Modelagem e otimização dos parâmetros de funcionamento de um mecanismo eletrônico de dosagem tipo célula para supergrânulos de ureia (USG) usando a abordagem EDEM-RSM

Por que uma entrega de fertilizante mais inteligente importa

Produtores de arroz ao redor do mundo dependem de fertilizantes nitrogenados para manter altos rendimentos, mas grande parte desse fertilizante é perdida, sendo lavado para a água ou liberado como gases de efeito estufa potentes. Uma forma de reduzir essas perdas é colocar supergrânulos compactos de ureia, ou USGs, em profundidade no solo, próximo às raízes do arroz. Este artigo descreve um novo dispositivo eletrônico que pode depositar esses grânulos precisamente onde são necessários, usando simulação computacional para aprimorar o projeto antes mesmo de ele chegar ao campo.

Do trabalho manual às máquinas inteligentes

O posicionamento profundo de USGs já demonstrou aumentar a produtividade do arroz em até 40% e quase dobrar a eficiência no uso de nitrogênio pelas plantas. O problema é que colocar cada grânulo manualmente é um trabalho lento e cansativo, então muitos agricultores evitam essa prática. Ferramentas anteriores para posicionamento de USG exigiam esforço manual e nem sempre proporcionavam espaçamento uniforme. Os autores propuseram projetar um sistema eletrônico de dosagem que pudesse ser acoplado a um transplantador de arroz, alimentando automaticamente os USGs no solo nos locais corretos com mínimo esforço humano.

Como o novo dispositivo entrega cada grânulo

O coração do sistema é um rolete giratório com quatro pequenas cavidades, ou células, ao redor da borda. Acima dele há um funil cheio de USGs. À medida que o rolete gira, cada célula deve idealmente capturar exatamente um grânulo e então liberá‑lo em um tubo de entrega que o transporta para a sulca entre quatro covas de arroz. Um motor de passo, controlado por um microcontrolador Arduino e sincronizado com o transplantador por meio de um codificador rotativo, garante que o rolete faça a fração correta de revolução para cada conjunto de mudas colocadas. A equipe pôde alterar o tamanho das cavidades usando roletes impressos em 3D e ajustar a velocidade do rolete e o nível de enchimento do funil para estudar como esses fatores afetam o desempenho.

Usando grânulos virtuais para ajustar o projeto

Em vez de depender apenas de tentativa e erro no laboratório, os pesquisadores construíram um modelo computacional detalhado do sistema usando o método de elementos discretos, uma técnica que simula como milhares de partículas individuais se movem e colidem. Eles recriaram a forma e as propriedades físicas dos grânulos de USG, a geometria do funil e do rolete, e o contato entre as partes plásticas e o fertilizante. Sensores dentro da simulação contavam quantos grânulos entravam em cada célula, com que frequência uma célula estava vazia e com que frequência ela carregava mais de um grânulo. Em seguida aplicaram uma técnica estatística chamada metodologia de superfície de resposta para explorar combinações de área da cavidade, velocidade do rolete e nível de enchimento do funil, buscando configurações que proporcionassem células cheias com predominantemente grânulos únicos e pouquíssimas falhas ou duplos.

Encontrando o ponto ideal para alimentação uniforme

As simulações mostraram padrões claros. Cavidades maiores aumentavam a chance de enchimento, mas também elevavam o risco de capturar mais de um grânulo. Cavidades menores e velocidades muito altas do rolete tendiam a deixar células vazias, porque não havia tempo suficiente para os grânulos se acomodarem. Um funil mais cheio ajudava a preencher as células, mas teve pouco efeito sobre se a célula carregava um ou vários grânulos. Ao equilibrar esses efeitos, a otimização sugeriu uma área ideal de cavidade de cerca de 1088 milímetros quadrados, uma velocidade do rolete em torno de um quarto de metro por segundo e um funil preenchido a três quartos de sua capacidade. Nessas condições, o modelo previu preenchimento perfeito das células, alta proporção de células com um único grânulo e taxas muito baixas de falhas e duplos.

Colocando o modelo à prova

Para verificar as descobertas virtuais, a equipe construiu uma unidade de dosagem física com o tamanho de cavidade otimizado e a montou em um dispositivo de teste em um compartimento de solo. Com a velocidade do rolete e o enchimento do funil ajustados aos valores escolhidos, eles mediram com que frequência as células eram preenchidas, quantas carregavam exatamente um USG e quão uniformemente os grânulos eram espaçados ao longo da sulca. Os resultados do mundo real corresponderam de perto à simulação: 97% das células foram preenchidas, 91% entregaram um único grânulo e apenas algumas células ficaram vazias ou duplas. Em uma corrida de 10 metros, o padrão de grânulos no solo atendeu aos padrões aceitos para boa uniformidade. Uma análise de custo simples sugeriu que, quando emparelhador com um transplantador, o aplicador poderia se pagar em cerca de um ano e meio de uso.

O que isso significa para agricultores e para o clima

Em termos simples, o estudo mostra que é possível projetar um dispositivo acoplável que permite a um transplantador de arroz colocar grânulos de ureia USG quase perfeitamente, com muito menos trabalho humano do que a colocação manual. Ao combinar simulações detalhadas de partículas com testes em laboratório, os autores identificaram parâmetros de operação que fornecem praticamente um grânulo por cavidade, em intervalos regulares no solo. Se adotados em larga escala, tais sistemas poderiam ajudar os agricultores a aplicar menos nitrogênio mantendo ou aumentando os rendimentos, reduzindo custos e as emissões de gases de efeito estufa em campos de arroz inundados.

Citação: Swain, S.S., Khura, T.K., Arjun, P. et al. Modelling and optimization of operating parameters of an electronic cell type metering mechanism for urea super granules (USG) using EDEM-RSM approach. Sci Rep 16, 15622 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-43407-w

Palavras-chave: supergrânulos de ureia, fertilizante para arroz, agricultura de precisão, aplicador de fertilizante, método de elementos discretos