<p>A biorremediação é uma tecnologia que utiliza agentes biológicos para reduzir o impacto de áreas contaminadas por produtos químicos. O objetivo do trabalho foi avaliar o desenvolvimento tecnológico dos produtos e processos de origem microbiana aplicados no tratamento de áreas contaminadas por metais pesados. A pesquisa foi realizada no Instituto Nacional de Propriedade Industrial e no <em>Espacenet</em>®, utilizando a combinação das palavras-chave: biorremediação, metal pesado e micro-organismos, com dois códigos da Classificação Internacional de Patentes. Foram selecionadas 247 patentes dos bancos de dados utilizados. O maior número de depósito de patentes ocorreu nos anos de 2012 e 2013, sendo a China o maior depositante. As inovações tecnológicas mais depositadas foram relacionadas com a técnica de bioacumulação. A técnica de biorremediação está em ascensão, tornando-se uma interessante ferramenta para o tratamento de ambientes contaminados por metais pesados.</p>
O descarte inadequado de resíduos industriais ou acidentes ambientais tem causado grandes impactos ambientais, como a contaminação por metais pesados. Processos biotecnológicos envolvendo microrganismos têm sido utilizados como estratégia para recuperar ambientes impactados. O objetivo deste trabalho foi avaliar a influência de metais pesados essencial e não essencial no crescimento e na produção de surfactante da linhagem Pseudomonas fluorescens Slim15. Os testes de concentração inibitória mínima (CIM) e concentração bactericida mínima (CBM) foram utilizados para avaliar a tolerância aos metais Pb e Zn. Foram realizados testes de atividade emulsificante e tensão superficial para avaliar a influência dos metais na produção de biossurfactante. A linhagem P. fluorescens Slim15 apresentou crescimento na presença de 31,25 mg/L de Zn e de 1000 mg/L de Pb no teste CIM e de 4000 mg/L no teste CBM para os metais testados. Os metais não apresentaram influência significativa na produção de biossurfactante. Esta pesquisa mostrou que a linhagem P. fluorescens Slim15 apresentou rendimento satisfatório nos testes de tolerância e produção de surfactante, mesmo em altas concentrações de metais. Esta linhagem bacteriana é uma promissora agente biorremediadora de ambientes contaminados por metais pesados.
Este estudo objetivou avaliar o desenvolvimento tecnológico de produtos e processos de origem microbiana aplicados no tratamento de áreas contaminadas por metais pesados, por meio de um mapeamento tecnológico de patentes, uma ferramenta estratégica para identificar inovações tecnológicas. Para tal, foram realizadas buscas em bases de dados na plataforma do Instituto Nacional de Propriedade Industrial (INPI) e na do European Patent Office (EPO), utilizando-se uma combinação de palavras-chave e dois códigos da Classificação Internacional de Patentes (CIP). Foram selecionadas 247 patentes dos bancos de dados referidos. O maior número de depósito de patentes ocorreu nos anos de 2012 e 2013, sendo a China o maior depositante. As inovações tecnológicas mais depositadas foram relacionadas com a técnica de bioacumulação. Concluiu-se que a técnica de biorremediação está em ascensão, tornando-se uma interessante ferramenta para o tratamento de ambientes contaminados por metais pesados.
Geotechnical monitoring plays an important role in the detection of operational safety issues in the slopes of open pits. Currently, monitoring companies offer several solutions involving robust technologies that boast highly reliable data and the ability to control risky conditions. The monitoring data must be processed and analysed so as to allow the results to be used for several purposes, thereby providing information that can be used to manage operational actions and optimize mining plans or engineering projects. In this work we analysed monitoring data (pore pressure and displacement) and its correlation with the tension and displacement of the mass of an established failure slope calculated using the finite element method. To optimize the back-analysis, a Python language routine was developed using input data (point coordinates, parameter matrix, and critical section) to use software with the rock mass parameters (cohesion, friction angle, Young's modulus, and Poisson's ratio). For the back-analysis, the Mohr-Coulomb criterion was applied with the shear strength reduction technique to obtain the strength reduction factor. The results were consistent with both the measured displacements and the maximum deformation contours, revealing the possible failure mechanism, allowing the strength parameters to be calibrated according to the slope failure conditions, and providing information about the contribution of each variable (parameter) to the slope failure in the study area.
Geotechnical monitoring plays an important role in the detection of operational safety issues in the slopes of open pits. Currently, monitoring companies offer several solutions involving robust technologies that boast highly reliable data and the ability to control risky conditions. The monitoring data must be processed and analysed so as to allow the results to be used for several purposes, thereby providing information that can be used to manage operational actions and optimize mining plans or engineering projects. In this work we analysed monitoring data (pore pressure and displacement) and its correlation with the tension and displacement of the mass of an established failure slope calculated using the finite element method. To optimize the back-analysis, a Python language routine was developed using input data (point coordinates, parameter matrix, and critical section) to use software with the rock mass parameters (cohesion, friction angle, Young's modulus, and Poisson's ratio). For the back-analysis, the Mohr-Coulomb criterion was applied with the shear strength reduction technique to obtain the strength reduction factor. The results were consistent with both the measured displacements and the maximum deformation contours, revealing the possible failure mechanism, allowing the strength parameters to be calibrated according to the slope failure conditions, and providing information about the contribution of each variable (parameter) to the slope failure in the study area.
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