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Este manuscrito apresenta um relato da aplicação da Metodologia de Sistemas Suaves (MSF) pelo Grupo de Análise de Segurança de Sistemas Sociotécnicos (GASSST) em um problema complexo de segurança no Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares de São Paulo, Brasil (IPEN-CNEN/SP). Baseando-se tanto em fundamentos teóricos, com base na documentação produzida por Peter Checkland e outros pesquisadores, quanto em experiências práticas, o estudo explora a abordagem da MSF para enfrentar desafios que envolvem fatores técnicos e humanos. Os principais resultados incluem a identificação das perspectivas dos principais interessados, o desenvolvimento de uma Figura Rica para capturar a complexidade do problema e a discussão de soluções potenciais. No entanto, a aplicação completa da SSM foi prejudicada devido às intervenções proativas da equipe da instalação, que resolveu o problema inicial antes que todas as etapas da SSM pudessem ser concluídas. O processo foi posteriormente interrompido por uma pausa induzida pela pandemia do SARS-CoV-2, durante a qual a equipe da instalação esteve ausente por 1 ano e 10 meses. O estudo conclui que a aplicação oportuna da SSM e a expertise dos facilitadores são críticas para a navegação eficaz de questões complexas de segurança. Destaca ainda a necessidade de profissionais experientes e uma aplicação mais rápida da SSM para aproveitar plenamente seu potencial na resolução de desafios organizacionais. As reflexões e experiências documentadas pelo GASSST contribuem com insights valiosos para aplicação prática da MSF em contextos semelhantes.

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.