As estações de tratamento de esgoto nunca foram projetadas pensando em microplásticos - e, ainda assim, conseguem reter uma parcela surpreendente dessas partículas.
Esse bom desempenho, porém, soa melhor do que realmente é quando se observa com atenção o que está por trás dos percentuais divulgados.
Uma nova revisão investiga se a inteligência artificial (IA) pode ajudar a preencher lacunas que ainda existem na detecção, no rastreamento e na gestão da poluição por microplásticos ao longo das etapas de tratamento.
O trabalho foi coordenado pelo autor correspondente Konstantinos Tsamoutsoglou, da Universidade Técnica de Creta.
A revisão reúne estudos publicados entre 2019 e 2026 e aborda fontes e concentrações de microplásticos, métodos de detecção, tecnologias de tratamento e o papel crescente da IA nessa área.
De onde vêm os microplásticos
Os microplásticos chegam às estações de tratamento vindos de praticamente todos os lugares: residências, efluentes industriais, fibras liberadas na lavagem de roupas, produtos de cuidados pessoais e o escoamento urbano em geral.
Como essas instalações foram concebidas com prioridades totalmente diferentes, reter microplásticos - sobretudo os menores - sempre foi mais consequência do processo do que algo deliberadamente engenheirado.
“Estações de tratamento de esgoto oferecem uma barreira essencial contra a poluição por microplásticos, mas remoção não significa necessariamente eliminação”, disse Tsamoutsoglou.
“Ao combinar medições analíticas confiáveis com inteligência artificial, as instalações de tratamento poderiam passar do monitoramento ocasional para uma gestão mais rápida, preditiva e melhor informada.”
A maior parte dos microplásticos fica retida aqui
As concentrações relatadas de microplásticos variam bastante entre estudos. Isso ocorre tanto porque cada estação opera com configurações próprias quanto porque pesquisadores adotam técnicas diferentes para amostrar e detectar partículas.
Apesar dessa variabilidade, um padrão aparece com relativa consistência quando se acompanha o esgoto ao longo das etapas.
As fases preliminar e primária removem cerca de 72% dos microplásticos que entram no sistema. O tratamento secundário eleva esse número para aproximadamente 88%, e o tratamento terciário pode levar a remoção a até 94%.
Ainda assim, esses percentuais escondem um problema básico de escala. Remover 94% não significa que a água tratada esteja, de fato, livre de plástico.
As estações processam volumes enormes de água diariamente.
Por isso, mesmo uma concentração residual muito baixa no efluente final pode se traduzir em milhões de partículas individuais indo diretamente para rios, lagos e zonas costeiras.
Partículas abaixo de cerca de 150 micrômetros escapam com mais facilidade. Em vez de sedimentarem, elas tendem a permanecer em suspensão - justamente o oposto do que os sistemas convencionais de tratamento foram desenhados para capturar.
O plástico não some
A revisão também destaca um aspecto menos visível do problema. As estações retêm uma estimativa de 60 a 80% dos microplásticos, mas não os destroem. Em vez disso, as partículas se acumulam no lodo de esgoto.
Com frequência, agricultores reaproveitam esse lodo como fertilizante ou condicionador de solo - uma prática geralmente vista como sustentável e benéfica.
No entanto, os microplásticos aprisionados acabam sendo transportados para áreas agrícolas, onde podem persistir por muito tempo.
Essas partículas podem interagir com microrganismos do solo e com raízes das plantas ou, mais tarde, serem carregadas pelo escoamento superficial e entrar em cadeias alimentares terrestres.
O conjunto de evidências sugere que o tratamento de esgoto não está eliminando a poluição por microplásticos, e sim realocando-a de forma silenciosa. Em vez de permanecerem em rios e oceanos, os resíduos acabam sendo depositados em solos agrícolas.
Onde a IA pode fazer diferença
A inteligência artificial oferece caminhos práticos para que operadores lidem melhor com esse cenário.
Sistemas de visão computacional podem identificar e classificar automaticamente partículas plásticas em imagens de microscopia, reduzindo o trabalho repetitivo que hoje depende de triagem manual em laboratório.
Além disso, essa automação tende a diminuir a inconsistência causada por avaliações ligeiramente diferentes entre pessoas.
Em condições laboratoriais controladas, alguns modelos baseados em imagem já alcançaram acurácias de classificação entre 85 e 95%.
O aprendizado de máquina também pode relacionar contagens de partículas a dados rotineiros de operação, como vazão, turbidez, sólidos suspensos e a forma como o lodo é recirculado no sistema.
Com esse conjunto combinado, modelos poderiam estimar de modo mais confiável quão bem uma estação está removendo partículas.
Eles também poderiam indicar fontes prováveis de poluição, identificar condições anormais com antecedência e orientar ajustes em tempo real no tratamento ou no manejo do lodo.
Três passos para um monitoramento mais inteligente
A partir dessas observações, os autores propõem uma estrutura em três partes para construir um monitoramento orientado por IA que seja realmente útil.
O primeiro passo é coletar, de maneira ampla e consistente, dados laboratoriais, de imagem, espectroscópicos e operacionais.
Na sequência, esses dados podem ser usados para treinar modelos voltados à classificação de partículas e à previsão do desempenho da estação.
Por fim, tudo isso deve ser incorporado a sistemas de alerta precoce e a ferramentas de apoio à decisão que operadores consigam usar no trabalho diário.
A IA ainda não está pronta
Muitos modelos existentes foram treinados com conjuntos de dados pequenos e “limpos” de laboratório, que estão longe de representar a complexidade do esgoto no mundo real.
Além disso, os métodos de monitoramento mudam muito de um estudo para outro. Essa falta de padronização dificulta comparar resultados entre instalações e reduz a chance de um modelo treinado em uma estação funcionar bem em outra.
Para superar essas limitações, serão necessários conjuntos de dados maiores, padronizados e com validação independente de verdade.
Também são necessários algoritmos transparentes, nos quais operadores possam confiar, além de testes em escala real dentro de estações de tratamento em operação.
A experiência humana ainda conta
Os pesquisadores evitam prometer mais do que a IA pode entregar.
Eles deixam claro que a tecnologia deve complementar - e não substituir - as análises químicas e a experiência acumulada de quem opera as estações.
Ao integrar as duas frentes, pode ser possível melhorar a precisão do monitoramento e tomar decisões mais inteligentes para controlar a poluição por microplásticos.
Essa abordagem conjunta também pode ajudar a lidar com a contaminação tanto na água quanto em terra, enfrentando um problema que claramente não termina no limite físico de uma estação de tratamento.
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