Impulsionados pelo crescente aumento no consumo de energia e pela pressão às fontes de combustíveis fósseis causada por este aumento, vem crescendo também o interesse por culturas bioenergéticas, buscando substituir, pelo menos em parte, a matriz energética mundial por uma mais sustentável. Dentre as várias opções de oleaginosas disponíveis, tem se apresentado o pinhão-manso (Jatropha curcas L.) como uma planta promissora na produção de biocombustíveis, apesar da baixa disponibilidade de informação sobre esta planta como cultura comercial. Juntamente com esse aumento de interesse nas culturas destinadas a produção de energia, vem aumentando também, o interesse em métodos de análises multicritérios, que seja capaz de apresentar indicativos não só econômicos, mas também de sustentabilidade. Neste contexto, a análise dos fluxos de energia vem sendo muito utilizado para avaliar e comparar diferentes sistemas de produção, quanto ao seu balanço de energia, ou seja, a entrada e saída de energia de um sistema. Realizou-se, portanto, um estudo dos componentes de produção da cultura do pinhão-manso, em seis áreas de produção no estado de São Paulo, onde se determinou a demanda de energia do sistema de produção na condição de sequeiro, e o efeito da inclusão da irrigação via gotejamento e pivô central neste sistema. Na condição de sequeiro, o ponto de equilíbrio entre a incorporação e produção de energia, foi atingido com as produtividades de 1,5 Mg ha-1 ano-1, sem considerar o aproveitamento dos resíduos e 1,3 Mg ha-1 ano-1 se estes forem aproveitados na cogeração. O fator que mais influenciou a incorporação de energia foi a utilização intensiva de insumos como fertilizantes e agroquímicos para controle de pragas e doenças, representando cerca de 65% do total de energia incorporada no sistema de produção de sequeiro. Para a condição de irrigação avaliada, as produtividades mínimas para se iniciar a viabilidade energética foram de 4,27 e 3,60 Mg ha-1 ano-1 respectivamente, para irrigação via pivô central e gotejamento, sem o aproveitamento dos resíduos na cogeração de energia e de 3,88 e 3,27 Mg ha-1 ano-1 quando se considera os resíduos na avaliação. O consumo direto de energia na pressurização do sistema foi o fator de maior influência na incorporação total do sistema de produção irrigado, representando em média 55%. / The increase in the energy consumption and the pressure on the fossil fuel sources have increased the interest in the bioenergy crops, in order to have more sustainable options in the world energy matrix. Among the oilseeds available, Jatropha curcas L. is taken as a promising oil provider to biofuel production. As the interest in bioenergy crops increases, the interest in advanced analysis methods also increases, being able to evaluate the production systems not only economically, but also regarding sustainability. In this context, the analysis of energy flows has been widely used to evaluate and to compare different production systems, determining its input and output energy flows. A study about the inputs required to produce Jatropha in six areas in the state of São Paulo was done. It was determined the energy demand of the production system in dryland condition, and also the effect of drip and center pivot irrigation. In dryland conditions, the feasibility breakeven point between input and output was achieved with yields of 1.5 Mg ha-1 yr-1, without waste recovery and of 1.3 Mg ha-1 yr-1 if wastes are utilized in cogeneration. The factor that most influenced the energy embodiment was the intensive use of inputs such as fertilizers and pesticides, which accounted about 65% of the total embodied energy in the dryland systems. With irrigation, minimum yields to achieve the energy feasibility were 4.27 and 3.60 Mg ha-1 yr-1 respectively, for center pivot and drip, without using wastes in the energy cogeneration and 3.88 and 3.27 Mg ha-1 yr-1 when considering wastes in the evaluation. The direct energy consumption in the pressurization system was the most important factor in the irrigated production system, representing 55% on average.

In this thesis, a method proposed by Han et al. [40] for detecting and locating damage in a structural member was adapted. The method was based on the energies that were calculated from the CWT coefficients of vibrational response of a cantilever beam. A transverse cut at varying depths was introduced. The presence and location of crack was investigated by processing experimentally acquired acceleration signals. Results of modal analysis and wavelet analysis of the beam with different cut depths were compared. In addition, effect of using different mother wavelets in CWT analysis for damage detection capability was investigated. Acceleration data were analyzed through CWT at different scales and CWT coefficients were calculated. Those CWT coefficients obtained from different scales were evaluated from the standpoint of damage detection. Effectiveness of energy indices associated with CWT coefficients in damage detection was demonstrated as independent of the type of mother wavelet.

Impulsionados pelo crescente aumento no consumo de energia e pela pressão às fontes de combustíveis fósseis causada por este aumento, vem crescendo também o interesse por culturas bioenergéticas, buscando substituir, pelo menos em parte, a matriz energética mundial por uma mais sustentável. Dentre as várias opções de oleaginosas disponíveis, tem se apresentado o pinhão-manso (Jatropha curcas L.) como uma planta promissora na produção de biocombustíveis, apesar da baixa disponibilidade de informação sobre esta planta como cultura comercial. Juntamente com esse aumento de interesse nas culturas destinadas a produção de energia, vem aumentando também, o interesse em métodos de análises multicritérios, que seja capaz de apresentar indicativos não só econômicos, mas também de sustentabilidade. Neste contexto, a análise dos fluxos de energia vem sendo muito utilizado para avaliar e comparar diferentes sistemas de produção, quanto ao seu balanço de energia, ou seja, a entrada e saída de energia de um sistema. Realizou-se, portanto, um estudo dos componentes de produção da cultura do pinhão-manso, em seis áreas de produção no estado de São Paulo, onde se determinou a demanda de energia do sistema de produção na condição de sequeiro, e o efeito da inclusão da irrigação via gotejamento e pivô central neste sistema. Na condição de sequeiro, o ponto de equilíbrio entre a incorporação e produção de energia, foi atingido com as produtividades de 1,5 Mg ha-1 ano-1, sem considerar o aproveitamento dos resíduos e 1,3 Mg ha-1 ano-1 se estes forem aproveitados na cogeração. O fator que mais influenciou a incorporação de energia foi a utilização intensiva de insumos como fertilizantes e agroquímicos para controle de pragas e doenças, representando cerca de 65% do total de energia incorporada no sistema de produção de sequeiro. Para a condição de irrigação avaliada, as produtividades mínimas para se iniciar a viabilidade energética foram de 4,27 e 3,60 Mg ha-1 ano-1 respectivamente, para irrigação via pivô central e gotejamento, sem o aproveitamento dos resíduos na cogeração de energia e de 3,88 e 3,27 Mg ha-1 ano-1 quando se considera os resíduos na avaliação. O consumo direto de energia na pressurização do sistema foi o fator de maior influência na incorporação total do sistema de produção irrigado, representando em média 55%. / The increase in the energy consumption and the pressure on the fossil fuel sources have increased the interest in the bioenergy crops, in order to have more sustainable options in the world energy matrix. Among the oilseeds available, Jatropha curcas L. is taken as a promising oil provider to biofuel production. As the interest in bioenergy crops increases, the interest in advanced analysis methods also increases, being able to evaluate the production systems not only economically, but also regarding sustainability. In this context, the analysis of energy flows has been widely used to evaluate and to compare different production systems, determining its input and output energy flows. A study about the inputs required to produce Jatropha in six areas in the state of São Paulo was done. It was determined the energy demand of the production system in dryland condition, and also the effect of drip and center pivot irrigation. In dryland conditions, the feasibility breakeven point between input and output was achieved with yields of 1.5 Mg ha-1 yr-1, without waste recovery and of 1.3 Mg ha-1 yr-1 if wastes are utilized in cogeneration. The factor that most influenced the energy embodiment was the intensive use of inputs such as fertilizers and pesticides, which accounted about 65% of the total embodied energy in the dryland systems. With irrigation, minimum yields to achieve the energy feasibility were 4.27 and 3.60 Mg ha-1 yr-1 respectively, for center pivot and drip, without using wastes in the energy cogeneration and 3.88 and 3.27 Mg ha-1 yr-1 when considering wastes in the evaluation. The direct energy consumption in the pressurization system was the most important factor in the irrigated production system, representing 55% on average.

Hot mix asphalt pavements require adequate compaction to achieve the required density to resist rutting. The amount of energy required to achieve the optimum degree of compaction depends on the type of gradation, bitumen content, filler type and shape, type of compaction equipment etc. In this study, the net energy required to reduce the specimen volume (size) after each gyration of the superpave gyratory compactor is used as the compaction energy index (CEI) to measure the compactability of the samples. Samples with different filler types and content are used for the analysis. Effect of fillers on the viscosity of the mastic has been studied previously. Viscosity of mastics in return affects the compactability of the mix in general. In this regard this paper tries to study the effect of fillers on the compaction of hot mix asphalt with the help of the superpave gyratory compactor. Moreover, resistance of the asphalt mix samples against rutting is evaluated using the simple performance test. In this test, the sample is subjected to a hydraulic loading while strain transducers attached to the sample measure the displacement. A computer program receives the displacement data at various frequencies and calculates the dynamic modulus and flow number which are used for the evaluation of the pavement performance.     :

Quantification of cardiac left ventricular (LV) motion from medical images provides a non-invasive method for diagnosing cardiovascular disease (CVD). The proposed study continues our group\'s line of research in quantification of LV motion by applying optical flow (OF) techniques to quantify LV motion in gated Rubidium Chloride-82Rb (82Rb) and Fluorodeoxyglucose-18F (FDG) PET image sequences. The following challenges arise from this work: (i) the motion vector field (MVF) should be made as accurate as possible to maximise sensitivity and specificity; (ii) the MVF is large and composed of 3D vectors in 3D space, making visual extraction of information for medical diagnosis dffcult by human observers. Approaches to improve the accuracy of motion quantification were developed. While the volume of interest is the region of the MVF corresponding to the LV myocardium, non-zero values of motion exist outside this volume due to artefacts in the motion detection method or from neighbouring structures, such as the right ventricle. Improvements in accuracy can be obtained by segmenting the LV and setting the MVF to zero outside the LV. The LV myocardium was automatically segmented in short-axis slices using the Hough circle transform to provide an initialisation to the distance regularised level set evolution algorithm. Our segmentation method attained Dice similarity measure of 93.43% when tested over 395 FDG slices, compared with manual segmentation. Strategies for improving OF performance at motion boundaries were investigated using spatially varying averaging filters, applied to synthetic image sequences. Results showed improvements in motion quantification accuracy using these methods. Kinetic Energy Index (KEf), an indicator of cardiac motility, was used to assess 63 individuals with normal and altered/low cardiac function from a 82Rb PET image database. Sensitivity and specificity tests were performed to evaluate the potential of KEf as a classifier of cardiac function, using LV ejection fraction as gold standard. A receiver operating characteristics curve was constructed, which provided an area under the curve of 0.906. Analysis of LV motion can be simplified by visualisation of directional motion field components, namely radial, rotational (or circumferential) and linear, obtained through automated decomposition. The Discrete Helmholtz Hodge Decomposition (DHHD) was used to generate these components in an automated manner, with a validation performed using synthetic cardiac motion fields from the Extended Cardiac Torso phantom. Finally, the DHHD was applied to OF fields from gated FDG images, allowing an analysis of directional components from an individual with normal cardiac function and a patient with low function and a pacemaker fitted. Motion field quantification from PET images allows the development of new indicators to diagnose CVDs. The ability of these motility indicators depends on the accuracy of the quantification of movement, which in turn can be determined by characteristics of the input images, such as noise. Motion analysis provides a promising and unprecedented approach to the diagnosis of CVDs. / A quantificação do movimento cardíaco do ventrículo esquerdo (VE) a partir de imagens médicas fornece um método não invasivo para o diagnóstico de doenças cardiovasculares (DCV). O estudo aqui proposto continua na mesma linha de pesquisa do nosso grupo sobre quantificação do movimento do VE por meio de técnicas de fluxo óptico (FO), aplicando estes métodos para quantificar o movimento do VE em sequências de imagens associadas às substâncias de cloreto de rubídio-82Rb (82Rb) e fluorodeoxiglucose-18F (FDG) PET. Com a extração dos campos vetoriais surgiram os seguintes desafios: (i) o campo vetorial de movimento (motion vector field, MVF) deve ser feito da forma mais precisa possível para maximizar a sensibilidade e especificidade; (ii) o MVF é extenso e composto de vetores 3D no espaço 3D, dificultando a análise visual de informações por observadores humanos para o diagnóstico médico. Foram desenvolvidas abordagens para melhorar a precisão da quantificação de movimento, considerando que o volume de interesse seja a região do MVF correspondente ao miocárdio do VE, em que valores de movimento não nulos existem fora deste volume devido aos artefatos do método de detecção de movimento ou de estruturas vizinhas, como o ventrículo direito. As melhorias na precisão foram obtidas segmentando o VE e ajustando os valores de MVF para zero fora do VE. O miocárdio VE foi segmentado automaticamente em fatias de eixo curto usando a Transformada de Hough na detecção de círculos para fornecer uma inicialização ao algoritmo de curvas de nível, um tipo de modelo deformável. A segmentação automática do VE atingiu 93,43% de medida de similaridade Dice, quando foi testado em 395 fatias de eixo menor de FDG, comparado com a segmentação manual. Estratégias para melhorar o desempenho do algoritmo OF nas bordas de movimento foram investigadas usando spatially varying averaging filters, aplicados em seqüências de imagens sintéticas. Os resultados mostraram melhorias na precisão de quantificação de movimento utilizando estes métodos. O Índice de Energia Cinética (KEf), um indicador de motilidade cardíaca, foi utilizado para avaliar 63 sujeitos com função cardíaca normal e alterada / baixa de uma base de dados de imagens PET de 82Rb. Foram realizados testes de sensibilidade e especificidade para avaliar o potencial de KEf para classificar a função cardíaca, utilizando a fração de ejeção do VE como padrão ouro. Foi construída uma curva ROC, que proporcionou uma área sob a curva de 0,906. A análise do movimento do VE pode ser simplificada pela visualização de componentes de campo de movimento direcional, ou seja, radial, rotacional (ou circunferencial) e linear, obtidos por decomposição automatizada. A decomposição discreta de Helmholtz Hodge (DHHD) foi utilizada para gerar estes componentes de forma automatizada, com uma validação utilizando campos de movimento cardíaco sintéticos a partir do conjunto Extended Cardiac Torso Phantom. Finalmente, o método DHHD foi aplicado a campos de FO, criado a partir de imagens FDG, permitindo uma análise de componentes direcionais de um indivíduo com função cardíaca normal e um paciente com baixa função e utilizando um marca-passo. A quantificação do campo de movimento a partir de imagens PET possibilita o desenvolvimento de novos indicadores para diagnosticar DCVs. A capacidade destes indicadores de motilidade depende na precisão da quantificação de movimento que, por sua vez, pode ser determinado por características das imagens de entrada como ruído. A análise de movimento fornece um promissor e sem precedente método para o diagnóstico de DCVs.

Quantification of cardiac left ventricular (LV) motion from medical images provides a non-invasive method for diagnosing cardiovascular disease (CVD). The proposed study continues our group\'s line of research in quantification of LV motion by applying optical flow (OF) techniques to quantify LV motion in gated Rubidium Chloride-82Rb (82Rb) and Fluorodeoxyglucose-18F (FDG) PET image sequences. The following challenges arise from this work: (i) the motion vector field (MVF) should be made as accurate as possible to maximise sensitivity and specificity; (ii) the MVF is large and composed of 3D vectors in 3D space, making visual extraction of information for medical diagnosis dffcult by human observers. Approaches to improve the accuracy of motion quantification were developed. While the volume of interest is the region of the MVF corresponding to the LV myocardium, non-zero values of motion exist outside this volume due to artefacts in the motion detection method or from neighbouring structures, such as the right ventricle. Improvements in accuracy can be obtained by segmenting the LV and setting the MVF to zero outside the LV. The LV myocardium was automatically segmented in short-axis slices using the Hough circle transform to provide an initialisation to the distance regularised level set evolution algorithm. Our segmentation method attained Dice similarity measure of 93.43% when tested over 395 FDG slices, compared with manual segmentation. Strategies for improving OF performance at motion boundaries were investigated using spatially varying averaging filters, applied to synthetic image sequences. Results showed improvements in motion quantification accuracy using these methods. Kinetic Energy Index (KEf), an indicator of cardiac motility, was used to assess 63 individuals with normal and altered/low cardiac function from a 82Rb PET image database. Sensitivity and specificity tests were performed to evaluate the potential of KEf as a classifier of cardiac function, using LV ejection fraction as gold standard. A receiver operating characteristics curve was constructed, which provided an area under the curve of 0.906. Analysis of LV motion can be simplified by visualisation of directional motion field components, namely radial, rotational (or circumferential) and linear, obtained through automated decomposition. The Discrete Helmholtz Hodge Decomposition (DHHD) was used to generate these components in an automated manner, with a validation performed using synthetic cardiac motion fields from the Extended Cardiac Torso phantom. Finally, the DHHD was applied to OF fields from gated FDG images, allowing an analysis of directional components from an individual with normal cardiac function and a patient with low function and a pacemaker fitted. Motion field quantification from PET images allows the development of new indicators to diagnose CVDs. The ability of these motility indicators depends on the accuracy of the quantification of movement, which in turn can be determined by characteristics of the input images, such as noise. Motion analysis provides a promising and unprecedented approach to the diagnosis of CVDs. / A quantificação do movimento cardíaco do ventrículo esquerdo (VE) a partir de imagens médicas fornece um método não invasivo para o diagnóstico de doenças cardiovasculares (DCV). O estudo aqui proposto continua na mesma linha de pesquisa do nosso grupo sobre quantificação do movimento do VE por meio de técnicas de fluxo óptico (FO), aplicando estes métodos para quantificar o movimento do VE em sequências de imagens associadas às substâncias de cloreto de rubídio-82Rb (82Rb) e fluorodeoxiglucose-18F (FDG) PET. Com a extração dos campos vetoriais surgiram os seguintes desafios: (i) o campo vetorial de movimento (motion vector field, MVF) deve ser feito da forma mais precisa possível para maximizar a sensibilidade e especificidade; (ii) o MVF é extenso e composto de vetores 3D no espaço 3D, dificultando a análise visual de informações por observadores humanos para o diagnóstico médico. Foram desenvolvidas abordagens para melhorar a precisão da quantificação de movimento, considerando que o volume de interesse seja a região do MVF correspondente ao miocárdio do VE, em que valores de movimento não nulos existem fora deste volume devido aos artefatos do método de detecção de movimento ou de estruturas vizinhas, como o ventrículo direito. As melhorias na precisão foram obtidas segmentando o VE e ajustando os valores de MVF para zero fora do VE. O miocárdio VE foi segmentado automaticamente em fatias de eixo curto usando a Transformada de Hough na detecção de círculos para fornecer uma inicialização ao algoritmo de curvas de nível, um tipo de modelo deformável. A segmentação automática do VE atingiu 93,43% de medida de similaridade Dice, quando foi testado em 395 fatias de eixo menor de FDG, comparado com a segmentação manual. Estratégias para melhorar o desempenho do algoritmo OF nas bordas de movimento foram investigadas usando spatially varying averaging filters, aplicados em seqüências de imagens sintéticas. Os resultados mostraram melhorias na precisão de quantificação de movimento utilizando estes métodos. O Índice de Energia Cinética (KEf), um indicador de motilidade cardíaca, foi utilizado para avaliar 63 sujeitos com função cardíaca normal e alterada / baixa de uma base de dados de imagens PET de 82Rb. Foram realizados testes de sensibilidade e especificidade para avaliar o potencial de KEf para classificar a função cardíaca, utilizando a fração de ejeção do VE como padrão ouro. Foi construída uma curva ROC, que proporcionou uma área sob a curva de 0,906. A análise do movimento do VE pode ser simplificada pela visualização de componentes de campo de movimento direcional, ou seja, radial, rotacional (ou circunferencial) e linear, obtidos por decomposição automatizada. A decomposição discreta de Helmholtz Hodge (DHHD) foi utilizada para gerar estes componentes de forma automatizada, com uma validação utilizando campos de movimento cardíaco sintéticos a partir do conjunto Extended Cardiac Torso Phantom. Finalmente, o método DHHD foi aplicado a campos de FO, criado a partir de imagens FDG, permitindo uma análise de componentes direcionais de um indivíduo com função cardíaca normal e um paciente com baixa função e utilizando um marca-passo. A quantificação do campo de movimento a partir de imagens PET possibilita o desenvolvimento de novos indicadores para diagnosticar DCVs. A capacidade destes indicadores de motilidade depende na precisão da quantificação de movimento que, por sua vez, pode ser determinado por características das imagens de entrada como ruído. A análise de movimento fornece um promissor e sem precedente método para o diagnóstico de DCVs.

Rubber granulates, used at artificial grass pitches, pose a threat to the environment when leaking into the nature. As the granulates leak to the environment through rain water and snow clearances, they can be transported by rivers and later on end up in the marine life. Therefore, reducing the snow clearances to its minimum is of importance. If the snow clearance problem is minimized or even eliminated, this will have a positive impact on the surrounding nature. The object of this project is to propose a method for deciding when to remove snow and automate the information dispersing upon clearing or closing a pitch. This includes finding low powered sensors to measure snow depth, find a machine learning model to predict upcoming snow levels and create an application with a clear and easy-to-use interface to present weather information and disperse information to the responsible persons. Controlled experiments is used to find the models and sensors that are suitable to solve this problem. The sensors are tested on a single snow quality, where ultrasonic and infrared sensors are found suitable. However, fabricated tests for newly fallen snow questioned the possibility of measuring snow depth using the ultrasonic sensor in the general case. Random Forest is presented as the machine learning model that predicts future snow levels with the highest accuracy. From a survey, indications is found that the web application fulfills the intended functionalities, with some improvements suggested.