Biossorção do corante têxtil preto reafix super 2R com bagaço de malte

Na indústria têxtil grandes volumes de efluentes são gerados, os quais são caracterizados por serem coloridos e poluentes , devido à presença de corantes em sua composição. Com a necessidade de descontaminação, diferentes métodos são utilizados no tratamento, sendo um deles, a biossorção. Este consiste na remoção das substâncias tóxicas recorrendo a biossorventes obtidos a partir de resíduos agrícolas e sub-produtos de processos industriais. O objetivo principal deste trabalho foi estudar a remoção do corante Preto Reafix Super 2R em soluções aquosas por meio de biossorção com bagaço de malte. Baseando-se sobretudo no estudo da cinética e equilíbrio entre o biossorvente e o corante. Numa primeira fase foi estudada a influência dos parâmetros operacionais, como a influência do diâmetro médio das partículas do biossorvente, o pH da solução e a velocidade de agitação da solução. Sendo as condições ótimas de biossorção definidas a pH 2, velocidade de agitação de 150 rpm e biomassa sem peneiramento. Posteriormente, ajustaram-se os modelos cinéticos de Pseudo-primeira ordem, Pseudo-segunda ordem e de Difusão intrapartícula aos resultados experimentais obtidos pela cinética de adsorção avaliando também a influência da temperatura no tempo de contato para se alcançar o equilibrio. O modelo de Pseudo-segunda ordem conduziu ao melhor ajuste, com um coeficiente de correlação (R2) de apróximadamente 1. A partir dos testes de equilíbrio realizados com diferentes concentrações de corante, foram ajustadas as isotermas de Langmuir, Freundlich, Tempkin aos resultados experimentais tendo-se obtido parâmetros bastante significativos para o modelo Langmuir, cuja capacidade máxima de remoção (qmax) obtida foi de 40,16 mg.g-1. A análise dos parâmetros termodinâmicos permitiram avaliar que o processo de adsorção ocorre espontaneamente, sendo endotérmico e que ao longo do processo aumenta a aleatoriedade na interface sólido/solução, devido à desorganização do processo em virtude das interações que ocorrem.

Tourism demand modelling and forecasting with artificial neural network models: the Mozambique case study

This study is aimed to model and forecast the tourism demand for Mozambique for the period from January 2004 to December 2013 using artificial neural networks models. The number of overnight stays in Hotels was used as representative of the tourism demand. A set of independent variables were experimented in the input of the model, namely: Consumer Price Index, Gross Domestic Product and Exchange Rates, of the outbound tourism markets, South Africa, United State of America, Mozambique, Portugal and the United Kingdom. The best model achieved has 6.5% for Mean Absolute Percentage Error and 0.696 for Pearson correlation coefficient. A model like this with high accuracy of forecast is important for the economic agents to know the future growth of this activity sector, as it is important for stakeholders to provide products, services and infrastructures and for the hotels establishments to adequate its level of capacity to the tourism demand.