Sensor

Scientific Reports volume 13, Número do artigo: 5686 (2023) Citar este artigo

352 Acessos

Detalhes das métricas

Levando em consideração que o transporte de grãos pode ser realizado por longas distâncias e que a massa de grãos durante o transporte muitas vezes apresenta alto teor de umidade, pode haver riscos de transferência de calor e umidade e aquecimento da massa de grãos, comprovando perdas quanti-qualitativas . Assim, este trabalho teve como objetivo validar um método com sistema de sonda para monitoramento em tempo real da temperatura, umidade relativa e dióxido de carbono na massa de grãos de milho durante o transporte e armazenamento para detectar perdas precoces de matéria seca e prever possíveis alterações na qualidade física do grão . O equipamento consistia em um microcontrolador, hardware do sistema, sensores digitais para detecção de temperatura e umidade relativa do ar, um sensor infravermelho não destrutivo para detecção de concentração de CO2. Sistema de monitoramento em tempo real determinou precocemente e de forma satisfatória de forma indireta as alterações na qualidade física dos grãos confirmando pelas análises físicas de condutividade elétrica e germinação. O equipamento em monitoramento em tempo real e a aplicação de Machine Learning foi eficaz para predizer a perda de matéria seca, devido ao alto teor de umidade de equilíbrio e respiração da massa de grãos no período de 2 h. Todos os modelos de aprendizado de máquina, exceto a máquina de vetores de suporte, obtiveram resultados satisfatórios, igualando-se à análise de regressão linear múltipla.

Despite the high corn grain production, it is verified that there are great losses in the post-harvest stages due to the precarious transport, facilities, and handling of the grain receiving, drying, and storage operations. During grain transportation, it is estimated that there are losses of 0.25% per ton of grain transported. (2019)" href="/articles/s41598-023-32684-4#ref-CR1" id="ref-link-section-d184319839e407"> 1. As perdas no transporte rodoviário ocorrem devido a estradas em más condições, velocidade dos veículos, carrocerias deterioradas, entre outros2. Além disso, uma vez colhidos os grãos, eles permanecem biologicamente ativos e dependendo das condições em que se encontram podem desencadear diversas reações metabólicas causando perdas quantitativas e qualitativas3.

Entre os fatores que influenciam a qualidade dos grãos na pós-colheita estão o alto teor de umidade dos grãos, a temperatura e a umidade relativa intergranular4,5. A elevação desses parâmetros pode aumentar a respiração e a atividade metabólica dos grãos, causando deterioração da qualidade físico-química do grão e consumo de matéria seca, proliferação de insetos e infecção fúngica na massa de grãos6,7.

Levando em consideração que muitas vezes o transporte de grãos é realizado por longas distâncias, e que a massa de grãos transportada pode apresentar teor de umidade acima das condições ideais para armazenamento, os riscos de transferência de umidade e calor durante o transporte são elevados, ocasionando possível aquecimento da massa de grãos8, 9,10.

Assim, para evitar esses problemas no transporte e possíveis fatores potenciais de alterações nos processos pós-colheita seguintes, é importante realizar o monitoramento em tempo real da temperatura e umidade relativa do ar intergranular para estimar o teor de umidade de equilíbrio, bem como monitorar os níveis de dióxido de carbono e a intensidade respiratória da massa de grãos ao longo do transporte11,12. A partir dessas informações, é possível detectar precocemente e prever alterações na qualidade do grão13.

Vários estudos sobre perdas pós-colheita quantitativas e qualitativas foram realizados7,10. No entanto, existem poucos estudos abordando as perdas qualitativas devido à atividade metabólica no processo de transporte como um possível influenciador para o desencadeamento e intensificação das perdas nas operações pós-colheita subsequentes.

Assim, o monitoramento em tempo real da massa de grãos de milho durante o transporte e o emprego de algoritmos preditivos podem auxiliar na detecção precoce e na previsão de possíveis perdas quantitativas e qualitativas de grãos de milho. Assim, este trabalho teve como objetivo validar um sistema tecnológico não destrutivo para monitoramento em tempo real da temperatura, umidade relativa e dióxido de carbono na massa de grãos de milho durante o transporte e armazenamento em função de diferentes teores de umidade inicial, a fim de detectar perdas precoces de matéria seca usando algoritmos de Machine Learning e prever possíveis mudanças na qualidade física dos grãos.