Pesquisas de Modelagem Matemática buscam garantir qualidade de grãos no período de pós-colheita - Unijuí

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Pesquisas de Modelagem Matemática buscam garantir qualidade de grãos no período de pós-colheita

A Vice-Reitoria de Pós-Graduação, Pesquisa e Extensão da Unijuí desenvolve o Projeto Popularização da Ciência, com o objetivo de divulgar a produção e ações dos professores e bolsistas de projetos de Pesquisa e Extensão da Universidade. Confira o trabalho do projeto “Secagem Artificial e Armazenamento de Grãos de Soja: Estudo Experimental e Simulação Numérica”, em texto da bolsista do curso de Jornalismo, Natália Langer.              

                

No Rio Grande do Sul a produção de grãos de soja atingiu, na safra de 2018/2019, a quantia de 19,187 milhões de toneladas do grão, de acordo com dados da Companhia Nacional de Abastecimento (CONAB). O Estado é o segundo maior produtor de soja do país, ficando atrás somente do Mato Grosso, que produziu o total de 32,455 milhões de toneladas. Colhendo esta quantidade é necessário investir no processo de pós-colheita, ou seja, secagem e armazenagem, por exemplo, atividades que podem ter um impacto significativo na produção e na economia.

Com tamanha produção, é preciso ter um certo cuidado com o tratamento que esses grãos recebem para manter a qualidade. A secagem é um procedimento de grande importância, que visa diminuir o teor de umidade dos grãos a um nível propício à sua estocagem. Quando feita de maneira correta, ela permite que o produto fique armazenado por um longo período, evitando ao máximo a perda de qualidade.

Neste cenário, em se tratando da região Noroeste, que tem na produção agrícola uma de suas principais atividades, o projeto “Secagem Artificial e Armazenamento de Grãos de Soja: Estudo Experimental e Simulação Numérica”, que surgiu na década de 90 com a chegada do professor Dr. Oleg Khatchatourian, da Rússia, é de grande importância. Atualmente conduzida nos cursos de mestrado e doutorado em Modelagem Matemática da Unijuí, sob coordenação do professor Manuel Binelo, busca desenvolver modelos matemáticos que permitam melhorar os processos de secagem, armazenagem e conservação de grãos em silos e armazéns. Para isso, são utilizados dados de armazéns de toda região sul do país, envolvendo a participação de inúmeros estudantes desde o início do projeto.

Para realizar as pesquisas, são realizadas algumas etapas fundamentais: a obtenção de dados experimentais no laboratório de Modelagem Matemática Aplicada da Unijuí, por meio de ensaios e experimentos em escala reduzida. Além disso, outros dados são obtidos diretamente em armazéns ou cooperativas que repassam informações à Universidade, como a temperatura e umidade dos grãos.

Outra etapa da pesquisa envolve a modelagem matemática. Os pesquisadores desenvolvem modelos matemáticos que permitem calcular e simular o processo de secagem e armazenagem dos grãos. Já que não podem ser calculados a mão, é necessário desenvolver programas computacionais, utilizando métodos numéricos que permitem obter esses resultados.

Por fim, os dados obtidos pelos modelos matemáticos são comparados com os dados experimentais para validar e verificar se os modelos estão corretos e assim explorar possibilidades de otimização e de melhorias. O coordenador do projeto, professor Manuel Binelo, destaca a importância da pesquisa para a sociedade: “Quanto mais estudos existirem nessa área para utilizar desse processo, mais nós teremos alimentos com melhor qualidade e consumo menor de energia para manter essa qualidade durante a armazenagem e secagem”, reforça. Segundo o coordenador, os processos que acontecem após a colheita podem acarretar em grande impacto na qualidade da alimentação e no resultado econômico da atividade. Por isso, destaca que as melhorias nestes campos são sempre bem-vindas, tanto no nível global, quanto regional.

Por meio do Projeto já foram desenvolvidas dissertações de mestrado, teses de doutorado, além de artigos científicos publicados em revistas internacionais de alto nível, apontando problemas e possíveis melhorias nos processos de pós-colheita.


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