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UNIVERSIDADE FEDERAL DO ABC
NANOCIÊNCIAS E MATERIAIS AVANÇADOS (33144010006P9)
Segmentação de imagens de baixo contraste por aprendizado profundo: Explorando o reuso de criogéis de nanocelulose para absorção de óleo
EGON PIRAGIBE BARROS SILVA BORGES
DISSERTAÇÃO
27/03/2024

Derramamentos de óleo e resíduos industriais não tratados prejudicam ecossistemas aquáticos, levando à busca por soluções eficazes de remediação ambiental. Estudos têm apontado a nanocelulose, um material renovável e com alta capacidade absorvente, como uma alternativa promissora para esse tipo de problema. No entanto, sua eficiência é limitada pela sua característica hidrofílica que compromete a captura dos principais contaminantes ambientais, geralmente hidrofóbicos. A combinação de látex de borracha natural (LBN) com celulose nanofibrilada (CNF) resulta em um criogel hidrofóbico com estrutura hierárquica porosa e estruturalmente resiliente (CNF@LBN), abrindo diversos caminhos para a sua aplicação efetiva na absorção de contaminates de caráter hidrofóbico. Baseado na capacidade de reuso desses criogéis, este trabalho explorou a centrifugação mecânica como um método sustentável de reabsorção do contaminante, possibilitando assim o reuso do criogel na captura de óleo sem o emprego de qualquer tipo de solvente orgânico. Para validar esse tipo de metodologia, a microtomografia de raios X (µCT) foi empregada como uma caracterização não destrutiva para observar as mudanças morfológicas ao longo dos ciclos de reuso, sendo inspirada em conceitos de tomografia 4D. Foram analisados dois tipos de dados de tomografia ao longo dos ciclos de reuso: dados dos criogéis com óleo e dados dos criogéis após a retirada do óleo por centrifugação. A pesagem dos criogéis revelaram que os mesmos mantêm até 60% de sua capacidade absorvente original após 30 ciclos de reuso. Os tomogramas após a retirada do óleo revelaram uma redução de 25% na porosidade dos criogéis ao longo dos ciclos, além de efeitos de entumecimento da parede e diminuição no tamanho de poros. Considerando os tomogramas dos criogéis com óleo, estes apresentaram baixo contraste de fase entre óleo e parede do criogel, abrindo um novo desafio no desenvolvimento de metodologias computacionais na resolução desse problema. A metodologia proposta neste estudo baseou-se na aplicação de texturas sintéticas no sistema óleo/criogel seguido do treinamento de uma rede auto-supervisionada SA-Unet. A rede treinada permitiu segmentar com elevada acurácia as paredes dos criogéis da fase com óleo, permitindo analisar efeitos também de entumecimento das paredes dos poros e um ligeiro aumento no tamanho dos poros comparado ao ciclo anterior sem o óleo. Tais resultados validaram a capacidade de reuso dos criogéis através da centrifugação mecânica como um método sustentável na retirada do contaminante do criogel. Além disso, métodos computacionais foram empregados para automatização na segmentação de dados resolvidos no tempo de sistemas com baixo contraste de fases.

Criogel;Reuso;Óleo;Rotulagem;Redes de aprendizado profundo;Segmentação auto-supervisionada
Oil spills and untreated industrial waste harm aquatic ecosystems, encouraging the search for effective environmental remediation solutions. Studies have been pointing nanocellulosebased cryogel, a renewable material with high absorbent capacity, as a promising alternative for solving this problem. However, its efficiency is limited by cellulose hydrophilic characteristic, which compromises the capture of major environmental contaminants that exhibit hydrophobic properties. The combination of natural rubber latex (NRL) with cellulose nanofibrils (CNF) results in a hydrophobic and resilient cryogel (CNF@NRL) with a porous hierarchically structured, opening various pathways for its effective application in absorbing hydrophobic contaminants. Based on the reusability of these cryogels, this study explored mechanical centrifugation as a sustainable method for re-absorption of the contaminant, thus enabling the cryogel to be reused for oil capture without the use of any type of organic solvent. To validate this methodology, X-ray microtomography (µCT) was employed as a non-destructive characterization to observe morphological changes over reuse cycles inspired by 4D tomography concepts. Two types of tomography data were analyzed over reuse cycles: data from cryogels with oil and cryogels after oil removal by centrifugation. Simple weighing of the cryogels revealed that they maintain up to 60% of their original absorbent capacity after 30 reuse cycles. The tomograms after oil removal revealed a 25% reduction in cryogel porosity over cycles, as well as effects of wall swelling and a decrease in pore size. Considering the tomograms of cryogels with oil, these presented low phase contrast between oil and cryogel wall, posing a new challenge in the development of computational methodologies to solve this issue. The methodology proposed in this study was based on the application of synthetic textures on the oil/cryogel system followed by training of a self-supervised SA-Unet network. The trained network allowed a highly accurate segmentation of cryogel walls from the oil phase, enabling analysis of wall swelling effects and a slight increase in pore size compared to the previous reuse cycle without oil. The results validate the reusability of cryogels employing mechanical centrifugation as a sustainable method for removing contaminants from the cryogel, combining computational methods for automation in the segmentation of time-resolved data from systems with low phase contrast.
Cryogel;Reuse;Oil;Labeling;Deep learning networks;Self-supervised segmentation.
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PORTUGUES
UNIVERSIDADE FEDERAL DO ABC
O trabalho possui divulgação autorizada
NMA - EGON PIRAGIBE BARROS SILVA BORGES.pdf

Contexto

NANOCIÊNCIAS E MATERIAIS AVANÇADOS
MATERIAIS FUNCIONAIS AVANÇADOS
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Banca Examinadora

RUBIA FIGUEREDO GOUVEIA
DOCENTE - PERMANENTE
Sim
Nome Categoria
JULIANA DA SILVA BERNARDES Docente - PERMANENTE
RUBIA FIGUEREDO GOUVEIA Docente - PERMANENTE
AUGUSTA CERCEAU ISAAC NETA Participante Externo

Vínculo

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Não
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