Aplicação da Inteligência Artificial na operação de um sistema BAS (MBBR e lodos ativados) em indústria de celulose

A gestão de Estações de Tratamento de Efluentes (ETEs) na indústria de celulose enfrenta desafios rigorosos, especialmente em plantas submetidas a limites de lançamento altamente exigentes. Em sistemas do tipo BAS (Biofilm Activated Sludge, integrando MBBR e lodos ativados), qualquer variação abrupta de carga orgânica ou a entrada de efluentes tóxicos pode desequilibrar severamente a frágil comunidade microbiana, comprometendo o cumprimento das normativas ambientais. Este trabalho apresenta os resultados da aplicação do software Synapsis, uma plataforma baseada em Inteligência Artificial (IA) focada na otimização de lodos ativados, durante três meses de operação em uma planta de celulose. O sistema atua processando dados operacionais e integrando análises microbiológicas avançadas para fornecer diagnósticos preditivos e recomendações em tempo real. Os resultados demonstraram impactos significativos na eficiência do tratamento e na rotina operacional. Observou-se a otimização da idade do lodo, impulsionada pela análise microbiológica contínua, que resultou em uma biomassa mais eficiente, menor geração de lodo e descartes mais racionais e menos frequentes. A estabilidade operacional apresentou um aumento de 38%, viabilizado por recomendações automáticas que ajustaram parâmetros críticos antes que oscilações na carga afluente ou picos de toxicidade causassem distúrbios. Adicionalmente, houve uma redução de 45% no tempo de tomada de decisão operacional, transformando processos que demandavam uma semana de análise manual em recomendações em 45 minutos.