Doctoral Thesis

Os Processos Oxidativos Avançados (POAs) são tecnologias promissoras para o tratamento de efluentes contaminados por poluentes de preocupação emergente (CECs) que não podem ser completamente removidos por métodos tradicionais. A pesquisa sobre POAs tem se concentrado principalmente no desempenho técnico, muitas vezes negligenciando aspectos ambientais e econômicos essenciais para o uso sustentável em larga escala. Esse foco limitado pode levar à escolha de soluções tecnicamente eficazes, mas ambientalmente dispendiosas ou economicamente inviáveis. Esta tese aborda essa questão desenvolvendo e validando uma estrutura abrangente para a seleção de tecnologias com base em uma análise de decisão multicritério (MCDA) integrada, que considera simultaneamente fatores técnicos, ambientais e econômicos. A abordagem combina uma revisão sistemática da literatura para compreender o estado atual e identificar lacunas com estudos de caso experimentais para coletar dados primários. A Avaliação do Ciclo de Vida (ACV) foi utilizada para mensurar os impactos ambientais, enquanto o desempenho econômico foi avaliado por meio de análise de custos. Esses dados multidimensionais foram incorporados a uma estrutura de MCDA para apoiar um processo de tomada de decisão, estruturado e holístico, para a seleção e configuração de tecnologias. Os resultados apresentam evidências quantitativas das compensações entre a eficiência técnica e a sustentabilidade. Por exemplo, uma comparação revelou que, embora o processo UVC/H2O2 tenha alcançado taxas de remoção mais elevadas do hormônio 17-etinilestradiol (EE2), seu desempenho na redução da Demanda Química de Oxigênio (DQO) foi inferior. Seus impactos ambientais foram aproximadamente quatro vezes maiores do que os do processo de oxidação anódica (AO) quando aplicado a efluentes farmacêuticos reais (RPW). Além disso, a aplicação da Análise Multidimensional de Decisão (AMD) a diversas configurações de UVC/H2O2 identificou com sucesso uma configuração ideal que equilibrou todos os critérios selecionados, demonstrando que a opção tecnicamente mais avançada nem sempre é a mais sustentável. A principal contribuição deste trabalho é uma estratégia multidimensional validada, que oferece suporte quantitativo ao projeto e à seleção de Processos Oxidativos Avançados (POAs), mudando o foco da maximização de uma única métrica de desempenho para a obtenção de uma solução equilibrada e sustentável.

Advanced Oxidation Processes (AOPs) are promising technologies for treating effluents contaminated with contaminants of emerging concern (CECs) that are not fully removed by traditional methods. Research on AOPs has mainly focused on technical performance, often overlooking environmental and economic aspects essential for large-scale, sustainable use. This limited focus can lead to choosing solutions that are technically effective but environmentally expensive or economically unfeasible. This thesis addresses this issue by developing and validating a comprehensive framework for selecting technologies based on an integrated multi-criteria decision analysis (MCDA), which considers technical, environmental, and economic factors simultaneously. The approach combines a systematic literature review to understand the current state and identify gaps, with experimental case studies to collect primary data. Life Cycle Assessment (LCA) was used to measure environmental impacts, while economic performance was assessed through cost analysis. These multidimensional data were incorporated into an MCDA framework to support a structured and holistic decision-making process for technology selection and configuration. The findings present quantitative evidence of the trade-offs between technical efficiency and sustainability. For instance, a comparison revealed that although the UVC/H2O2 process achieved higher removal rates for hormone 17-ethinylestradiol (EE2), its performance in reducing Chemical Oxygen Demand (COD) was lower. Its environmental impacts were roughly four times greater than those of the anodic oxidation (AO) process when applied to real pharmaceutical wastewater (RPW). Furthermore, applying MCDA to various UVC/H2O2 configurations successfully identified an optimal setup that balanced all selected criteria, showing that the most technically advanced option isnt always the most sustainable overall. The primary contribution of this work is a validated multidimensional strategy that offers quantitative support for designing and selecting AOPs, shifting the focus from maximizing a single performance metric to achieving a balanced, sustainable solution.