Desenvolvimento de um sistema automatizado para monitoramento do consumo hídrico em bezerras leiteiras

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2025-12-12

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O Brasil é um dos maiores produtores de leite do mundo, mas ainda depende de importações, registrando em 2023 um déficit superior a 1 bilhão de dólares. Nesse cenário, o Agreste Pernambucano destaca-se como um polo leiteiro em ascensão, impulsionado pelo avanço tecnológico e pelo aumento da produtividade nacional, que mais que triplicou nas últimas décadas, mesmo com menos vacas ordenhadas. A incorporação de tecnologias também fortalece a pecuária de precisão, permitindo o monitoramento individual das bezerras, sendo o controle do consumo de água essencial por melhorar a digestibilidade e o desenvolvimento inicial. Entretanto, a confiabilidade limitada dos sensores em condições reais evidencia a necessidade de sistemas mais robustos e calibrados para um monitoramento hídrico eficaz. Desta forma, objetivou-se desenvolver, calibrar e validar um sistema de monitoramento automatizado do consumo hídrico para bezerras leiteiras na fase de aleitamento. A pesquisa foi conduzida em duas etapas complementares: a fase laboratorial, realizada na Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE), destinada à calibração, validação e desenvolvimento do sistema; e a fase em campo, realizada no Bezerreiro Tropical da Fazenda Almeida, em Capoeiras - PE, onde o sistema foi instalado e avaliado em condições reais de operação. Foram selecionados quatro sensores de fluxo (YF-S201, YF-S401, YF-B1 e YF-B4) e calibrados em ambiente controlado por meio de um protótipo integrado a um microcontrolador ESP32, no qual foram registradas 60 leituras por sensor (30 contínuas e 30 intermitentes). O sensor com melhor desempenho foi instalado no bezerreiro e incorporado a um sistema IoT, responsável pela aquisição, processamento e transmissão Wi-Fi dos dados para um dashboard de monitoramento. A calibração em campo foi implementada no próprio firmware, permitindo o envio dos pulsos ao servidor e o retorno automático dos parâmetros ajustados. Após quatro meses de operação, a estabilidade do sensor foi reavaliada com a passagem de 1 L de água, no qual foram registradas 24 leituras (12 contínuas e 12 intermitentes) e todas as etapas, laboratoriais e de campo, foram analisadas por estatística descritiva e representadas por boxplots. Os quatro sensores analisados apresentaram média igual a 1 nos regimes contínuo e intermitente, indicando calibração centralizada. A análise estatística mostrou que o fluxo contínuo gera menor variabilidade. Considerando variabilidade, estabilidade da mediana, controle dos valores extremos e presença reduzida de outliers, o sensor YF-B4 foi o mais adequado ao monitoramento hídrico em condições reais. Em campo, o sistema IoT com ESP32 e ThingsBoard operou de forma contínua, registrando e transmitindo dados em tempo real. O modo de calibração em campo permitiu ajustes diretos, com passagem de 1 L e leitura imediata dos pulsos, garantindo precisão sem necessidade de laboratório. Após quatro meses, a primeira calibração apresentou grande variação, atribuída ao longo período sem manutenção, mas os valores se estabilizaram nos dias seguintes, evidenciando que calibrações periódicas são essenciais para manter a acurácia. Conclui-se que o YF-B4 apresentou o melhor desempenho geral, que o sistema automatizado foi eficiente para monitorar o consumo hídrico e que a calibração recorrente é indispensável para assegurar confiabilidade dos dados em ambientes reais de produção.

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Brazil is one of the world’s largest milk producers, yet it still depends on imports, recording in 2023 a deficit exceeding 1 billion dollars. In this context, the Agreste region of Pernambuco has emerged as an expanding dairy hub, driven by technological advances and by the national increase in productivity, which has more than tripled in recent decades despite a reduction in the number of lactating cows. The incorporation of modern technologies has also strengthened precision livestock farming, enabling individual monitoring of calves, for which the control of water intake is essential, as it improves digestibility and early development. However, the limited reliability of sensors under real operating conditions highlights the need for more robust and calibrated systems for effective water-intake monitoring. Therefore, this study aimed to develop, calibrate, and validate an automated system for monitoring water consumption in dairy calves during the pre-weaning phase. The research was conducted in two complementary stages: a laboratory phase at the Federal Rural University of Pernambuco (UFRPE), dedicated to calibration, validation, and system development; and a field phase at the Tropical Calf Barn of Fazenda Almeida, in Capoeiras -PE, where the system was installed and evaluated under real operating conditions. Four flow sensors (YF-S201, YF-S401, YF-B1, and YF-B4) were selected and calibrated in a controlled environment using a prototype integrated with an ESP32 microcontroller, in which 60 readings per sensor (30 continuous and 30 intermittent) were recorded. The best-performing sensor was then installed in the calf barn and incorporated into an IoT system responsible for data acquisition, processing, and Wi-Fi transmission to a monitoring dashboard. Field calibration was embedded directly into the firmware, enabling the transmission of pulse data to the server and the automatic retrieval of adjusted parameters. After four months of operation, sensor stability was reassessed by passing 1 L of water through the system, yielding 24 readings (12 continuous and 12 intermittent). All laboratory and field datasets were analyzed using descriptive statistics and visualized through boxplots. The four sensors exhibited a mean of 1 under both flow regimes, indicating centralized calibration. Statistical analysis showed that continuous flow generated lower variability. Considering variability, median stability, control of extreme values, and reduced presence of outliers, the YF-B4 sensor demonstrated the best suitability for real-world water-intake monitoring. In the field, the IoT system with ESP32 and ThingsBoard operated continuously, recording and transmitting real-time data. The embedded calibration mode allowed direct adjustments through the passage of 1 L and immediate pulse reading, ensuring accuracy without the need for laboratory intervention. After four months, the initial field calibration showed high variation due to the long period without maintenance, but values stabilized in subsequent days, highlighting the importance of periodic calibrations to maintain accuracy. In conclusion, the YF-B4 sensor exhibited the best overall performance, the automated system proved effective for monitoring water intake, and recurrent calibration is essential to ensure data reliability under real production conditions.

Descrição

Referência

AGUIAR, Ana Carolina Silva Vaz Curado de. Desenvolvimento de um sistema automatizado para monitoramento do consumo hídrico em bezerras leiteiras. 2025. 44 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Agrícola e Ambiental) – Departamento de Engenharia Agrícola, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2026.

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