SABINE NEUSATZ GUILHEN

Resumo

Possui graduação em Química com atribuições Tecnológicas e Biotecnológicas pelo Instituto de Química da Universidade de São Paulo (2005), mestrado (2009) e doutorado (2018) em Tecnologia Nuclear (Materiais) pelo Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares (IPEN), Universidade de São Paulo. Tem experiência em Química Analítica com ênfase em Análise de Traços, atuando principalmente no desenvolvimento de métodos analíticos empregando técnicas espectrofotométricas (AAS, ICP OES e ICP-MS) para caracterização de amostras ambientais, arqueológicas, biológicas, forenses e nucleares. Atualmente, ocupa o cargo de Tecnologista em "Caracterização Química" no Centro de Química e Meio Ambiente (CQMA) do IPEN (CNEN/SP), onde desempenha atividades de pesquisa e desenvolvimento tecnológico em atendimento às demandas institucionais ligadas ao Ciclo do Combustível Nuclear e aos Programas de Pesquisa de caráter multidisciplinar, em apoio a projetos de Inovação Tecnológica e ao Programa de Pós-Graduação do IPEN/USP. Além disso, atua na geração de produtos tecnológicos e no desenvolvimento de materiais adsorventes de baixo custo e alto valor agregado visando o aproveitamento de materiais e resíduos naturais e/ou renováveis no tratamento de efluentes e rejeitos. (Texto extraído do Currículo Lattes em 4 maio 2023)

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  • Artigo IPEN-doc 30857
    Biosorption of methylene blue by bone meal
    2024 - ARAUJO, LEANDRO G. de; MARTINS, GABRIEL F.; CAMPERA, ALEXSSANDRA A.A.; MARUMO, JULIO T.; GUILHEN, SABINE N.
    Sorption technologies have been proposed for the treatment of water containing methylene blue (MB), a toxic and persistent pollutant. Despite its environmental risks, the role of process variables in MB removal has not been fully explored through experimental design. The objective of this study is to assess the potential of bone meal powder (BMP), an underexplored agricultural byproduct, as an affordable adsorbent for the removal of MB from water. BMP was subjected to a series of analytical characterization techniques, and its adsorption capacity was evaluated through a comprehensive factorial design, which investigated the effects of biosorbent dosage, solution pH, and initial MB concentration. The study revealed that the highest adsorption level was 14.49 mg g−1, attained under the following conditions: 1 g L−1 BMP, pH 11, and 100 mg L−1 MB. The adsorption equilibrium was reached within 60 min, with a measured capacity (qexp) of 18 mg g−1. Theoretical adsorption isotherms indicated a capacity of 63 mg g−1, which aligned well with the Langmuir model. To predict adsorption outcomes, machine learning models were applied, with multiple linear regression performing best. Optimization of decision trees and neural networks improved accuracy but risked overfitting. FT-IR, XRD, and ICP analyses indicated ion exchange as a significant mechanism of adsorption. In desorption studies, H2SO4 was the most effective agent, achieving 68.72% desorption efficiency. BMP exhibited optimal recyclability for up to four cycles before efficiency declined.