Otimização das variáveis do bioprocesso de fermentação no estado sólido para produção de ácido fumárico a partir de resíduos agroindustriais, utilizando redes neurais

Abstract

Resumo: A fermentação no estado sólido é conhecida há séculos, havendo referências que os egípcios já a utilizavam na produção de pão. O bagaço de mandioca é um resíduo lignocelulósico rico em amido, possuindo ainda 60-70% de amido residual, que não é extraído no processamento industrial das raízes da mandioca. Toneladas deste resíduo são depositadas diariamente no meio ambiente. O resíduo sólido pode ser utilizado como única fonte de carbono para produção de ácido fumárico por Fermentação no Estado Sólido (FES). Esta produção foi amplamente estudada com organismos da ordem Mucorales, principalmente do gênero Rhizopus. Ao bagaço de mandioca moído, foram adicionados fonte de nitrogênio e outros sais, para complemento nutricional. As variáveis, temperatura, taxa de inoculação, pH, umidade e tempo de fermentação, foram otimizadas. O propósito deste trabalho foi otimizar e avaliar a produção de ácido fumárico com auxílio das redes neurais, bem como a verificação da viabilidade de utilização de redes neurais para simular o processo. Uma rede feedforward com três neurônios e outra com quatro na camada oculta foram as que melhor reproduziram os dados obtidos em laboratório. Foram feitos dois ensaios variando-se apenas o tempo de fermentação, denominados ensaios 4 e 5, com as melhores condições determinadas pelas redes neurais e seus resultados foram comparados com as precisões das redes neurais artificiais, com boa concordância de valores. Durante as fermentações ocorreu consumo de água e foi necessário fazer uma fermentação com 11,4% de água livre para minimizar o problema. Quando o problema de consumo de água durante a fermentação foi compensado, a produção de ácido fumárico foi elevada para mais de 100 g/kg de bagaço seco.

Abstract: The solid state fermentation is known by centuries, there were references that the Egyptians already utilized it to make bread. Cassava bagasse is a lignocellulosic waste rich on starch, still possessing 60-70% of residual starch, which not is extracted on the Processing of the cassava roots. Tons of this residue is disposed daily at the environment. This solid residue can be used as the sole source of carbon to produce fumaric acid by solid state fermentation (SSF). This production is largely studied to the organisms of the order Mucorales, mainly to the genus Rhizopus. Cassava waste was milled, added nitrogen source and others salts for nutritional complement. The variables, temperature, rate of inoculation, pH, humidity, and time of fermentation were optimized. The proposal of this work was to optimize and to evaluate the production of fumaric acid, using neural networks, as well the verification of the use viability of the neural networks to process simulation. A feedforward network with three and other with four neurons in the hidden layer was the best reproducers of the data obtained in laboratory. It was made two experiments varying only the time of fermentation, named experiments 4 and 5, with the best conditions determined by neural networks and its results are compared with the networks precision, with good agreement of values. During the fermentations of the best conditions occurred a consumption of water and it was necessary to do one fermentation with 11.4% of free water to minimize that problem. When the problem of consumption of water was solved the production of fumaric acid was elevated to more then 100 g/kg of dry cassava bagasse.