A presente proposta correlaciona como o investimento direto estrangeiro pode, e deve, promover o desenvolvimento sustentável no país que o acolhe. O investimento direto estrangeiro é capaz de promover uma série de vantagens competitivas quando aplicado de forma coerente como: ganhos de tecnologia, geração de empregos, capacitação de mão de obra e outros benefícios que vão além do econômico. No entanto, há a necessidade de uma mensuração para que a promoção do desenvolvimento gerado se dê de forma sustentável, para que os benefícios obtidos para a nação sejam maiores do que a degradação ambiental, emissão de poluentes e os impactos sociais causados. Utilizando um referencial sobre o investimento direto estrangeiro e desenvolvimento sustentável, o trabalho consiste em verificar se o investimento direto estrangeiro promove o desenvolvimento sustentável. Para isso, uma construção foi feita a partir de dados secundários que pudessem verificar a latência dos constructos de sustentabilidade e assim relacioná-los com o investimento direto estrangeiro com a divisão em setor primário, secundário e terciário. Com essas correlações foi possível verificar como o investimento tem impactado não apenas na economia nacional mas também qual impacto ambiental e social ele trouxe. Posteriormente, uma análise de cluster e discriminante foram feitas com o intuito de agrupar e classificar os impactos do investimento direto estrangeiro utilizando a poupança líquida ajustada, que é um indicador de sustentabilidade promovido pelo Banco Mundial. Essa construção foi possível através das técnicas de análise multivariada de dados que permitiram a relação de variáveis de diferentes categorias e se mostrou adequada para pesquisas de carácter exploratório. As evidências provenientes da discussão desse trabalho contribuem com a recente literatura que busca por estudos que relacionem o investimento direto estrangeiro e o desenvolvimento que eles promovem, melhorando assim a tomada de decisão na captura desses recursos. O trabalho contribui em verificar a possível falta de políticas públicas que integrem as dimensões de desenvolvimento sustentável. Também são apresentadas algumas variáveis que podem auxiliar na busca pelo desenvolvimento sustentável. / The present work aims to highlight the need to correlate how foreign direct investment can, and should, promote sustainable development in the country that hosts it. Foreign direct investment is able to promote a number of competitive advantages when applied consistently such as gains in technology, job creation, training of manpower and other benefits that go beyond the economic level. However, a measurement is necessary so that the promotion of development generated can be satisfactory and thus fulfill the purpose of everyone involved with this financial, environmental and social capital which was invested, so environmental degradation, emissions, incentives offered and social impacts are no greater than the benefits for the nation. By using a reference framework on foreign direct investment and sustainable development, this work aims to formulate hypotheses so this investment can be measured and be considered sustainable. In order to do this, a construction from secondary data to verify the latency of the constructs of sustainability will be made enabling to relate them to foreign direct investment in every sector nationwide. With these correlations will be possible to verify how the investment has impacted not only in the national economy but which environmental and social impact it has brought. Later, a cluster analysis and discriminant will be carried out enabling to group and classify the impacts of foreign direct investment using the adjusted net saving, which is an indicator of sustainability promoted by the World Bank. This construction will be possible through techniques of multivariate data analysis, allowing the relationship of variables of different categories, which is adequate for an exploratory research. The evidences arising from the discussion of this study contribute to the recent literature that searches for studies that relate foreign direct investment and development they promote, thereby improving decision making in the capture of these resources. The study aims to verify the possible lack of public policies that promote sustainable development dimensions. Some variables are also presented which may also contribute to the search for sustainable development.

Orientadores: Jurandir Zullo Junior, Luciana Alvim Santos Romani / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agrícola / Made available in DSpace on 2018-08-25T15:32:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Goncalves_RenataRibeirodoValle_D.pdf: 17473392 bytes, checksum: 0b54c29cd8e6a9e1a3259ee7b24f6f16 (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: A produção de cana-de-açúcar no Brasil possui função cada vez mais estratégica na economia do país devido ao interesse da substituição de combustíveis fósseis por fontes de energia renováveis, como o etanol, com o propósito de diminuir as emissões de gases de efeito estufa (GEEs). Nesse sentido, é importante a proposição de soluções inovadoras e tecnologicamente viáveis para auxiliar a geração de modelos mais eficientes, objetivos, precisos, antecipados e adequados ao monitoramento e previsão das safras nacionais. Esse trabalho teve o objetivo principal de desenvolver modelos numéricos que avaliam a tendência da produção de cana-de-açúcar em escala regional utilizando dados agroclimáticos e espectrais de baixa resolução espacial. Áreas produtoras de cana-de-açúcar foram selecionadas e dados de produção, área e produtividade referentes ao período de 2001 a 2010 foram utilizados. As imagens do satélite AVHRR/NOAA foram processadas e corrigidas automaticamente permitindo a obtenção de perfis temporais mensais do índice de vegetação NDVI, temperatura de superfície e albedo. As condições agroclimáticas, ao longo do período de análise, foram descritas pelo índice agroclimático ISNA. As séries de dados foram avaliadas por meio de técnicas de análise de séries temporais multivariadas utilizando os métodos de agrupamentos K-Means, K-Medoids e Clarans. Com estes métodos de agrupamentos, foi possível identificar e mapear áreas de plantio de cana-de-açúcar e sua expansão. Modelos de previsão de produção da cultura foram gerados pelo método de regressão linear múltipla utilizando dados de área plantada e dos índices NDVI e ISNA. A partir dos modelos gerados, foi possível avaliar o comportamento da variação da produção para o modelo regional de mudanças climáticas ETA/CPTEC em um cenário de alta emissão de gases de efeito estufa para o ano de 2020. Ao utilizar satélites de baixa resolução espacial, é mais difícil evidenciar a diferença entre tipos de plantios de cana-de-açúcar, mas neste trabalho, realizado com a técnica de agrupamento de dados, mesmo ocorrendo mistura espectral, foi possível acompanhar a evolução da cultura ao longo das safras identificando regiões com padrões semelhantes. Desta maneira, a análise de agrupamentos pode melhorar a compreensão do desenvolvimento da cana-de-açúcar e sua expansão para outras regiões do país. Os modelos gerados para estimar a produção de cana-de-açúcar em relação aos dados de área plantada e dos índices NDVI e ISNA apresentaram coeficientes de correlação (R2) em torno de 0,9 e conseguiram estimar os valores de produção para todo estado de São Paulo com precisão. Os modelos gerados para anos mais secos, no período de dezembro a março, indicaram que a produção de cana-de-açúcar tende a aumentar em torno de 3,5%. Para anos mais chuvosos, no mesmo período, a produção tende a aumentar em torno de 1,6% no ano de 2020, independentemente da área plantada. Os resultados obtidos são úteis para o planejamento agrícola em escala regional, pois permitem acompanhar o desenvolvimento e a produção da cana-de-açúcar de forma objetiva e sistemática a partir de dados fornecidos por sensores remotos, estações agroclimáticas e modelos de mudanças climáticas / Abstract: The sugarcane production in Brazil has increasingly strategic role in the economy due to the interest of replacing fossil fuels with renewable energy sources such as ethanol, in order to reduce emissions of greenhouse gases (GHGs). In this sense, it is important to propose innovative and technologically feasible solutions to assist the generation of more efficient, objective, accurate, anticipated and appropriate models to the monitoring and forecasting of national crop. The main objective of this work was to develop numerical models that assess the trend of sugarcane production on a regional scale using agroclimatic and spectral data of lower spatial resolution. Producing areas of sugarcane were selected and data production, area and yield were used for the period 2001-2010. The images from satellite AVHRR/NOAA were processed and automatically corrected and subsequently were obtained monthly temporal profiles of NDVI vegetation index, surface temperature and albedo. The climatic conditions during the period of analysis, were described by WRSI agroclimatic index. The data sets were analyzed by techniques of multivariate time series analysis using the methods of clusters K-Means, K-Medoids and Clarans. With these clustering methods, it was possible to identify and map the expansion of areas planted with sugarcane. Predictive models of crop production were generated by multiple linear regression analysis using data from cropland and NDVI and WRSI indices. From the generated models, it was possible to evaluate the behavior of the variation in production for regional climate change model ETA/CPTEC in a scenario of high emission of greenhouse gases for the year 2020. It is more difficult to highlight the difference between types of plantings of sugarcane using low spatial resolution satellites, but this work with technical data clustering, even occurring spectral mixture, it was possible to follow the evolution of the culture over the crops identifying regions with similar patterns. Thus, the cluster analysis can improve understanding of the development of sugarcane and its expansion to other regions of the country. The models for estimating the production of sugarcane with the data of planted area and NDVI and WRSI indices showed a correlation coefficient (R2) around 0.9 and were able to estimate the values of production for the entire state of São Paulo accurately. The models for the driest years in the period from December to March, indicated that the production of sugarcane tends to increase around 3.5%. Wettest years in the same period, production tends to increase around 1.6% in 2020, regardless the cultivated area. The results are useful for agricultural planning at the regional scale because they allow to monitor the development and production of sugarcane objectively and systematically from data provided by remote sensors, agroclimatic stations and climate change models / Doutorado / Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável / Doutora em Engenharia Agrícola

Orientador: Dirceu da Silva / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Educação / Made available in DSpace on 2018-08-18T20:19:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Gabriel_MarceloLuizDiasdaSilva_D.pdf: 1390694 bytes, checksum: 538fbaf73e19ce9029ef14635f0ee4c7 (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: Esta Tese de Doutorado refere-se a uma pesquisa exploratória de natureza quantitativa cujo objetivo fundamental foi identificar as relações de causalidade existentes entre o processo decisório dos estudantes universitários em relação a tecnologia e seu uso cotidiano de tecnologia, seu estilo comportamental inovador e seu perfil de adoção. A partir da revisão da literatura foi elaborado um instrumento de pesquisa, na forma de um questionário estruturado, com assertivas dispostas na forma de uma escala do tipo Likert foi aplicado a alunos de cursos de graduação do Estado de São Paulo. Os 707 questionários recebidos foram tabulados e analisados por meio de técnicas estatísticas multivariadas, sendo a modelagem de equações estruturais PLS-PM (Partial Least Squares - Path Model) utilizada como parte da Análise Fatorial Confirmatória. Verificou-se que a relação causal entre os construtos exógenos OTE e ECI em relação ao construto PAD apresentou resultados que demonstram a aderência dos dados amostrais ao modelo causal proposto. Do mesmo modo os resultados da relação causal entre o construto exógeno PAD em relação aos construtos RNE, BIN e AVA, que formam o ciclo do processo decisório do indivíduo, demonstram aderência da amostra ao modelo proposto. / Abstract: This doctoral thesis refers to an exploratory quantitative research whose primary goal was to identify the causal relationships between the decision making process of university students on technology and its everyday use of technology, innovative style and behavioral profile of adoption. From the review of existing literature a research instrument was prepared in the form of a structured questionnaire, with assertions arranged as a Likert scale. This instrument was administered to undergraduate students of São Paulo. The 707 questionnaires received were tabulated and analyzed using statistical techniques, and structural equation modeling, PLS PM (Partial Least Squares - Path Model) was used as part of Confirmatory Factor Analysis. It was found that the causal relationship between the exogenous constructs ECI and OTE in relation to construct PAD showed results that demonstrate the adherence of the sample data to the proposed causal model. Similarly the results of the causal relationship between the exogenous construct PAD in relation to the constructs RNE, BIN and AVA, which form the cycle of decisionmaking process of the individual, at the sample level also demonstrates adherence to the model. / Doutorado / Educação, Ciencia e Tecnologia / Doutor em Educação

Orientadores: Alexandre Campane Vidal, Emilson Pereira Leite / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Geociências / Made available in DSpace on 2018-08-19T23:10:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Kuroda_MichelleChaves_M.pdf: 6122249 bytes, checksum: a01bbebfadb01e55531df051be7c9e44 (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: A caracterização de reservatórios é um trabalho complexo, que envolve muitas variáveis com informações em diferentes escalas. Para minimizar incertezas, este trabalho propõe a utilização de redes neurais artificiais, algoritmo computacional inspirado no funcionamento cerebral que mapeia, agrupa e prevê informações a partir de reconhecimento de padrões supervisionados ou não. Neste trabalho foram aplicados dois métodos: Mapas Auto-Organizáveis e Backpropagation. O objetivo da aplicação da ferramenta é o melhor entendimento dos reservatórios estudados, a partir da identificação litológica e previsão de características petrofísicas em dados de poços e a melhoria de visualização sísmica realizada a partir do estudo de multiatributos sísmicos. Através dos resultados é possível delimitar a geometria dos reservatórios possibilitando ajustes e tomadas de decisões que aperfeiçoam o processo de exploração. Com este propósito foram analisados duas áreas de estudo: a bacia de Taubaté localizada na porção leste do estado de São Paulo, que ocupa uma área aproximada de 2400 km², estendendo-se ao longo do Vale do Rio Paraíba, desde Jacareí até a cidade de Cruzeiro; e o campo de Namorado, na bacia de Campos, localizado na parte central norte na zona de acumulação de hidrocarbonetos da Bacia de Campos, a 80 km da costa. Na bacia de Taubaté foram realizados estudos de caracterização de eletrofácies em dados de perfis de poços, posteriormente utilizados no ajuste da análise sísmica das linhas 2D da mesma bacia. No campo de Namorado foram estudadas as fácies reservatório e possíveis reservatórios para identificação e classificação de qualidade, além da predição de permeabilidade nos intervalos de reservatório / Abstract: The reservoir characterization is complex, involving many variables with information on different scales. To minimize uncertainties, this paper proposes the use of artificial neural networks, computational algorithm inspired on the brain function, which maps, groups, and provides information based on supervised pattern recognition or not. In this work we applied two methods: Self-Organizing Maps, and Backpropagation. The purpose of the application of the tool is a better understanding of the reservoirs, by identifying lithologic and predicting of petrophysical characteristics on data from well logs and improving seismic preview done from the multi-attribute seismic study. Through the results it is possible to define the boundaries of reservoirs, allowing adjustments and making decisions that enhance the exploration process. For this purpose we analyzed two study areas: the Taubaté basin located in the southeastern portion of the São Paulo state, encompasses an area of approximately 2400 km², stretching along the Paraíba River Valley, from Jacareí to the Cruzeiro city; and Namorado field in the Campos Basin, located in the central zone of hydrocarbon accumulation in the Campos Basin, 80 km from the coast. In Taubaté basin the studies have been performed on well log characterization, they were used to adjust the seismic analysis of 2D lines in the same basin, through multi-attributes analysis. In Namorado field the facies of reservoir and possible reservoir were studied for identify e classify the rock types, besides to predict the permeability in reservoir intervals / Mestrado / Geologia e Recursos Naturais / Mestre em Geociências

Orientador: Luiz Koodi Hotta / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-20T03:56:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Sakamoto_CarolinedeFreitas_M.pdf: 4538610 bytes, checksum: 977f3115a7248c40284073adc86889ac (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: A construção de distribuições multivariadas com dependências assimétricas, especialmente com dependências complexas nas caudas, é um requisito necessário em muitas aplicações, particularmente em finanças. A teoria de cópulas pode ser bastante útil nesta tarefa. Neste sentido, algumas das propostas sugeridas na literatura são os modelos hierárquicos arquimedianos, os modelos pair-cópula e a cópula t-Student assimétrica. Esta dissertação está focada no estudo e aplicação de modelos de cópulas com dimensões maiores que três através dos modelos Pair-Cópula, que têm sido de fundamental importância para estender o conceito de dependência do caso bivariado para o caso multivariado. A metodologia de Pair-Cópula propõe a utilização de diagramas vine para a organização dos possíveis modelos. A ênfase é dada para o diagrama D-vine, que permite diversas permutações entre as séries. Por meio de simulação, é verificado o impacto dessas diferentes permutações do diagrama D-vine, e também do uso de diferentes funções de cópulas sob o cálculo do Valor em Risco (VaR). São realizadas comparações com cópulas multivariadas arquimedianas, normal e t-Student multivariadas. é apresentada uma aplicação de cópulas tetravariadas a dados reais de retornos financeiros / Abstract: The construction of multivariate distributions with asymmetric dependencies, especially with complex dependencies in the tails, is a necessary requirement in many applications, particularly in finance. The theory of copulas can be very useful in this task. In this sense, some of the proposals suggested in the literature are the Archimedean hierarchical models, Pair-Copula models and asymmetric t-Student copula. This dissertation is focused on the study and application of models of more than three dimensions through the Pair-Copula models, which have been essential to extend the concept of dependence of bivariate case to the multivariate case. The Pair-Copula methodology proposes the use of vine tree for the organization the possible models. Emphasis is given to the D-vine tree, which allows permutation among the variables. The influence and the importance of the order of the variables in the D-vine in the estimation of the Value at Risk (VaR) is investigated by simulation. The pair-copula model is compared with the t-Student multivariate distribution, the multivariate Archimedean copula, and paircopula models using different copula functions. The model is also applied to estimate the VaR of a portfolio with four assets / Mestrado / Estatistica / Mestre em Estatística

Orientador : João Ernesto de Carvalho / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Ciências Médicas / Made available in DSpace on 2018-08-01T03:24:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Mendes_ArmandoSemedo_M.pdf: 29872962 bytes, checksum: 3c109551220a3e3a1181ba95cb0e1742 (MD5) Previous issue date: 2002 / Resumo: A violaceína é um pigmento produzido pela bactéria Chromobacterium violaceum e estudada por vários grupos de pesquisadores mundialmente, sendo já relatada as seguintes atividades biológicas para este pigmento: bactericida (Durán 1990), tripanocida (Caldas et aI. 1978; Durán et al. 1989; Durán & Haun, 1991), anti-viral (May et al. 1991), tumoricida (Durán et al. 1996), atividade citotóxica em células de mamíferos (Durán et aI. 1989; Haun et al. 1992), antioxidante (De Azevedo et al 2000), indução de apoptose (MeIo et al. 2000) e antifúngica (Shirata et aI. 2000). No entanto, no atual estágio de desenvolvimento, ela ainda não entrou na fase clínica.O requerimento nutricional da C. violace um necessário para aumentar a produção de violaceína tem sido estudado desde 1913 utilizando técnicas clássicas univariadas. Ao longo das décadas um número de fatores nutricionais foram relatados como sendo importantes para a produção de violaceína, tais como glicose (Kimmel & Maier 1969, Duran et al. 1994), extrato de levedura, DL-metionina, vitamina B12, peptona (DeMoss & HappeI1959), Zn+2(Hoshino & Yamamoto 1997), L-triptofano (DeMoss & Evans 1959, Kimmel & Maier 1969), temperatura, agitação, pH (DeMoss & Evans 1959, Riveros et aI. 1989) entre outros. Além dos fatores físicos e nutricionais, a produção de violaceína pelo C. violaceum, depende da cepa utilizada e existem poucos trabalhos que relatam a produção volumétrica (nmol mL-1 h-1) deste pigmento. A cepa ATCC 553 utilizada por DeMoss & Happel (1959) tinha uma taxa de produção de violaceína de 0,47 nmol mL-1 h-1. Riveros et al. (1989) utilizou a cepa BB-78 e obteve uma taxa de produção de 4.0 nmol mL-1 h-1. A cepa CCT 3496 utilizada neste trabalho tinha uma produção de 13.75 nmol mL-1 h-1 antes da otimização. Esses valores podem ser aumentados, contudo a determinação dos níveis dos fatores otimizados por técnicas padrões univariadas nem sempre são possíveis para tais sistemas complexos. Um dos objetivos deste trabalho foi determinar os valores dos fatores otimizados para aumentar a produção de violaceína e massa celular pela aplicação de grupos de planejamentos planejados estatisticamente. Esses experimentos multivariados são desenhados para reduzir o número de experimentos necessários no processo de otimização e produzir resultados mais precisos que aqueles obtidos por estratégias univariadas (Barros Neto et aI. 1996, Box et al. 1978). Com utilização de planejamentos estatísticos é possível a otimização de um sistema mesmo quando os mecanismos fundamentais envolvidos no processo de investigação não são conhecidos. A primeira fase deste trabalho, envolveu um planejamento fracionário ideal para triagem simultânea de fatores, onde foram estudados 11 fatores (glicose, extrato de levedura, peptona, DL-metionina, vitamina B12, L-triptofano, agitação, temperatura, inóculo, Zn+2e pH). Destes 11 fatores, 5 fatores (glicose, extrato de levedura, peptona, L-triptofano e Zn+2) foram considerados como os mais importantes para aumentar a produção simultânea de violaceina e massa celular. Assim, um planejamento composto central de cinco fatores foi utilizado para este propósito. Neste estágio, conseguiu-se aumentar os valores médios de produção de 5,19 g/L (biomassa) e 0,11 g/L (violaceína bruta) no planejamento fracionário para 7,47 g/L (biomassa) e 0,23 g/L (violaceína bruta) utilizando um planejamento composto central com 5 fatores. Com base neste último planejamento, utilizou-se os fatores mais importantes (glicose, L-triptofano e extrato de levedura) e realizou-se um planejamento composto central com três fatores. Como resultado obteve-se 16,59 g/L (biomassa) e 0,36 g/L (violaceína bruta), o que representa um aumento de mais 100% e 50%, respectivamente em relação ao planejamento fracionário. Este trabalho mostra que aumentos de metabólitos secundários, por qualquer microrganismo, podem ser conseguidos utilizando estas técnicas multivariadas. A última fase deste trabalho envolveu testes de triagem farmacológica, que foram realizados com oito linhagens de células de tumores sólidos. Estes demonstraram que o extrato semi-purificado de violaceína por cristalização (ESPVC), apresentou efeitos de autocitoproteção celular concentração-dependente, em concentrações acima de 0,25 µg/mL sobre algumas linhagens celulares, principalmente com relação as células de tumores de mama (NCI-ADR) e de melanoma (UACC62) / Abstract: The violacein is a pigment produced by the bacterium Chromobacterium violaceum and studied by several groups researcher worldwide, the following pharmacological activities have been described for this pigment: bactericidal (Durán 1990), tripanocidal (Caldas et aI. 1978; Durán et aI. 1989; Durán & Haun, 1991), anti-viral (May et aI. 1991), tumoricidal (Durán et aI. 1996), activity cytotoxic in cells of mammals (Durán et aI. 1989; Haun et aI. 1992), antioxidant (De Azevedo et aI. 2000), apoptosis induction (MeIo et aI. 2000) and antifungal (Shirata et aI. 2000). However, the drug development stage has yet to enter clinical studies. The nutritional requirements of C. violaceum necessary to increase violacein production has been studied since 1913 using classical univariate techniques. Along these decades a large number of nutritional factors and physical parameters have been reported as being important for the violacein production, such as glucose (Kimmel & Maier 1969, Duran et aI. 1994), yeast extract, DL-methionine, vitamin B12,peptone (DeMoss & Happel 1959), Zn+2(Hoshino & Yamamoto 1997), L-tryptophan (DeMoss & Evans 1959, Kimmel & Maier 1969), temperature, agitation, pH (DeMoss& Evans 1959, Riveros et aI. 1989) among others. Besides physical and nutritional factors, the violacein production by C. violaceum, depends on the strain used and few studies relate the volumetric production (nmol mL-1 h-1) of this pigment.The ATCC 553 strain used by DeMoss & Happel (1959) has a 0,47 nmol mL-1 h-1 rate of violacein production. Riveros et aI. (1989) used a BB-78 strain and obtained a 4.0 nrnol mL-1h-1 production rate. The CCT 3496 strain used in this work had a 13.75 nmol mL-1 h-1 production rate before optimization. These values can be increased, however the determination optimized factor levels by standard univariate techniques is not always feasible for such complex system. One of the aims of this work was to determine optimized values in order to increase violacein yield employing statistically planned experiments groups. These multivariate experiments are designed to reduce the number of experiments necessary in the optimization process and to produce more precise results than those obtained by univariate strategies (Barros Neto et aI. 1996,Box et al 1978). Statistical designs result in successful optimizations even if a fundamental understanding of the mechanisms involved in the process under investigation is lacking. The first stage of this work, involved a fractional design ideal for simultaneous factor screening. In this work eleven factors where studied (glucose, yeast extract, peptone, DLmethionine, vitamin B12,L-tryptophan, agitation, temperature, inoculum, Zn+2 and pH). Of these, 5 factors (glucose, yeast extract, peptone, L-tryptophan and Zn+2)were considered as the most important to increase the simultaneous production ofviolacein and cellular mass. For this purpose a central composition design of five factors was used. In this stage, an increase of production medium values of 5,19 g/L (biomass) and 0,11 g/L (crude violacein) in the fractional design for 7,47 g/L (biomass) and 0,23 g/L (crude violacein) using a central composite design with 5 factors was used. Based on the most promising factor levels (glucose, L-tryptophan and yeast extract) found for this factors, a final central composition design considering only three factors were used. As result an 100% yield of biomass was obtained (16,59 g/L) and 50% of crude violacein (0,36 g/L) employing fractional planning. This work showed that these multivariant techniques increases secondary metabolites production with any microorganism employed. The last stage of this work involved pharmacological screening with eight lineages solid tumors strains. These demonstrated that the semi-purified violacein extracts (ESPVC), revealed concentration-dependent cellular autocy to protective effect, for concentrations above 0,25 mg/mL on some cellular strains, mainly on mamma tumors (NCI-ADR) and of melanoma strains(UACC62) / Mestrado / Mestre em Farmacologia

Orientadores: João Alexandre Ferreira da Rocha Pereira, Maria de Fatima dos Santos Lopes / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-03T18:05:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ferreira_HelianildesSilva_D.pdf: 5099430 bytes, checksum: 26e663d93836ef9e5927182bee802696 (MD5) Previous issue date: 2003 / Resumo: A simulação de processos químicos é de fundamental importância para a melhoria e otimização das unidades industriais existentes. A modelagem do processo envolve a descrição fenomenológica do mesmo e a resolução das equações obtidas através de métodos matemáticos adequados. Esta é a simulação dita convencional. Outra forma de abordagem do problema pode ser através da utilização de ferramentas computacionais que sejam capazes de "aprender' o comportamento do processo através dos seus dados históricos ou simulados, e desta forma, conseguir prever o comportamento do processo em condições futuras. Uma vez modelado, o processo pode ser simulado e os resultados obtidos nesta simulação são validados através de comparação com os resultados reais obtidos nas unidades industriais ou através de modelos de simulação, sendo que neste trabalho foram utilizados modelos de simulação. Tem sido crescente a necessidade de otimizar e controlar os processos industriais com os objetivos de redução de custos, melhoria na qualidade do produto e segurança operacional. Para isto faz-se necessário simular o comportamento dinâmico do processo e avaliar a resposta do mesmo quanto a mudanças em suas variáveis de entrada. No presente trabalho foi simulado o comportamento dinâmico do processo que ocorre na serpentina de uma fornalha para o craqueamento térmico do 1 ,2-dicloroetano através da simulação convencional e não-convencional. Na simulação convencional utilizamos os métodos das Diferenças Finitas, Colocação Ortogonal e Runge-Kutta para resolver o sistema de equações diferenciais parciais. A simulação convencional deste processo pode ser útil para fins de avaliação operacional, otimização de processo e construção de modelos para simulação e controle de processos. Na simulação não convencional do processo foi utilizada a metodologia de Redes Neurais Artificiais (RNA). As RNA's são particularmente úteis em aplicações de controle de processos onde são necessárias maiores velocidades de processamento para que os objetivos do controle sejam alcançados. Para acelerar o treinamento das redes neurais artificiais (RNA), foi empregada uma técnica estatística multivariada denominada Análise de Componentes Principais (PCA). Através da utilização desta técnica é possível melhorar o desempenho da simulação e selecionar as variáveis ou combinação de variáveis mais importantes no processo. Também foi utilizada a Regressão por Componentes Principais (PC R) para modelar e simular a conversão da reação. De maneira geral o processo foi representado por um modelo dinâmico que considera os princípios da conservação da massa e energia na serpentina onde ocorre a reação. As equações obtidas foram resolvidas numericamente pelos métodos das diferenças finitas e colocação ortogonal, sendo que o método de Runge-Kutta foi utilizado para as equações diferenciais ordinárias no tempo. Dentre os métodos utilizados para resolver numericamente as equações diferenciais parciais, o que apresentou melhores resultados foi o método das diferenças finitas. Os resultados obtidos foram compatíveis com os esperados teoricamente. O método da colocação ortogonal não ofereceu bons resultados. Quanto à aplicação da simulação não convencional através da metodologia de redes neurais artificiais, observou-se que o aumento da taxa de aprendizagem diminui o coeficiente de correlação entre as saídas preditas e desejadas, aumenta o erro quadrático médio durante a evolução do treinamento podendo provocar um sobre-ajuste dos dados. Foi observado que o pré-processamento dos dados de entrada influenciam significativamente no treinamento da rede. Foi verificado também que o aumento da taxa de aprendizagem diminui o tempo de processamento da rede provocando uma desestabilização na trajetória do espaço dos erros. De maneira geral o aumento do número de neurõnios na rede favoreceu a uma diminuição do erro, um aumento do tempo de processamento da rede e uma redução do número de ciclos de treinamento. Foram utilizados alguns algoritmos de treinamento da rede, dentre eles o do Gradiente Descendente e o de Levenberg-Marquadt, sendo que o algoritmo de Levenberg-Marquadt oferece menores erros com maior tempo de processamento. Este método também conduziu a melhores coeficientes de correlação entre os valores preditos pela rede e os valores desejados, entretanto ele pode conduzir a sistemas com rigidez, difíceis de serem resolvidos numericamente. Foram também utilizadas redes recorrentes para acelerar o treinamento das redes neurais artificiais sendo que houve uma redução significativa do número de ciclos de treinamento para a predição da conversão. A análise dos componentes principais (PCA) foi utilizada como pré-processamento dos dados de entrada de forma a reduzir a dependência das variáveis de entrada, dentro de um grau de significância previamente estipulado. Através da aplicação desta metodologia, verificou-se que das sete variáveis de entrada do craqueamento, apenas três das componentes principais são suficientes para descrever o processo representando 99,9% da informação da matriz de entrada. De maneira geral, a aplicação da análise dos componentes principais (PCA) favoreceu a uma redução do número de ciclos de treinamento da rede e descreveu pelas componentes principais as variáveis ou combinação de variáveis mais significativas do processo em estudo. Foi construído e utilizado um modelo de regressão por componentes principais (PCR) para a predição da conversão do craqueamento térmico do 1 ,2-dicloroetano. Observou-se uma maior rapidez na construção e utilização do modelo quando comparado às redes neurais artificiais (RNA) e que os resultados têm uma aplicabilidade restrita a uma faixa da variável predita sendo aconselhável dividir os conjuntos de treinamento / Abstract: The simulation of chemical processes is of fundamental importance for the improvement and optimization of the existing industrial units. The modeling of the process involves the phenomenological description of it and the resolution of the equations through the suitable mathematical methods. This is the so-called conventional simulation. Another way of development is the use of computational tools that "Iearn" the behavior of the process through historical or simulated data and based on this can foresee the behavior of the process in future conditions. Once modeled, the process can be simulated and the results obtained in this simulation generally are compared to the real results obtained in industrial units or through simulated models, being that in this work simulation models had been usedlt has been increasing the need to optimize and control industrial processes with the objectives of costs reduction, improve in product quality and operational safety. For this, it's necessary to simulate the dynamic behavior of the process and evaluate the answer of it in front of variations in your input variables. In the present work it was simulated the dynamic behavior of the process that occurs in the coil of one furnace to the thermal cracking of 1,2-dichloroethane through the conventional and non-conventional simulation. In the conventional simulation it was used Finite Differences, Orthogonal Collocation and Runge-Kutta methods to solve the systems of partial differential equations. The conventional simulation of this process could be useful for ends of operational evaluation, process optimization and construction of models for simulation and control of processes. In the non-conventional simulation of the process it was used the methodology of artificial neural nets (ANN). The ANN's are particularly useful in applications of processes control where are necessary higher processing velocities so that the control objectives are reached. To speed up the training of the artificial neural nets (ANN), it was used one technique multivaried statistics called Principal Componente Analysis (PCA). Through the use of this technique is possible to improve the performance of the simulation and select the variables or combination of variables more important in the processo It was also used the Principal Component Regression (PCR) to model and simulate the conversion of the reaction. In general way the process was represented by a dinamic model that considers the principies of mass and energy conservation in the coil where the reaction ocurrs. The obtained equations were numerically solved by the finite differences method and orthogonal collocation, being that the Runge-Kutta method was used to the ordinary differentials equations in the time. Amongst the methods used to solve numerically the partial diferential equations , what presented better results was the difference finit method. The obtained results had been compatible with the waited ones theoretically. The orthogonal colocation method didn't give good results. According to the application of the non-conventional simulation through the methodology of the artificial neural nets, it was observed that the increasing of the learning rate decreases the correlation coefficient between the predicted and the desired output, increases the mean quadratic error during the evolution of the training being able to provoke a on-adjustment of the data. It was observed that the daily pay-processing of the input data influences significantly in the training of the net. It was also verified that the increasing in the learning rate decreases the processing time of the net provoking a run down in the trajectory of the space of the errors. In general way the increase in the number of neurons of the net favored to a reduction of the error, an increase of the processing time of the net and reduction in the number of training cycles. One used some algoritms of training of the net, amongst them of the Descending Gradient and the Levenberg-Marquadt being that the Levenberg-Marquadt give lower erros with higher: processing time. This method also lead to better correlation coefficients between the predicted and desired values of the net, however it can lead to systems with rigidity ("stiffness") that are dificult to solve numerically. It was also used reccurent nets to speed up the training of the artificial neural nets being that it had one significant reduction of the numbers of cycles of training for the prediction of the conversion. The Principal Component Analysis (PCA) was used as daily pay-processing of the input data of form to reduce significantly of the input variables, inside a degree of significance previously stipulated. Through the application of this methodology it was verified that from the seven input variables of the cracking only three of the principal components are enough to describe the process representing 99,9% of the information of the entrance matrix. In general way, the application of the principal component analysis (PCA) favored to a reduction in the number of cycles of training of the net and described by the principal component analysis the variables or combination of variables more significant of the process in study It was built and used one regression model by principal components for the prediction of the conversion in the thermal cracking of 1,2-dichloroethane. It was observed a higher rapidity in building and using the model when compared to the artificial neural nets (ANN) and that the results has a restricted applicability to a band of the predicted variable being advisable to divide the sets of training / Doutorado / Sistemas de Processos Quimicos e Informatica / Doutor em Engenharia Química

Made available in DSpace on 2014-06-12T18:05:52Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo5625_1.pdf: 3034906 bytes, checksum: 1e1ce3c2f81221e50a72a54593696a83 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A atual mesorregião do Sudeste Paraense formada por 39 municípios e aproximadamente 1,6 milhões de habitantes, possui características e dinâmicas socioeconômicas e territoriais muito singulares, formadas, especialmente, pelas transformações dos últimos 40 anos. A discussão sobre essas transformações passa pela reflexão do conceito de fronteira no Brasil. Existe, pois, uma diversidade de tipos de fronteira que neste trabalho foram sistematizados para a construção de uma definição e caracterização mais adequada à realidade desta mesorregião. A fronteira pode ser, ao mesmo tempo, um fenômeno e um território no qual ocorrem rápidas e profundas transformações, tanto em aspectos econômicos quanto sociais (demográficos e culturais), políticos e territoriais. Para compreender o desenvolvimento dessa fronteira, tão diversa e heterogênea, foi construída uma tipologia de municípios a partir da organização de uma base de indicadores econômicos, sociais e territoriais representativos com as características da fronteira. Esses indicadores foram utilizados numa análise multivariada de conglomerados (Cluster Analysis) a partir do método k-means clusters, com o suporte estatístico e computacional dos softwares SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) versão 18.0 e STATISTICA na versão 8.0 para a construção de grupos de municípios com características comuns. Esta abordagem permitiu identificar quatro estágios que caracterizam desenvolvimento dos municípios da fronteira: Pioneira, Transitória, Urbanizada e Consolidada. A utilização do método de análise multivariada para criar uma tipologia que evidencie os estágios de evolução de municípios da fronteira no Sudeste Paraense revelou-se relativamente ineficiente. Pois, mesmo buscando-se a combinação com maior homogeneidade interna possível, os grupos formados ainda são bastante heterogêneos, principalmente por causa da complexidade, heterogeneidade e variedade do fenômeno nessa região

Submitted by Gabriela Lopes (gmachadolopesufpel@gmail.com) on 2016-09-23T14:18:12Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese Roberta Jeske Kunde.pdf: 1618113 bytes, checksum: 73460c28fbadcf237be73b3a57571e29 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-23T14:18:12Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese Roberta Jeske Kunde.pdf: 1618113 bytes, checksum: 73460c28fbadcf237be73b3a57571e29 (MD5) Previous issue date: 2016-03-24 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / O crescente nível de degradação dos solos tem promovido a adoção de manejos agrícolas que aliem a produção agropecuária à conservação do solo. Neste contexto, Sistemas de Integração Lavoura-Pecuária (ILP) têm sido adotados com sucesso, pois ocupam os recursos disponíveis nos agroecossistemas concomitante à melhoria da qualidade do solo. Baseado no exposto, o presente trabalho foi estruturado em dois capítulos, onde buscou-se avaliar a qualidade do solo em propriedades agrícolas familiares sob sistemas de ILP, definindo indicadores físicos, químicos e biológicos capazes de detectar os efeitos das práticas de manejo utilizadas em diferentes sistemas de uso do solo. O capítulo 1 foi desenvolvido no Município de Arroio do Padre e o capítulo 2 no Município de Rio Grande, RS. Foram avaliados três sistemas de uso do solo: campo nativo pastejado (CN), pastagem de azevém (PA) e milho com sucessão de azevém (MI). Em cada um dos sistemas foram coletadas amostras indeformadas e deformadas de solo nas camadas de 0,00-0,05m, de 0,05-0,10m e de 0,10-0,20m para a determinação de indicadores como: densidade do solo, porosidade total, diâmetro médio ponderado, macronutrientes, micronutrientes, carbono orgânico total, nitrogênio total, fracionamento físico granulométrico e densimétrico da matéria orgânica, índice de manejo de carbono, carbono da biomassa microbiana, respiração basal do solo e fluorescência induzida por laser. No capítulo 1, concluiu-se que a análise fatorial evidenciou que o “Fator Matéria Orgânica” foi o que mais contribuiu para a variação total dos dados nas três camadas avaliadas. Os indicadores que compõem o “Fator Matéria Orgânica” estão mais associados ao CN, enquanto que os indicadores do “Fator Agregação”, “Fator Compactação” e “Fator Carbono Microbiano” estão mais associados à PA, sendo os indicadores respiração basal do solo, fração leve livre e porosidade total àqueles mais relacionados ao sistema MI e a densidade do solo encontra-se relacionada aos três sistemas de uso do solo. Somente a porosidade total não foi eficiente para detectar diferenças entre os sistemas estudados. No capítulo 2, concluiu-se que a análise fatorial evidenciou que os fatores “Matéria Orgânica”, “Matéria Orgânica Leve” e “Carbono Humificado” foram os que mais contribuíram para a variação total dos dados nas três camadas avaliadas. Os indicadores que compõem o “Fator Matéria Orgânica” estão mais associados ao CN e os indicadores relacionados ao “Fator Agregação”, “Fator Frações Granulométricas” e “Fator Porosidade Total” estão mais associados aos sistemas MI e PA. A densidade do solo, a fração pesada da matéria orgânica e o carbono microbiano encontram-se relacionados aos três sistemas de uso do solo. O diâmetro médio ponderado e a respiração basal do solo não foram eficientes para detectar diferenças entre os sistemas de uso do solo. / The increasing level of soil degradation has promoted the adoption of agricultural management that combine agricultural production to soil conservation. In this context, Integrated Crop-Livestock Systems (ILP) have been successfully adopted, because they occupy the available resources in agroecosystems, concomitant to the improvement of soil quality. Based on the above, this study was divided into two chapters, where we sought to evaluate the soil quality on family farms in ILP systems, defining physical, chemical and biological indicators able to detect the effects of management practices used in different land use systems. The chapter 1 was developed in the municipality of Arroio do Padre and the chapter 2 in Rio Grande, RS. Were evaluated three land use systems: grazed native field (CN), ryegrass pasture (PA) and maize with succession of ryegrass (MI). In each of the systems, disturbed and undisturbed soil samples were collected in the layers from 0.00-0.05m, 0.05-0.10m and 0.10-0.20m for determining indicators such as: bulk density, soil porosity, mean weight diameter, macronutrients, micronutrients, total organic carbon, total nitrogen, granulometric physical fractionation and densimetric physical fractionation, carbon management index, microbial biomass carbon, basal soil respiration and laser-induced fluorescence. In Chapter 1, we concluded that the factor analysis showed that the "Organic Matter Factor" was the largest contributor to the total variance of the data evaluated in the three layers. The indicators that compose the "Organic Matter Factor " are more associated with the CN, while the indicators of "Aggregation Factor", "Compression Factor" and "Microbial Carbon Factor" are more related to PA, and the indicators soil basal respiration, free light fraction and porosity are more related to the system MI. The bulk density is related to the three land use systems. Only the total porosity was not enough to detect differences between the systems studied. In chapter 2, it was concluded that the factor analysis showed that the factors "Organic Matter", "Light Organic Matter" and "Humified Carbon" were the main contributors to the total variance of the data evaluated in the three layers. The indicators that compose the "Organic Matter Factor" are more associated with the CN and indicators related to "Aggregation Factor", "Granulometric Fractions Factor” and " Total Porosity Factor" are more associated with PA e MI. The bulk density, the heavy fraction of organic matter and microbial carbon are related to the three land use systems. The mean weight diameter and basal soil respiration were not effective to detect differences between land use systems.

Bancos de dados oriundos de processos industriais são caracterizados por elevado número de variáveis correlacionadas, dados ruidosos e maior número de variáveis do que observações, tornando a seleção de variáveis um importante problema a ser analisado no monitoramento de tais processos. A presente dissertação propõe sistemáticas para seleção de variáveis com vistas à classificação de bateladas produtivas. Para tanto, sugerem-se novos métodos que utilizam Índices de Importância de Variáveis para eliminação sistemática de variáveis combinadas a ferramentas de classificação; objetiva-se selecionar as variáveis de processo com maior habilidade discriminante para categorizar as bateladas em classes. Os métodos possuem uma sistematização básica que consiste em: i) separar os dados históricos em porções de treino e teste; ii) na porção de treino, gerar um Índice de Importância de Variáveis (IIV) que ordenará as variáveis de acordo com sua capacidade discriminante; iii) a cada iteração, classificam-se as amostras da porção de treino e removem-se sistematicamente as variáveis; iv) avaliam-se então os subconjuntos através da distância Euclidiana dos resultados dos subconjuntos a um ponto hipotético ótimo, definindo assim o subconjunto de variáveis a serem selecionadas. Para o cumprimento das etapas acima, são testadas diferentes ferramentas de classificação e IIV. A aplicação dos métodos em bancos reais e simulados verifica a robustez das proposições em dados com distintos níveis de correlação e ruído. / Databases derived from industrial processes are characterized by a large number of correlated, noisy variables and more variables than observations, making of variable selection an important issue regarding process monitoring. This thesis proposes methods for variable selection aimed at classifying production batches. For that matter, we propose new methods that use Variable Importance Indices for variable elimination combined with classification tools; the objective is to select the process variables with the highest discriminating ability to categorize batch classes. The methods rely on a basic framework: i) split historical data into training and testing sets; ii) in the training set, generate a Variable Importance Index (VII) that will rank the variables according to their discriminating ability; iii) at each iteration, classify samples from the training set and remove the variable with the smallest VII; iv) candidate subsets are then evaluated through the Euclidean distance to a hypothetical optimum, selecting the recommended subset of variables. The aforementioned steps are tested using different classification tools and VII’s. The application of the proposed methods to real and simulated data corroborates the robustness of the propositions on data with different levels of correlation and noise.