Mostrar registro simples

dc.contributor.advisorBernardes, Andrea Mourapt_BR
dc.contributor.authorSouza, Dalva Inês dept_BR
dc.date.accessioned2021-02-25T04:18:36Zpt_BR
dc.date.issued2020pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/218227pt_BR
dc.description.abstractNos últimos anos, tem havido um aumento nos estudos sobre processos de nanofiltração com objetivo de remover antibióticos e outros compostos farmacêuticos de água e efluentes. Este estudo teve como objetivo geral avaliar o desempenho da nanofiltração associada a microfiltração e desenvolver um modelo para prever a rejeição e o fluxo de antibióticos em águas residuárias. Foi avaliado o desempenho de duas membranas de nanofiltração (MMCO 400 e 200 Da) em relação a pH e concentração na remoção de amoxicilina, norfloxacino e sulfametoxazol. Para norfloxacino e sulfametoxazol um modelo de previsão da rejeição e fluxo de permeado foi desenvolvido usando um planejamento fatorial 25 com análise dos resultados pelo método linear de regressão múltipla usando soluções com água desionizada. Foram considerados como fatores de controle, a massa molecular do antibiótico, a concentração, a massa molecular de corte da membrana, a vazão da alimentação e a pressão transmembrana. O modelo também foi usado para avaliar o processo de microfiltração/nanofiltração como um tratamento terciário de esgoto urbano para a remoção de norfloxacino e sulfametoxazol. Neste trabalho, elevados coeficientes de rejeição foram obtidos em pH 6,0 em função de interações eletrostáticas e polarização por concentração com diminuição de fluxo de permeado. A membrana de faixa estreita (NF97) apresentou rejeições >97%) e fluxos mais baixos, enquanto a membrana de faixa mais larga NF 270 variou de 65-97% dependendo da matriz aquosa e fluxos de permeados três vezes maior que a NF 97. O modelo criado para prever a rejeição e o fluxo de permeado apresentou bons resultados de concordância dos dados experimentais de rejeição e de fluxo de permeado com os previstos na validação interna e externa onde R2  0,96 sendo um valor maior do que os já encontrados na literatura. O modelo pode prever melhor a rejeição do que o fluxo de permeado. A diferença da matriz de dissolução dos antibióticos (água desionizada ou esgoto doméstico) afeta os resultados e, portanto, o modelo é válido com restrições para esgoto doméstico, sendo que os coeficientes do modelo precisam ser determinados para cada estação de tratamento de esgotos ou sistemas industriais de recuperação de água. A nanofiltração integrada com a microfiltração é uma tecnologia que pode ser implementada para separar antibióticos norfloxacino e sulfametoxazol de com eficiência de 97 - 98% para esgoto oriundo de tratamento secundário, com elevadas taxas de recuperação de água (mais de 70%). O uso específico do reúso da água fica sujeito à legislação vigente. Com base em todos os resultados apresentados e na diferença obtida entre os valores previstos e os valores experimentais de rejeição no tratamento de esgoto, pode-se indicar que o modelo (desenvolvido para solução aquosa de NOR ou de SMX) tem possibilidade de ser usado para prever a rejeição para NOR quando a matriz for esgoto doméstico pré-tratado. Para SMX, dentro das faixas estudadas para esgoto (COD 10 - 20 mg.L-1 e teor de sólidos totais ~ 500 mg.L-1, incluindo cloretos), o modelo apresenta valores menores de rejeição do que o que foi realmente obtido experimentalmente, indicando que este pode ser utilizado como uma ferramenta para prever a rejeição mínima a ser esperada. Com relação ao fluxo de permeado, adequações ao modelo serão necessárias, já que em todos os ensaios, principalmente no tratamento de esgoto, foram verificados valores experimentais mais baixos do que os valores previstos. Considerando os dados da rejeição, fluxo de permeado e recuperação de água a nanofiltração pode ser recomendada para a remoção de antibióticos de esgoto, e a membrana NF270 pode ser indicada para o tratamento, pois apresenta maiores fluxos que a NF 97 e elevadas taxas de rejeição.pt_BR
dc.description.abstractIn recent years, there has been an increase in studies on nanofiltration processes in order to remove antibiotics and other pharmaceutical compounds from water and effluents. This study aimed to evaluate the performance of nanofiltration associated with microfiltration and to develop a model to predict the rejection and flow of antibiotics in wastewater. The performance of two nanofiltration membranes (MMCO 400 and 200 Da) regarding pH and concentration in the removal of amoxicillin, norfloxacin and sulfamethoxazole was evaluated. For norfloxacin and sulfamethoxazole a model of rejection prediction and permeate flow was developed using a factorial design 25 with analysis of the results by the linear multiple regression method using solutions with deionized water. The control factors included the molecular mass of the antibiotic, the concentration, the molecular cut-off mass of the membrane, the feed rate, and the transmembrane pressure. The model was also used to evaluate the microfiltration / nanofiltration process as a tertiary treatment of urban sewage for the removal of norfloxacin and sulfamethoxazole. In this work, high rejection coefficients were obtained at pH 6.0 due to electrostatic interactions and concentration polarization with reduced permeate flow. The narrow band membrane (NF97) showed rejections > 97%) and lower flows, while the broader membrane NF 270 ranged from 65-97%, depending aqueous matrix, showing permeate flows three times higher than NF 97. The model created for predicting the rejection and permeate flow presented good results of agreement of the experimental data of rejection and permeate flow with those predicted in the internal and external validation where R2  0.96 being a higher value than those already found in the literature. The model can predict rejection better than the permeate flow. The difference in the antibiotic dissolution matrix (deionized water or domestic sewage) affects the results and, therefore, the model is valid with restrictions for domestic sewage, and the model coefficients must be determined for each sewage treatment plant or industrial system of water recovery. Nanofiltration integrated with microfiltration is a technology that can be implemented to separate norfloxacin and sulfamethoxazole antibiotics with efficiency 97-98 % for secondary treated sewage, with high rates of water recovery (more than 70%). The specific use of reuse water is subjected to current legislation. Based on all the results presented and the difference obtained among the predicted values and the experimental values of rejection in the sewage treatment, it can be indicated that the model (developed for aqueous solution of NOR or SMX) may be used in prediction of the rejection for NOR. For SMX, within the ranges studied for pre-treated domestic sewage (COD 10-20 mg.L-1 and total solids content ~ 500 mg.L-1, including chlorides), the model has lower rejection values than what it was actually obtained experimentally, indicating that it can be used as a tool to predict the minimum expected rejection. Regarding the permeate flow, adjustments to the model will be necessary, since in all tests, mainly in the sewage treatment, experimental values were verified lower than the predicted values. Considering the rejection data, permeate flow and water recovery, nanofiltration can be recommended for the removal of sewage antibiotics, and the NF270 membrane can be indicated for treatment, once it has higher flows than NF 97 and high rejection rates.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectNanofiltraçãopt_BR
dc.subjectÁguas residuaispt_BR
dc.subjectMicrofiltraçãopt_BR
dc.titleRemoção de antibióticos em águas residuárias por microfiltração e nanofiltraçãopt_BR
dc.typeTesept_BR
dc.identifier.nrb001121920pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentEscola de Engenhariapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Minas, Metalúrgica e de Materiaispt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2020pt_BR
dc.degree.leveldoutoradopt_BR


Thumbnail
   

Este item está licenciado na Creative Commons License

Mostrar registro simples