El Análisis del Ciclo de Vida (ACV) es una herramienta metodológica que determina los potenciales impactos ambientales asociados con un producto o servicio, desde la extracción de la materia prima hasta su disposición final y consta de las siguientes etapas:- Definición del objetivo y alcance- Análisis del inventario del ciclo de vida- Evaluación del impacto del ciclo de vida- Interpretación del ciclo de vidaEn el Análisis del Inventario del Ciclo de Vida (ICV), se recopila un inventario de las entradas y salidas del sistema analizado pero con el inconveniente de que muchos de los datos utilizados son imprecisos porque provienen de estimaciones y consideraciones asumidas por el realizador del ACV. Posteriormente, en la etapa de Evaluación del Impacto del Ciclo de Vida (EICV) se determina la importancia relativa de cada elemento del inventario y se agregan las intervenciones en un conjunto de indicadores a los que llamamos categorías de impacto, pero las comparaciones y la toma de decisiones a partir de estos resultados no es fácil.Dentro de la EICV existe el paso de la valoración, que consiste en asignar una importancia relativa a cada una de las categorías de impacto para después sumarlas y obtener un único índice ambiental global, lo cual facilita las comparaciones entre sistemas de productos o servicios y el proceso de toma de decisiones, sin embargo, es un paso muy controvertido porque implica la consideración de elementos ideológicos y juicios de valor.En esta tesis de desarrolla un nuevo método de valoración que combina el método de valoración de Distancia al Objetivo (DtT) con las Teorías de Valor Multi-Atributo (MAVT) y la Teoría de la Lógica Difusa en un proceso que permite la consideración y el tratamiento de la incertidumbre de los datos y la subjetividad. El primer paso de esta metodología es la obtención de un indicador parcial del impacto ambiental, calculado a partir de los resultados caracterizados del Análisis del Impacto del Ciclo de Vida (AICV) y considerando las emisiones totales de la región de referencia, así como las metas políticas y los umbrales de sostenibilidad. Posteriormente, el indicador parcial obtenido se transforma para obtener un descriptor lingüístico borroso, el cual permite la construcción de un orden de preferencias entre el conjunto de alternativas planteadas. Otro de los objetivos de esta disertación es la evaluación de los potenciales impactos ambientales asociados al sistema de manejo de residuos municipales en Cataluña y el análisis de ocho escenarios alternativos establecidos con base en los objetivos de gestión de residuos de Cataluña.Los resultados sugieren la siguiente jerarquía de tratamientos: 1) Reciclaje de materiales, 2) Metanización, 3) Incineración, 4) Fabricación de compost, 5) Vertido en balas plastificadas y 6) Vertedero controlado. Posteriormente, el método de normalización y valoración propuesto se aplica a los resultados del AICV obtenidos y se identifica que la mejor alternativa de gestión de residuos es la que incluye mas cantidad de materiales reciclados, mas tratamientos biológicos, mas incineración y menos vertido. Se puede concluir que el orden de preferencias obtenido es consistente con las características de cada uno de los escenarios analizados y que el método propuesto permite la valoración de sistemas complejos que coexisten en el campo de la subjetividad y de la incertidumbre, facilitando con ello el proceso de toma de decisiones, basado en los resultados del AICV. / The Life Cycle Assessment (LCA) is a methodological tool, which determines the potential environmental impacts associated with a product or service, since the raw materials extraction until the final disposition. Their steps are the next:- Goal definition and scope- Life cycle inventory analysis- Life cycle impact assessment- Life cycle interpretationIn Life Cycle Inventory Analysis (LCI), input and output data are processed to produce an inventory of environmental interventions, but many data are uncertain because came from estimations made by the LCA practitioner, Next, in the Life Cycle Impact Assessment (LCIA) step the relative importance of each environmental intervention is determined and grouped in a set of indicators named impact categories, however the comparisons between systems and the making decision process is difficult. In LCA, the valuation step is very controversial, since it involves ideological elements and value judgments. However, it is very useful because it supports the decision making process and facilitates the comparisons. In order to strengthen the valuation step, in this thesis it is established a new method, which includes normalization and weighting. The methodological proposal involves the valuation method of Distance to Target (DtT) with the Multi-Attribute Value Theory (MAVT) and the Fuzzy Sets Theory. The result is a process which facilitates the consideration and the treatment of uncertainty and subjectivity. The first step of the valuation methodology proposed consists of the acquisition of a partial environmental impact indicator, calculated on the basis of the Life Cycle Impact Assessment (LCIA) results, an emissions inventory of the studied region, as well as the political targets and sustainability thresholds for a given area. Next, the partial indicator obtained is transformed to obtain a fuzzy linguistic descriptor, which permits the construction of a preference order amongst a series of alternatives. Another objective of this dissertation is the assessment of the potential environmental impacts associated with the municipal waste management in Catalonia and the analysis of eight waste management scenarios based on their waste management plan. The results suggest the next waste treatments order: 1) Materials recycling, 2) Biogasification, 3) Incineration, 4) Composting, 5) Landfilling by baling-wrapping technology, 6) Sanitary landfill. Next, the normalization and valuation proposed method it is applied to the LCIA results and the better waste management option identified is the scenario with more recycling, more biological treatments, more incineration and less landfilling. It is possible to conclude that the order of preferences obtained is consistent with the characteristics of each one of the analyzed scenarios and that the proposal method permits the evaluation of complex systems, which are frequently placed in the field of subjectivity and uncertainty. This is therefore a good method of supporting the decision-making process, based on life cycle impact assessment results.

Os sistemas fotovoltaicos tem se caracterizado como uma das principais fontes de geração de energia elétrica em áreas remotas. Nesse contexto, destaca-se a utilização dessa fonte de energia na eletrificação rural, cujo principal objetivo é tornar possível o atendimento de pequenas propriedades, geralmente distantes dos grandes centros de consumo. Grande parte dos programas de eletrificação rural implantados no mundo não alcançou níveis de sustentabilidade adequados por considerarem mais os fatores de natureza técnica e menos os fatores socioeconômicos. Nesse contexto, este trabalho propõe desenvolver um método para avaliar o nível de sustentabilidade de programas de eletrificação rural com sistemas fotovoltaicos individuais, considerando fatores qualitativos. A metodologia consiste na identificação dos aspectos que contribuem para a sustentabilidade do programa; as boas práticas e as oportunidades de melhoria dos programas implantados no mundo. A partir disso, foram identificadas três dimensões de sustentabilidade, dimensão 1 - Política, orçamento e origem do recurso; dimensão 2 – Características dos sistemas fotovoltaicos e dimensão 3 – Gestão do programa, que deram origem a 33 questões referentes à sustentabilidade dos programas. Desenvolveu-se um modelo matemático para avaliar a sustentabilidade dos programas de eletrificação rural baseado na utilização de especialistas para avaliar as 33 questões elaboradas, por meio do uso de lógica fuzzy (variáveis linguísticas), com adaptação do método fuzzy TOPSIS para o tratamento das informações. A análise dos resultados das questões da dimensão 1 revelam que os conceitos estabelecidos por cada especialista não tiveram alterações significativas. Para as questões da dimensão 2, percebe-se uma maior disparidade nas opiniões. Já nas questões da dimensão 3, ambos os especialistas avaliaram as questões de forma uniforme, com alto nível de importância. O modelo matemático empregado determinou as distâncias entre as respostas avaliadas como as mais apropriadas pelos especialistas (solução ideal) e as respostas fornecidas pelos usuários do método proposto. O resultado da análise indicou a distância máxima 6,635 e mínima 2,874 das alternativas para a dimensão 1. Para dimensão 2, o valor máximo foi de 4,367 e mínimo de1,722; e para a dimensão 3, máxima 7,646 e mínima 1,965. O método proposto neste trabalho foi aplicado para o programa de eletrificação rural existente no Timor-Leste, obtendo-se os índices de sustentabilidade de 45,73 para dimensão 1, 33,19 para a dimensão 2, 39,50 para a dimensão 3 e 39,14 para o índice de sustentabilidade global. / Photovoltaic systems have been characterized as a major source of power generation in remote areas. In this context, the use of this energy source, whose main aim is to provide electricity to small properties, that often are far from large centers of consumption has significantly increased in rural areas. Most of the rural electrification programs implemented in the world have not achieved adequate levels of sustainability mainly because they considered only technical aspects and focused less on socioeconomic factors that also affect the level of sustainability. In this context, this paper proposes to develop a method to assess the level of sustainability of rural electrification programs with a single photovoltaic system, considering qualitative factors. The indicators of assessment that contributed to the rural electrification program were realized by means of the fuzzy TOPSIS analysis tool. The methodology consists of identifying the aspects that contribute to the sustainability of the program, the best practices, and opportunities of improvement of the program to be implemented worldwide. From this, three dimensions identified, Dimension 1 - Policy, Budget and origin of feature, 2 - Characteristics of PV systems and 3 - Program Management, which together result in 33 questions of a sustainable program. The mathematical model has been used to assess the sustainability of a rural electrification program based on expert judgment on 33 questions developed through the use of fuzzy logic (linguistics variable), with the adaptation of fuzzy TOPSIS method for processing information data. The results of the analysis of the questions related to Dimension 1 reveals that the criteria established by each expert showed no significant change. For the second dimension, a greater disparity in opinions can be seen. Finally, for the third dimension, both experts had similar opinions, with level of significance ranging. The mathematical method was employed to determine the distance between the responses evaluated as the most appropriate by experts (ideal solution) and the answers provided by users of the proposed method. The result of the analysis indicated the maximum 6,635 and minimum 2,874 distances of the alternatives to dimension 1. For the second dimension, the maximum value was 4,367 and the minimum was 1,722, and for the third dimension, the maximum was 7,646 and minimum 1,965. The method proposed in this paper was applied to the existing rural electrification program in Timor-Leste, and show the sustainability index obtaining for each dimension: 45,73 for dimension 1, 33,19 for dimension 2,39,50 for dimension 3 and 39,14 for global index of sustainability.

Orientador : Prof. Dr. Gideon Villar Leandro / Co-orientador : Prof. Dr. Gustavo Henrique da Costa Oliveira / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa: Curitiba, 24/06/2015 / Inclui referências : f. 99-102 / Área de concentração: Sistemas eletrônicos / Resumo: A maior parte dos sistemas físicos reais são multivariáveis, sendo que muitas vezes são simplificados para um modelo monovariável, para aplicações práticas nas mais diversas áreas. Na área de Teoria de Controle, a obtenção de um modelo matemático é de fundamental importância para síntese de controladores. Uma das formas de obtenção de modelos matemáticos é através da metodologia de Identificação de Sistemas. Nesta metodologia, são conhecidos apenas os sinais de entrada e saída (Identificação Caixa Preta) do sistema sob o estudo. Caso se tenha mais alguma informação sobre o sistema, por exemplo, sua ordem e seu grau de não linearidade. O sistema passa a ser o problema de Identificação Caixa Cinza. Na Identificação de Sistemas há várias etapas a serem realizadas, sendo que uma destas etapas é a Estimação de Parâmetros. Esta etapa pode ser vista como um problema de otimização, sendo que há vários métodos que podem ser utilizados, tanto para sistemas lineares e não lineares. Dentre os métodos disponíveis, um bastante utilizado para os mais variados problemas de otimização, é a Evolução Diferencial (ED). Esta metodologia é baseada na evolução populacional, e possui conceitos como mutação e cruzamento. Neste trabalho uma versão modificada do algoritmo ED é proposta, que consiste em ajustar os parâmetros referentes à taxa de cruzamento e mutação on-line utilizando lógica nebulosa para a estimação de parâmetros de sistemas multivariáveis reais. Os algoritmos ED modificados têm sua base de conhecimento baseada no comportamento da evolução de suas soluções, estes comportamentos se referem ao momento da evolução e a taxa de melhoria. Para a modelagem matemática dos sistemas foram escolhidos, o modelo linear, e os modelos não lineares de Hammerstein e Wiener. Os sistemas físicos multivariáveis escolhidos fazem parte dos sistemas de reservatórios reais, estes sistemas são alimentados por bombas controladas por inversores de frequência com configuração PID. Inicialmente os sistemas foram identificados com o algoritmo ED clássico para- se determinar o melhor modelo que se adequa a cada estudo de caso. Nesta etapa além de obter o melhor modelo que representa o sistema, foram obtidos os melhores valores de taxa de cruzamento, mutação e população, assim constituindo a base de conhecimento do otimizador nebuloso. O Modelo de Hammerstein representou melhor o comportamento dos estudos de casos. Após a escolha do melhor modelo, foi realizado uma segunda identificação sendo aplicado o algoritmo ED clássico e os otimizados por lógica nebulosa. Nesta segunda etapa de testes cada algoritmo era submetido a 100 simulações, onde era avaliado o número de interações, o tempo, SSE, MSE e qualidade da estimação e validação por correlação R2. Os algoritmos ED otimizados por lógica nebulosa melhoraram a velocidade de convergência sem comprometer a qualidade da estimação dos parâmetros. Palavras-chave: Evolução Diferencial. Lógica nebulosa. Otimização. Sistemas Multivariáveis. / Abstract: Most real physical systems are multivariate, and often are simplified for a univariate model for practical applications in several areas. In Control Theory area, it is fundamental obtain a mathematical model for the synthesis of controllers. One way of obtaining mathematical models is the System identification methodology. In this methodology, are known only the input and output signals (identification Black Box) system under study, if you have any further information about the system, for example, their order, the degree of non-linearity, etc. The system becomes a problem of Grey Box Identification. In the System Identification, there are a lot of steps to taken. One of these steps is the Parameter Estimation. This step may be viewed as an optimization problem and there are a lot of methods that can be used for linear and nonlinear systems. Among the methods available, the Differential Evolution (ED) is used for various optimization problems. This methodology is based on population evolution, and has concepts like mutation and crossover. In this work a modified ED algorithm is proposed, which adjusts on-line the parameters of cross rate and mutation rate using fuzzy logic for the estimation of the real multivariable systems parameters. The modified ED algorithms have their knowledge base based on the behavior of the evolution of its solutions, these behaviors refer to the time of evolution and the improve rate of solutions. The linear model, and Hammerstein and Wiener nonlinear models were chosen as mathematical models to identification. The multivariate physical systems chosen are part of real reservoir systems, these systems are powered by pumps controlled by frequency inverter with PID setting. Initially, systems had been identified with the classic ED algorithm to determine the best model to suit each case study. At this stage in addition to get the best model that represents the system, also it was obtained the best values of cross rate, mutation and population, constituting the knowledge base of fuzzy optimizer. The Hammerstein model was the best model that represented the behavior of the case studies. After choosing the best model, it was done a second identification with application of the classic ED algorithm and its upgrade by fuzzy logic. In second stage of tests, each algorithm was subjected to 100 simulations, where it was evaluated the number of interactions, time, SSE, MSE and quality of estimation and validation by correlation R2 The ED algorithms optimized for fuzzy logic improved the speed of convergence without compromise the quality of the parameters estimated. Keywords: Differential Evolution. Fuzzy logic. Optimization. Multivariable Systems.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:52Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2005-10-27Bitstream added on 2014-06-13T20:00:56Z : No. of bitstreams: 1 lopes_mlm_dr_ilha.pdf: 1509538 bytes, checksum: 3842df54e0429972a030219c885bd09a (MD5) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Nos dias atuais, principalmente pelo fato de alguns sistemas serem desregulamentados, o estudo dos problemas de análise, planejamento e operação de sistemas de energia elétrica é de extrema importância para o funcionamento do sistema. Para isso é necessário que se obtenha, com antecedência, o comportamento da carga elétrica com o propósito de garantir o fornecimento de energia aos consumidores de forma econômica, segura e contínua. Este trabalho propõe o desenvolvimento de redes neurais artificiais utilizadas para resolver o problema de previsão de cargas elétricas. Para tanto, inicialmente, propôs-se a introdução de melhorias na rede neural feedforward com treinamento realizado utilizando o algoritmo retropropagação. Neste caso, foi desenvolvida/implementada a adaptação dos parâmetros de inclinação e translação da função sigmóide (função de ativação da rede neural). A inclusão desta nova estrutura de redes neurais produziu melhores resultados, se comparado à rede neural retropropagação convencional. Essas arquiteturas proporcionam bons resultados, porém, são estruturas de redes neurais que possuem o problema de convergência. O problema de previsão de cargas elétricas a curto-prazo necessita de uma rede neural que forneça uma saída de forma rápida e eficaz. No intuito de solucionar os problemas encontrados com o algoritmo retropropagação foi desenvolvida/implementada uma rede neural baseada na arquitetura ART (Adaptive Rossonance Theory), denominada rede neural ART&ARTMAP nebulosa, aplicada ao problema de previsão de carga elétrica. Trata-se, por conseguinte, da principal contribuição desta tese. As redes neurais, baseadas na arquitetura ART, possuem duas características fundamentais que são de extrema importância para o desempenho da rede (estabilidade e plasticidade), que permite a implementação do treinamento de modo contínuo... / Nowadays due to the deregulamentation it is very important to study the problems of analyzing, planning and operation of electric power systems. For a reliable operation it is necessary to know previously the behavior of the load to guarantee the energy providing to the users with security and continuity and in an economic way. This work proposes to develop artificial neural networks to solve the problem of electric load forecasting. First, it is introduced some improvements on the feedforward neural network, with the training effectuated with the backpropagation algorithm. The improvement was the adaptation of the inclination and translation parameters of the sigmoid function (activation function of the neural network). The inclusion of this new structure provides better results if compared to the conventional backpropagation algorithm. These architectures provide good results, although they are structures that have some convergence problems. The short term electric load forecasting problem needs a neural network that provide a fast and efficient output. To solve this problem a neural network based on the ART (Adaptive Ressonance Theory), called_ fuzzy ART&ARTMAP applied to the load-forecasting problem, was developed and implemented._This is one of the contributions of this work. Neural networks based on the ART architecture have two important characteristics for the network performance, which are stability and plasticity, allowing the continuous training. The fuzzy ART&ARTMAP neural network reduces the imprecision of the results by a mechanism that separates the binary and analogical data and processing them separately. This represents a quality and an improvement on the results (reduction of the processing time and better precision), if compared to the neural network with backpropagation training (often considered as a benchmark in precision by the specialized...(Complete abastract click electronic access below)

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:52Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2004-08-30Bitstream added on 2014-06-13T19:00:52Z : No. of bitstreams: 1 lotufo_adp_dr_ilha.pdf: 1403044 bytes, checksum: 249ef360105db325454067aab8f18bbe (MD5) / Esta pesquisa tem por objetivo o desenvolvimento de uma metodologia, para análise de estabilidade transitória e para o controle preventivo de sistemas de energia elétrica, formulada por redes neurais feedforward multicamadas. A margem de segurança (método da energia) é empregada como critério de análise de estabilidade transitória, considerando-se defeitos tipo curto-circuito trifásico com saída de linha de transmissão. O funcionamento das redes neurais é constituído por duas fases principais: treinamento (ou aprendizado) e análise. A fase de treinamento requer uma grande quantidade de processamento para a sua realização, enquanto que a fase de análise é efetivada, praticamente, sem esforço computacional. Trata-se, por conseguinte, da principal justificativa para o uso de redes neurais para a resolução de problemas complexos que exigem soluções rápidas, sendo, portanto, adequadas para aplicações em tempo real. O treinamento da rede neural é realizado usando o algoritmo retropropagação (backpropagation) com controlador nebuloso e a adaptação da inclinação e deslocamento da função sigmóide (pós-sináptica). O controlador nebuloso é usado visando proporcionar uma convergência mais rápida e resultados mais precisos, se comparado ao algoritmo retropropagação tradicional. A adaptação da taxa de treinamento é efetuada usando a informação do erro global e a variação do erro global. A adaptação da inclinação e deslocamento da função sigmóide também é usada com o objetivo de melhorar a capacidade da obtenção de uma solução, ou seja, ampliar o espaço de busca. Após ter sido concluído o treinamento, a rede neural deverá estar apta a estimar a margem de segurança e a análise de sensibilidade. Com esta informação é possível desenvolver um método para a realização da correção da segurança (controle preventivo)... . / This work presents a procedure, for transient stability analysis and for preventive control of electric power systems, formulated by multilayer feedforward neural network. The security margin (energy method) is used as a criterion of the transient stability analysis considering faults like three-phase short-circuits with outage of transmission line. The performance of neural networks is constituted of two principal phases: training (or learning) and analysis. The training phase needs a great quantity of processing time for the realization, whereas the analysis phase is effectuated almost without computational effort. Therefore, this is the principal justification to use neural networks for solving complex problems that need fast solutions, and as a consequence being adequate for real time applications. The neural network training is realized using the backpropagation algorithm with fuzzy controller and the sigmoid (postsynaptic) function slope and translation adaptation. The fuzzy controller is used to provide a faster convergence and more precise results, if compared to the traditional Backpropagation algorithm. The adapting of the training rate is effectuated using the information of the global error, and global error variation. The adaptation of the slope and translation of the postsynaptic function is used for improving the capacity of obtaining a solution, i.e., to enlarge the space of search. After finishing the training, the neural network is capable to estimate the security margin, and the sensitivity analysis. With these information it is possible to develop a method for the realization of the security correction (preventive control) based on generation reallocation and load shedding. The preventive control idealization is based on the sensitivity... (Complete abstract, click electronic address below).

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:27:10Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-12-16Bitstream added on 2014-06-13T20:08:10Z : No. of bitstreams: 1 000734174.pdf: 1301603 bytes, checksum: c022c2b4e049a701b1abb5a9e04fe8e9 (MD5) / Neste traboalho são apresentados alguns conceitos básicos da Teoria de Conjuntos Fuzzy como: operações comu conjunto fuzzy, Princípio de Extensão de Zadeh, números fuzzy e noçoes de lógica fuzzy. As relações são apresentadas com o objetivo de tratarmos de sistemas baseados em regras fuzzy e algumas aplicações / In this paper are presented some basic concepts of Fuzzy Sets Theory: operation with fuzzy sets, Zadeh extension principle, fuzzy numbers and fuzzy logic. The fuzzy relations are presented for the purpose of treating systems based on fuzzy rules and some application

Orientador: Luiz Fernando Costa Nascimento / Coorientadora: Paloma Maria Silva Rocha Rizzol / Banca: José Alexandre Matelli / Banca: Ana Cristina Gobbo Cesar / Resumo: Atualmente, estudos sobre a qualidade do ar tem sido de extrema importância pois os poluentes existentes no ar causam efeitos diretos no sistema respiratório provocando custos sociais. Dada a importância de prever hospitalização por doenças respiratórias para que o gestor municipal possa preparar funcionalmente o serviço de saúde para possíveis admissões, esta dissertação teve como objetivo elaborar e validar um modelo linguístico fuzzy para previsão de hospitalização por doenças respiratórias. Foi construído um modelo fuzzy para predição de internações por pneumonias, bronquite, bronquiolite e asma (J12 a J18 e J45 da CID 10) segundo exposição ao PM2,5 e CO em residentes de Volta Redonda, RJ, em 2012. Foram construídos três modelos: dois com duas entradas (PM2,5 / TEMP e CO / TEMP) e um com três entradas (PM2,5 / CO / TEMP). Para o modelo com duas entradas havia três funções de pertinência para cada uma, para as concentrações do PM2,5 ou CO e temperatura, e uma saída com três funções de pertinência para internações, que foram obtidos do DATASUS. Para o modelo com três entradas, as funções de pertinência se mantiveram e a saída mudou para quatro funções de pertinência. Os modelos mostraram uma boa acurácia. Para o modelo com PM2,5 o resultado foi entre 90% e 76,5% para os lags 1, 2 e 3; para o modelo com CO o resultado foi entre 94,7% e 80,1% para os lags 1, 2 e 3; e para o modelo com PM2,5 e CO simultaneamente a acurácia ficou entre 91,4% e 80,1% (PM2,5) e 92,9% e 82,1% (CO) para os lags 1, 2 e 3, possibilitando assim sua aplicação por gestores de saúde / Abstract: Currently, studies on air quality has been of utmost importance because the pollutants in the air cause direct effects on the respiratory system causing social costs. Given the importance of providing hospitalization for respiratory diseases to the city manager can functionally prepare the health service for possible admissions, this work aimed to develop and validate a fuzzy linguistic model for prediction of hospitalization for respiratory diseases. A fuzzy model was built to predict hospitalizations for pneumonia, bronchitis, bronchiolitis and asthma (J12 to J18 and J45 of ICD 10) after exposure to PM2.5 and CO in Volta Redonda residents, RJ, in 2012. They were built three models: two with two Entries (PM2.5 / TEMP and CO / TEMP) and one with three inputs (PM 2.5 / CO / TEMP). For the model with two entrances there were three membership functions for each, for PM2.5 concentrations or CO and temperature, as well as, an outlet with three membership functions for admissions, which were obtained from DATASUS. For the model with three inputs, membership functions were maintained and the output changed to four membership functions. The models showed good accuracy. For the model with PM2.5 the result was between 90% and 76.5% for lags 1, 2 and 3; for model with CO the result was between 94.7% and 80.1%, for lags 1, 2 and 3; and the model with both CO and PM2.5 accuracy was between 91.4% and 80.1% (PM2.5) and 92.9% and 82.1% (CO) for lags 1, 2 and 3, allowing its application for health managers / Mestre

Orientador: Paulo César Rocha / Banca: Nilton Nobuhiro Imai / Banca: José Mariano Caccia Gouveia / Banca: João Henrique Pinheiro Dias / Banca: Patricia Helena Mirandola Garcia / Resumo: A Mata Atlântica, bioma que cobria grande parte do território paulista, hoje é composta por um mosaico de fragmentos florestais ameaçados pela ocupação antrópica. Dessa forma, o objetivo da presente pesquisa foi elaborar um modelo ambiental destinado a encontrar alternativas espaciais para implantação de corredores ecológicos, baseado em princípios da Ecologia da Paisagem e na avaliação do estado ecológico do meio ambiente, com o suporte de geotecnologias. Escolheu-se como área de estudo a região Oeste de São Paulo, no entorno das Bacias Hidrográficas dos Rios Paranapanema, Santo Anastácio, Aguapeí e do Peixe. Os dados da pesquisa foram extraídos do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), do Instituto Geográfico e Geológico (IGG), do Departamento Nacional de Infraestrutura de Transporte (DNIT), do Instituto de Pesquisas Tecnológicas (IPT), dos Comitês de Bacias Hidrográficas do Rio Paranapanema (CBH-PP) e dos Rios Aguapeí e do Peixe (CBH-AP). Também foram utilizadas imagens de satélite Landsat1/MSS e Alos, sensor Avnir, e dados SRTM/NASA. Na análise do meio físico e da cobertura da terra, verificou-se que a área pesquisada apresenta relevo suave e ondulado, com solos de baixa fertilidade, praticamente ocupados por agricultura e pastagem. A quantificação dos fragmentos da paisagem evidencia a relevância deles para formação de corredores ecológicos e para possíveis conexões entre diversas Unidades de Conservação. Constatou-se, através da métrica, que a fragment... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The Atlantic Forest biome which covered great part of São Paulo state territory today is composed by a mosaic of forest fragments threaten by anthropic occupation. Thus the objective of this research was to elaborate an environmental model aiming to find spatial alternatives to install ecological corridors based on the principle of Landscape Ecology and the evaluation of the ecological state of the environment through the support of geotechnologies. For the development and application of the methodology the research area was chosen in the West region of São Paulo in the surroundings of the river basins of the rivers Paranapanema, Santo Anastácio, Aguapeí and Peixe. The data used for the research were extracted from IBGE, IGG, DNIT, IPT, IF/SP, ICMBIO and the following committees: Paranapanema Rirver Basin (CBH-PP), Aguapeí river and Peixe River (CBH-AP), besides the Landsat1/MSS satellite images, Alos satellite images, AVNIR sensor and data from SRTM/NASA. In the analysis of the physical environment and land coverage it was verified that the research area has denudational reliefs, with wide and low hills, besides river terraces plains. It presents altimetric dimensions which vary from 220 meters to 480 meter and little dissected. The most expressive declivity can be found in the classes from 3 - 12%, where smooth slopes are seen and of easy mechanization. The soils are of low fertility and are practically occupied by agriculture and pasture. Across the area we verified the presence of several species of the wildlife and several erosive processes caused by the fragility of the environment, due to the occupation process ... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Orientador: Aleardo Manacero Junior / Banca: Alexandro José Baldassin / Banca: Paulo Sérgio Lopes de Souza / Resumo: A indústria de tecnologia da informação tem permitido uma explosão de dados coletados nos últimos anos. Isso ocorreu, entre outros fatores, pela expansão do acesso à rede por meio de uma infinidade de equipamentos. Uma análise detalhada dos dados armazenados pode, por exemplo, extrair informações valiosas sobre o comportamento dos indivíduos, permitindo uma relação personalizada de acordo com os interesses dos usuários. Essa tarefa pode ser feita usando algoritmos de agrupamento de dados. Porém, esse é um processo que requer grande esforço computacional tanto pela ordem de complexidade dos algoritmos existentes como pelos crescentes volumes processados. Nesse contexto, execuções sequenciais não são viáveis e sua paralelização é o caminho natural. Isso exige remodelar algoritmos para explorar o potencial de plataformas massivamente paralelas, de acordo com as particularidades da arquitetura alvo. Neste trabalho se propõe uma implementação paralela do algoritmo Fuzzy Minimals para GPU, como uma solução de alto desempenho e baixo custo para contornar dificuldades frequentes no agrupamento de dados. Com o objetivo de avaliar o desempenho de nossa solução, também desenvolvemos versões paralelas em MPI e OpenMP. Nossos experimentos mostram que a solução para GPU alcança resultados expressivos com um baixo custo, mantendo uma precisão significativa / Abstract: IT industry has witnessed an explosion of data collected for the past few years. This took place, among other factors, due to the expansion of network access through several devices. For example, a detailed analysis of the stored data can extract some valuable information about human behaviors, allowing a customized experience that matches the interests of users . This task can be performed by clustering algorithms. However, this is a time-consuming process due to the asymptotic complexity of existing algorithms and the increasing volumes of data processed. In this context, sequential executions are not feasible and their parallelization is the natural path. This requires redesigning algorithms to take advantage of massively parallel platforms according to the particularities of targeted architectures. In this paper, it is proposed a novel parallel implementation of the Fuzzy Minimals algorithm on GPU, as a high-performance lowcost solution for common clustering issues. In order to evaluate the performance of our implementation, we have also designed parallel versions using MPI and OpenMP. Our experiments show that our parallel solution on GPU can achieve a high performance at a low cost, preserving a significant accuracy / Mestre

Resumo: O presente trabalho propõe o desenvolvimento de um método limpo para determinação de ureia em amostras comerciais de fertilizantes utilizando a Espectroscopia de Reflectância Difusa combinada com spot test. O método desenvolvido é baseado na reação entre a ureia e o reagente cromogênico p-dimetilaminocinamaldeído (p-DAC) em meio de ácido clorídrico diluído, que resulta em um produto de coloração rósea cujo valor máximo de reflectância ocorre no comprimento de onda de 535 nm. Os parâmetros experimentais foram otimizados através dos planejamentos fatorial e composto central para a obtenção da superfície de resposta, os quais indicaram uma maior sensibilidade para o método quando se utiliza o reagente p-DAC na concentração de 0,196% (m/v) em meio de ácido clorídrico de concentração 0,0549 mol L-1, empregando etanol como solvente para as soluções. O suporte sólido para a reação é um papel de filtro qualitativo onde são colocados 20,0μL de solução de ureia seguidos de secagem com ar frio de um secador de cabelos e 20,0μL de solução de reagente p-DAC 0,196% (m/v) em meio de HCl 0,0549 mol L-1 e secagem ao ar livre, submetendo-se então o spot à leitura reflectométrica em máx. = 535 nm. Uma relação linear (R = 0,996) foi estabelecida na faixa de concentração de ureia compreendida entre 50,0 - 300 mg L-1. Os limites de detecção e de quantificação foram determinados em 5,13 mg L-1 e 17,10 mg L-1, respectivamente. O método limpo desenvolvido foi aplicado na determinação de ureia em amostras comerciais de fertilizantes onde demonstrou apresentar ótima precisão e exatidão, evidenciadas pela boa recuperação (94,2 - 107,4%), além de oferecer vantagens como simplicidade de execução e baixo consumo de reagentes, geração de mínima quantidade de resíduos, rapidez e segurança... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: This work proposes the development of a clean method for determination of urea in commercial samples of fertilizers using the Diffuse Reflectance Spectroscopy combined with spot test. The method is based on the reaction between urea and the chromogenic reagent p-dimethylaminocinnamaldehyde (p-DAC) in diluted hydrochloric acid medium, which results in a pink colored product whose maximum value of reflectance occurs at a wavelength of 535 nm. The experimental parameters were optimized through a factorial and a central composite experimental design to obtain the response surface, which indicated a higher sensitivity for the method when using the reagent p-DAC in the concentration of 0.196% (w/v) in a hydrochloric acid 0.0549 mol L-1 medium, using ethanol as a solvent for the solutions. The solid support for the reaction is a qualitative filter paper where they are placed 20.0μL of urea solution followed by drying with cold air from a hair dryer and 20.0μL of reagent solution p-DAC 0.196% (w/v) in the HCl 0.0549 mol L-1 medium and drying in the air, then submitting the spot to the reflectometric reading at max = 535 nm. A linear relationship (R = 0.996) was established in the range of urea concentration between 50.0 to 300 mg L-1. The limits of detection and quantification were determined at 5.13 mg L-1 and 17.10 mg L-1, respectively. The method was applied to the clean determination of urea in commercial samples of fertilizers, which has shown to present great precision and accuracy as evidenced by the good recovery (94.2 to 107.4%) and also offers advantages such as simplicity of implementation and low consumption of reagents, generation of minimum quantity of wastes, rapidity and security, producing reliable results. As shown, the method is designed as environmentally friendly for determination of urea, as it is consistent with the Principles advocated by the Green Chemistry. / Orientador: Helena Redigolo Pezza / Coorientador: Leonardo Pezza / Banca: Maria Del Pilar Taboada Sotomayor / Banca: Adriana Vitorino Rossi / Mestre