.kg-1 e com Classificação de CDR = 0,778. ..................................................... 92 Figura 56 - Método de inferência de Mamdani para A5, com PCI = 3.962,26 kcal.kg-1, Cl = 0%, Hg = 31,7409 x 10-6 mg.kg-1 e com Classificação de CDR = 0,778. ................................ 93 LISTA DE QUADROS Quadro 1 - Viabilidade do processo de incineração de acordo com o PCI do RSU ............... 22 Quadro 2 - Categorização do CDR conforme o formato ........................................................ 30 Quadro 3 - Classificação dos CDR’s de acordo com características físico-químicas ............. 30 Quadro 4 - Vantagens e desvantagens da incineração de RSU ............................................... 34 Quadro 5 - Base de regras do sistema fuzzy para classificação de um CDR. ......................... 64 LISTA DE TABELAS Tabela 1 - Disposição final de RSU no Brasil e regiões (t.ano-1 e %) em 2022 ...................... 19 Tabela 2 - Composição dos RSU de acordo com a produtividade de um país ........................ 21 Tabela 3 - Valores de PCI para RSU ....................................................................................... 21 Tabela 4 - Limites para classificação dos RSUE ..................................................................... 22 Tabela 5 - Propriedades da casca de amendoim ...................................................................... 25 Tabela 6 - Critérios para utilização de CDR ............................................................................ 29 Tabela 7- Classificação europeia para CDR ............................................................................ 31 Tabela 8 - Concentrações permitidas de metais pesados para CDR de alta qualidade conforme a classificação alemã RAL-GZ 724 .......................................................................................... 31 Tabela 9 - Limites de emissões adotados pela União Europeia, EUA e Brasil ....................... 39 Tabela 10 - Característica do município de Tupã .................................................................... 48 Tabela 11 – Materiais recicláveis recuperados no município de Tupã no ano de 2021 .......... 49 Tabela 12 - Índice de Qualidade de Aterro de Resíduos (IQR) e Índice de Qualidade de Estação de Transbordo (IQT) no município de Tupã ............................................................... 50 Tabela 13 - Produção das lavouras da NAP – 2002, 2006 e 2008 (toneladas) ........................ 51 Tabela 14 - Área de produção e produtividade de amendoim na região da Tupã (2020 e 2021) .................................................................................................................................................. 54 Tabela 15 - Produção de casca de amendoim no município de Tupã (2020 e 2021) .............. 54 Tabela 16 - Demonstração do conjunto de regras para construção das funções de pertinência do modelo fuzzy. ...................................................................................................................... 57 Tabela 17 - Limites para classificação dos CDR ..................................................................... 62 Tabela 18 - Definição do grau de pertinência das variáveis .................................................... 62 Tabela 19 - Definição do grau de pertinência da variável de saída ......................................... 64 Tabela 20 - Composição das amostras .................................................................................... 72 Tabela 21 - Cenários hipotéticos para modelagem fuzzy ........................................................ 80 Tabela 22 - Teor de umidade e PCI das amostras de CDR do município de Tupã ................. 81 Tabela 23 - Composição química das amostras de CDR do município de Tupã (%) a partir da análise por FRX. ....................................................................................................................... 82 Tabela 24- Análises das amostras coletadas no município de Tupã ........................................ 83 Tabela 25 - Resumo das classificações realizadas pela modelagem fuzzy ............................. 94 LISTA DE SIGLAS E ABREVIATURAS ABNT Associação Brasileira de Normas Técnicas ABRELPE Associação Brasileira de Empresas de Limpeza Pública e Resíduos Especiais ASTM American Society for Testing and Materials CEPEA Centro de Estudos Avançados em Economia Aplicada CETESB Companhia Ambiental do Estado de São Paulo CDR Combustível Derivado de Resíduos CNA Confederação da Agricultura e Pecuária do Brasil CONAB Companhia Nacional de Abastecimento CONAMA Conselho Nacional do Meio Ambiente EDR Escritório de Desenvolvimento Rural FAO Food and Agriculture Organization FCA Faculdade de Ciências Agronômicas FCE Faculdade de Ciências e Engenharia FCT Faculdade de Ciências e Tecnologia FIESP Federação das Indústrias do Estado de São Paulo FRX Fluorescência de Raios X IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística IEA Instituto de Economia Agrícola IPCC Intergovernmental Panel on Climate Change IQC Índice de Qualidade de Usinas de Compostagem IQR Índice de Qualidade de Aterro de Resíduos IQT Índice de Qualidade de Estação de Transbordo ISWA International Solid Waste Association NAP Nova Alta Paulista NBR Norma Brasileira OMS Organização Mundial da Saúde PCI Poder Calorífico Inferior PCS Poder Calorífico Superior PERS Política Estadual de Resíduos Sólidos de São Paulo PIB Produto Interno Bruto PMGIRS Plano Municipal de Gestão Integrada de Resíduos Sólidos PLANARES Plano Nacional de Resíduos Sólidos PNMC Política Nacional sobre Mudança do Clima PNRS Política Nacional de Resíduos Sólidos QFD Quality Function Development RSU Resíduos Sólidos Urbanos RSUE Resíduo Sólido Urbano para fins Energéticos SIMA Secretaria de Infraestrutura e Meio Ambiente SNIS Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento UNESP Universidade Estadual Paulista URE Unidade de Recuperação Energética WtE Waste-to-Energy https://www.ipcc.ch/ SUMÁRIO 1. INTRODUÇÃO ........................................................................................................ 17 2. OBJETIVOS ............................................................................................................. 20 2.1. Objetivo geral ........................................................................................................ 20 2.2. Objetivos específicos .............................................................................................. 20 3. REVISÃO DE LITERATURA ............................................................................... 21 3.1. Resíduos sólidos ..................................................................................................... 21 3.1.1. Resíduos sólidos urbanos .................................................................................... 18 3.1.2. Resíduos industriais ............................................................................................ 23 3.1.2.1. ................................................................................................ Casca de amendoim 23 3.2. Combustível Derivado de Resíduos (CDR) ......................................................... 27 3.2.1. Classificação ....................................................................................................... 30 3.2.2. Utilização ............................................................................................................ 32 3.2.3. Marcos regulatórios para o tratamento térmico de resíduos ............................... 38 3.3. Área de estudo ....................................................................................................... 45 3.3.1. Delimitação da área e aspectos de formação do município ................................ 45 3.3.2. Gestão de resíduos .............................................................................................. 48 3.3.3. O agronegócio da região ..................................................................................... 50 3.3.3.1. ........................................................................................... Produção de amendoim 52 3.4. Lógica Fuzzy ........................................................................................................... 55 4. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS .......................................................... 60 4.1. Realização da revisão bibliográfica sobre o tema proposto .............................. 61 4.2. Modelagem fuzzy para classificação de CDR ...................................................... 61 4.3. Cenários hipotéticos .............................................................................................. 66 4.4. Caracterização das amostras coletadas no município de Tupã ........................ 67 4.4.1. Coleta e preparo das amostras ............................................................................ 67 4.4.2. Determinação de poder calorífico inferior .......................................................... 72 4.4.3. Determinação do teor de cloro ............................................................................ 74 4.4.4. Determinação do teor de mercúrio ..................................................................... 75 4.4.5. Análise de correlação entre umidade e PCI ........................................................ 76 5. RESULTADOS E DISCUSSÕES ........................................................................... 77 5.1. Modelagem fuzzy para classificação de CDR ...................................................... 77 5.2. Cenários hipotéticos .............................................................................................. 80 5.3. Amostras coletadas no município de Tupã ......................................................... 81 5.3.1. Poder calorífico ................................................................................................... 81 5.3.2. Teor de cloro ....................................................................................................... 81 5.3.3. Teor de mercúrio ................................................................................................. 82 5.3.4. Análise de correlação entre umidade e PCI ........................................................ 83 5.4. Cenário com as amostras do município de Tupã ................................................ 83 6. CONCLUSÃO .......................................................................................................... 96 REFERÊNCIAS ........................................................................................................... 98 17 1. INTRODUÇÃO Um dos grandes desafios globais é a geração de Resíduos Sólidos Urbanos (RSU) que tem aumentado ao longo dos últimos anos. Segundo dados da Organização das Nações Unidas (ONU, 2018), em 2016 foram produzidos no mundo mais de 2 bilhões de toneladas de resíduos sólidos. De acordo com a International Solid Waste Association (ISWA, 2018), em 14 anos haverá aumento de 70% na geração de resíduos no mundo, alcançando uma produção de 3,4 bilhões de toneladas por ano. Os RSU são materiais oriundos das atividades domésticas de residências e da limpeza de vias públicas (BRASIL, 2010a), que não possui mais utilidade para aquela atividade, mas que ainda podem ser utilizados de outra maneira. Em economias emergentes, como o Brasil, China e Índia, o volume gerado de RSU tende a crescer mais drasticamente devido a rápida urbanização, crescimento populacional e desenvolvimento econômico (SARAIVA; SOUZA; VALLE, 2017). No Brasil, segundo dados oficiais do Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS), foram coletados mais de 65 milhões de toneladas de RSU nas áreas urbanas no ano de 2021 (BRASIL, 2023). No ano de 2022, a geração foi de aproximadamente 81,8 milhões de toneladas, correspondendo a 224 mil toneladas diárias (ABRELPE, 2023). Apesar do Brasil ter avançado na gestão de RSU, principalmente com a implementação da Política Nacional de Resíduos Sólidos (PNRS), Lei nº 12.305 (BRASIL, 2010), muitos ainda são os desafios do país para redução dos impactos ambientais relacionados ao gerenciamento de resíduos e os impactos sociais associados a ele, como por exemplo a inserção de catadores informais nas cooperativas e associações. Um desses obstáculos é a disposição final inapropriada dos RSU que continua com um percentual alto na nação. Conforme dados oficiais do SNIS, no ano de 2021 foram dispostos 9,6 milhões de toneladas deste tipo de resíduo em lixões e 7,55 milhões de toneladas em aterros controlados (BRASIL, 2022a). Dados da Associação Brasileira de Empresas de Limpeza Pública e Resíduos Especiais (ABRELPE, 2023) ratificam o alto percentual da destinação inapropriada dos RSU em lixões e aterros controlados. Segundo esta fonte, no ano de 2022, as disposições inadequadas ainda representaram juntas 39% das destinações finais do Brasil. Portanto, são necessários esforços para desenvolver esta última etapa da cadeia de resíduos, de forma a evitar danos ambientais e proteger a saúde da população (TISI, 2019). 18 Dados da Organização Mundial da Saúde (OMS, 2008) revelam que a cada 1 dólar investido em saneamento básico1, no qual o manejo de resíduos se insere, há retorno de 4 a 5 dólares em despesas hospitalares. Assim, investir no gerenciamento de resíduos, significa melhorar a saúde da população e tornar mais eficiente a gestão dos recursos públicos. Uma das alternativas que pode ser utilizada para o tratamento e disposição final dos RSU, é a transformação em Combustível Derivado de Resíduos (CDR) para o seu aproveitamento energético, em que a geração de energia pode ocorrer na forma de vapor, eletricidade ou na forma de aquecimento de água. A eletricidade é alimentada na rede e distribuída aos usuários finais; a água quente, dependendo da infraestrutura local, pode ser enviada para uma rede de aquecimento (ou resfriamento) para aquecer (ou resfriar) casas, hospitais, escritórios entre outros, e o vapor pode ser utilizado por uma indústria próxima em seus processos de produção (CEWEP, 2018). Entretanto, para que a queima do resíduo aconteça de maneira viável, é necessário que o Poder Calorífico Inferior (PCI) do resíduo esteja acima de 2.390 kcal.kg-1 (ABNT, 2020). Segundo Jaramillo (2007), para países de produção média, como é o caso do Brasil, o PCI dos RSU é em torno de 1.100 à 1.300 kcal.kg-1, devido à alta umidade do composto. Uma das soluções para o problema de umidade e consequente aumento de PCI é a incorporação de resíduos mais secos ao RSU como, por exemplo, a biomassa proveniente da produção agropecuária. A destinação destes resíduos também é um desafio visto que, há quantidades significativas de resíduos agroindustriais sendo descartados pelas indústrias. Segundo dados da Food and Agriculture Organization (FAO, 2013), estima-se que a produção de resíduos agroindustriais seja da ordem de 1,3 bilhão de toneladas por ano em todo o mundo, sendo parte do desperdício oriundo do processamento ao longo da cadeia produtiva. Assim, uma das maneiras de reaproveitar esses subprodutos do processo produtivo é a geração de energia em fornos industriais das usinas, como o que acontece frequentemente com o bagaço da cana-de-açúcar. Segundo Silva (2022), a biomassa proveniente de resíduos agroindustriais é uma alternativa aos combustíveis fósseis para serem utilizados para geração de energia. Dentre os inúmeros tipos de biomassa, a casca de amendoim chama atenção pelo seu alto PCI, conforme apontou o experimento de Braz (2014) com 13,24 MJ.kg-1 2. 1 Considera-se saneamento básico os serviços de abastecimento de água, esgoto sanitário, drenagem de águas pluviais urbanas e manejo de resíduos (BRASIL, 2007b). 2 1 J ≈ 2,4.10-4 kcal, portanto, 13,24 MJ.kg-1 ≈ 3,2.103 kcal.kg-1 19 Além da vantagem energética deste material, cabe ressaltar a relevância do setor brasileiro de amendoim, especialmente nos municípios paulistas produtores. Na região de Tupã, localidade de estudo proposta nesta pesquisa, a produção desta oleaginosa se destaca devido as empresas processadoras do grão. Segundo dados da Federação das Indústrias do Estado de São Paulo (FIESP, 2022a), no ano de 2020, a receita de exportação de amendoim do município representou 20,7% de todo o Estado de São Paulo. A partir desta breve contextualização, essa pesquisa visa abranger dois tópicos: a necessidade de fazer a disposição ambientalmente adequada dos RSU de maneira a diminuir a área de aterramento desses resíduos bem como reaproveitar a casca de amendoim, subproduto de um processo produtivo. Para isto, é necessário entender como se dá à queima de um composto formado por RSU com adição de biomassa e a qualidade desse composto formado. Assim, o trabalho buscou responder as seguintes questões: Como se dá o processo de geração de energia por meio de um CDR formado exclusivamente por RSU? É possível formar um CDR a partir da junção de RSU com biomassa, especialmente à casca de amendoim? Quais as variáveis a serem consideradas para classificá-lo quanto a sua qualidade? É possível gerar um modelo matemático classificador da qualidade de um CDR aplicável aos municípios brasileiros? A partir destes questionamentos, foram elaborados os objetivos do trabalho. RESSALVA Atendendo solicitação do(a) autor(a), o texto completo desta dissertação será disponibilizado somente a partir de 01/03/2026. 96 6. CONCLUSÃO Este estudo limitou-se a desenvolver um algoritmo de suporte à tomada de decisão que classificasse a qualidade de um CDR formado por rejeitos de RSU com ou sem adição de biomassa. Para isso, foi utilizado a casca do amendoim, proveniente das agroindústrias do município de Tupã/SP, como componente auxiliar de um combustível. A fim de compreender a temática do trabalho e propiciar um embasamento ao estudo, inicialmente foi realizada uma revisão bibliográfica sobre o CDR e a aplicação de biomassa, especialmente a casca do amendoim, como componente auxiliar de um combustível. O CDR tem sido cada vez mais estudado, objetivando dar uma destinação aos resíduos sólidos, bem como substituir os combustíveis fósseis tradicionais em alguns casos, como é o caso da indústria cimenteira. Legislações têm sido criadas e aperfeiçoadas propondo diretrizes e condições para o uso dos CDRs e licenciamento de unidades de preparo dos mesmos. As biomassas possuem bastante destaque no que concerne a produção de bioenergia. No caso da casca de amendoim, alguns autores a destacam como sendo um material de alto poder calorífico, muito próximo às biomassas já utilizadas em larga escala, e que dessa forma, portanto, pode ser utilizado na geração de energia. Posteriormente, foi identificado as principais características utilizadas para classificar um CDR. Notou-se que o PCI, o teor de cloro e o teor de mercúrio são os fatores mais utilizados dentre as legislações, tanto nacional, como mundial, para se definir um bom CDR. O primeiro devido a ser um importante fator que indica a viabilidade energética para que aconteça uma boa combustão do composto. Já o segundo e terceiro irão indicar se a concentração está adequada dentro do que estabelece a legislação, a fim de não prejudicar a saúde humana e o meio ambiente. Dessa forma, esses três aspectos serviram como variáveis de entrada do sistema. Após delimitar as variáveis gerou-se o modelo matemático para classificação do composto quanto a sua qualidade e aplicou-se o modelo ao município de Tupã, para verificação da efetividade do método. Nas condições que o trabalho foi realizado, o estudo revelou que o modelo matemático desenvolvido, utilizando a Lógica Fuzzy, foi capaz de classificar o CDR com base na categorização criada, adaptada da ABNT (2020), pois vários foram os cenários testados e as respostas obtidas foram muito similares ao que os especialistas apontariam. Ao que se refere ao material testado para composição de um CDR, a pesquisa revelou que utilizar somente rejeito de RSU do município estudado, que é muito similar à realidade brasileira (devido a composição gravimétrica), não torna o CDR viável do ponto de vista energético, devido a grande quantidade de fração úmida, que diminui o PCI do composto. Sendo assim, haveria necessidade de um pré-tratamento (secagem) do material, fato esse que 97 encareceria o processo para o uso em larga escala. Entretanto, é importante deixar claro que essas conclusões são baseadas na condição em que o trabalho foi desenvolvido. Para a realidade deste trabalho, o uso de um CDR composto exclusivamente de casca de amendoim apontou para um cenário arriscado. Apesar das classificações quanto à qualidade do composto ter sido entre ‘regular’ e ‘bom’, essa biomassa não possui uma capacidade firme, devido a questões de período de safra e de mudanças climáticas, que tornam alto o risco para as indústrias dependerem estritamente desse material. Os cenários que utilizavam rejeitos com adição de casca de amendoim, não se mostraram satisfatórios, pois na melhor das circunstâncias, a classificação foi ‘Regular’. Possivelmente, assim como na amostra 1, caso houvesse a secagem do rejeito essa classificação poderia melhorar. Então, como sugestão para estudos futuros, propõe-se que seja realizada uma análise de viabilidade econômica para a secagem de rejeitos para uso em fornos e caldeiras, podendo ou não ter adição de alguma biomassa, como a casca de amendoim, por exemplo. Cabe salientar que o estudo teve a preocupação de utilizar somente rejeitos de RSU, isto é, eliminou-se toda a fração passível de ser reciclada para as análises. Dessa forma, o trabalho vai ao encontro do que propõe a PNRS que prioriza à reciclagem ao tratamento térmico, garantindo assim a sustentabilidade na gestão de resíduos, não só do ponto de vista ambiental, mas também social, uma vez que os catadores e as cooperativas dependem dos materiais recicláveis para o seu sustento. Apesar de verificar avanços na gestão de resíduos do país nos últimos quinze anos, principalmente com a criação da PNRS, o Brasil tem ainda muito a caminhar neste campo. Os principais desafios se referem a questões políticas e de desigualdade social. Apesar de bastante controvérsia, a perspectiva ao se aprovar o Novo Marco Legal do Saneamento (BRASIL, 2020a), é que ao trazer uma maior facilidade nas privatizações de estatais no setor de saneamento básico, se injete recursos para a melhoria na qualidade dos serviços, inclusive em todas as etapas do gerenciamento de resíduos. 98 REFERÊNCIAS AMERICAN SOCIETY FOR TESTING AND MATERIALS – ASTM. 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Solicitamos a sua colaboração para responder a este formulário como especialista do assunto que durará apenas 5 minutos, como também sua autorização para apresentar os resultados deste estudo em eventos científicos e publicar em revista científica nacional e/ou internacional. É importante esclarecer que este questionário terá finalidade exclusivamente acadêmica, portanto, todas as respostas a esta pesquisa são anônimas e confidenciais e serão tratadas de forma agregada, de maneira que nenhuma resposta individual e o nome dos entrevistados, possa ser identificado. Esclarecemos que sua participação no estudo é voluntária e, portanto, o(a) senhor(a) não é obrigado(a) a fornecer as informações e/ou colaborar com as atividades solicitadas pela pesquisadora. Caso decida não participar do estudo, ou resolver a qualquer momento desistir do mesmo, não sofrerá nenhum dano. A pesquisadora estará a sua disposição para qualquer esclarecimento que considere necessário em qualquer etapa da pesquisa. Caso necessite de maiores informações sobre o presente estudo, favor entrar em contato com a Pesquisadora Natália Dadario, pelo e-mail: natalia.dadario@unesp.br, ou com o Professor Orientador Dr. Mário Mollo Neto, pelo e-mail: mario.mollo@unesp.br. Agradecemos desde já pela sua colaboração. 114 Considerando, ter recebido as devidas explicações sobre a referida pesquisa e concordando que minha desistência poderá ocorrer em qualquer momento sem que ocorra quaisquer prejuízos físicos ou mentais, declaro o meu consentimento em participar da pesquisa. Declaro ainda estar ciente de que a participação é voluntária e que fui devidamente esclarecido(a) quanto a finalidade desta pesquisa, como também concordo que os dados obtidos na investigação sejam utilizados para fins científicos (divulgação em eventos e publicações). ( ) Declaro estar ciente e concordo em participar da pesquisa. ( ) Não quero participar da pesquisa. Considere os limites para classificação dos CDR's propostos nessa pesquisa, adaptados da ABNT (2020). Característica de Classificação Unidade Classes PCI (base seca) P1 P2 P3 P4 kcal/kg PCI ≥ 4.750 4.750 > PCI ≥ 3.580 3.580 > PCI ≥ 2.390 PCI < 2.390 Teor de Cloro C1 C2 C3 C4 % Cl ≤ 0,5 0,5 < Cl ≤ 1,5 1,5 < Cl ≤ 3,0 Cl > 3,0 Teor de Mercúrio H1 H2 H3 H4 mg/kg Hg ≤ 0,1 0,1 < Hg ≤ 0,25 0,25 < Hg ≤ 0,5 Hg > 0,5 Baseado nas características da tabela apresentada acima, classifique o CDR em: • "ÓTIMO" • "BOM" • "REGULAR" • "RUIM" • "PÉSSIMO" • "NÃO É CDR" Regra Ótimo Bom Regular Ruim Péssimo Não é CDR 1) P1; C1; H1 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 2) P1; C1; H2 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 3) P1; C1; H3 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 4) P1; C1; H4 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 5) P1; C2; H1 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 6) P1; C2; H2 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 7) P1; C2; H3 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 8) P1; C2; H4 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 9) P1; C3; H1 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 10) P1; C3; H2 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 115 11) P1; C3; H3 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 12) P1; C3; H4 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 13) P1; C4; H1 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 14) P1; C4; H2 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 15) P1; C4; H3 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 16) P1; C4; H4 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 17) P2; C1; H1 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 18) P2; C1; H2 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 19) P2; C1; H3 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 20) P2; C1; H4 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 21) P2; C2; H1 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 22) P2; C2; H2 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 23) P2; C2; H3 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 24) P2; C2; H4 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 25) P2; C3; H1 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 26) P2; C3; H2 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 27) P2; C3; H3 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 28) P2; C3; H4 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 29) P2; C4; H1 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 30) P2; C4; H2 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 31) P2; C4; H3 ( ) ( ) (