Teses e Dissertações
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Teses e dissertações defendidas no contexto dos programas de pós graduação da Instituição.
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Item Estudo das externalidades do biogás na matriz energética do Brasil(Universidade Federal de Viçosa, 2023-11-30) Castro, Pedro Henrique Gonçalves Rigueira Pinheiro; Oliveira Filho, Delly; http://lattes.cnpq.br/3145838198398257A agropecuária brasileira está entre as maiores do mundo, com destaque na produção de proteínas e de grãos. Para o tratamento dos resíduos orgânicos oriundos dessa enorme produção agropecuária é necessário adequar as técnicas produtivas brasileiras para o atendimento também da legislação ambiental. Nesse sentido, a digestão anaeróbia é atualmen te uma das opções mais consolidadas no Brasil e apresenta oportunidades diante de outras técnicas, como a compostagem e a produção de biogás. Este biocombustível pode ser purificado a biometano ou permitir a geração de hidrogênio verde, o que pode promover diversas oportunidades ao planejamento energético brasileiro. Essas oportunidades ou impactos decorrentes da utilização de fontes renováveis de energia podem ser internalizadas em análises econômicas mais aprofundadas que englobam também externalidades en volvidas. Na literatura, apesar de reconhecidas, as externalidades do biogás são pouco exploradas, em especial com relação à quantificação econômica. Nesta pesquisa foi proposta uma metodologia para quantificação de uma série de externalidades relacionadas à geração de energia elétrica por meio da queima do biogás. O valor econômico do conjunto de externalidades do biogás pode superar, em alguns casos, o valor da energia elétrica gerada por esse combustível. Avaliou -se também, comparativamente, o valor das externalidades da geração de energia elétrica por meio do biogás e de sistemas fotovoltaicos, demonstrando que as externalidades do biogás superam o valor econômico das de sistemas fotovoltaicos. Essas valiosas constatações reforçam a importância do aprimoramento das políticas públicas brasileiras de incentivo às fontes renováveis e do planejamento energético como um todo. Atualmente, no Brasil, incentiva-se igualmente a geração distribuída de energia de fontes renováveis, por meio de uma única tarifa net metering. Como forma de impulsionar o crescimento da produção de biogás no país, avaliaram-se, por meio de simulação, a produção mais automatizada de biogás e aspectos econômicos da implementação de sistemas de aquecimento com revolvimento e diferentes espessuras de isolamento em biodigestores do tipo lagoa coberta. Os resultados dessa simulação indicaram que em um biodigestor instalado na Zona da Mata mineira, na latitude de 20° 34’ 07,2’’ S, foi possível aumentar a produção de biogás em até cerca de 12%. Concluiu-se que, em climas mais frios do que o do local estudado, a viabilidade econômica dos sistemas simulados pode ser cerca de até 10 vezes maior. Tendo em vista as externalidades ambientais positivas do biogás e a pequena exploração do seu potencial de produção, avaliaram-se rotas e o potencial de produção dos seus derivados biometano e, ou, hidrogênio verde a partir de resíduos orgânicos da pecuária, produção vegetal e saneamento urbano. Essa avaliação apontou que o potencial brasileiro seria suficiente para substituir mais da metade da demanda dos combustíveis não renováveis do setor de transportes do país, que atualmente é o de maior demanda energética. Assim, nesta pesquisa foram evidenciados aspectos do planejamento energético como forma de permitir ao Brasil aumentar a renovabilidade energética em sua matriz, por meio do uso mais intensivo do biogás ou de seus derivados biometano e, ou, hidrogênio verde. Palavras-chave: Biodigestão. Energia renovável. Planejamento energético. Hidrogênio verde. Automação.Item Desenvolvimento e avaliação de um sistema automatizado para classificação de grãos de soja a partir de imagens digitais(Universidade Federal de Viçosa, 2022-01-26) Magalhães, Diana Soares; Corrêa, Paulo Cesar; http://lattes.cnpq.br/9205775236149897A soja (Glycine max) é uma das culturas mais difundidas pelo mundo e de grande importância econômica. Os procedimentos de classificação e determinação das propriedades físicas de grãos e sementes normalmente são realizados de forma manual e empregam diversos equipamentos, tornando-se assim um trabalho laborioso e sujeito a subjetividades. Sendo assim, o presente trabalho foi realizado com o objetivo de desenvolver um sistema automatizado para classificação de amostras de grãos de soja por meio de imagens digitais. O protótipo para obtenção das imagens digitais foi confeccionado em MDF preto e possuía embarcado o microprocessador Raspberry Pi integrada a uma Pi Camera para captura das imagens. A câmera era acionada por meio de um código em Python, em que foram padronizadas configurações como resolução, frame rate, brilho, contraste e saturação a fim de obter imagens uniformes. Para determinação das propriedades físicas foram capturadas imagens de grãos inteiros e através desses foram determinados largura, comprimento, área projetada e perímetro de 50 grãos analisados por meio de um aplicativo computacional utilizando linguagem de programação em Python. As medidas para os grãos obtidas pelo aplicativo foram comparadas com as determinadas por meio de um paquímetro. Aplicou-se teste de Bland-Altman para as variáveis de largura, comprimento e circularidade. Obteve-se resultados satisfatórios para a variável comprimento, em que o método de obtenção das medidas por imagens digitais não se diferiu estatisticamente do método do paquímetro, tornando-os equivalentes. Para as variáveis de largura e circularidade o método digital não se demonstrou equivalente, entretanto grande parte dos dados se encontram dentro do intervalo de confiança de 95%. Para as variáveis de área projetada e perímetro, a concordância entre os dados foi analisada por meio de uma ANOVA seguido do teste Tukey a 5% de probabilidade. A variável área projetada não diferiu significativamente segundo os métodos utilizados, enquanto o perímetro se diferiu apenas para o método em que se utilizou funções da biblioteca OpenCV. Para a classificação de grãos de soja, foram adquiridas 750 imagens digitais de amostras contendo combinações aleatórios dos atributos dos grãos sadios (A1), ardidos (A2), mofados (A3), queimados (A4), imaturos (A5), danificados (A6), fermentados (A7), partidos e quebrados (A8), amassados (A9), chochos (A10), esverdeados (A11) e germinados (A12). Desenvolveu-se um aplicativo computacional para processamento de imagens e extração de características por meio das bibliotecas OpenCV e NumPy. Os dados obtidos foram utilizados para simulação de Redes Neurais Artificiais (RNA) em sete simulações de desempenho com o intuito de selecionar uma rede neural eficiente e capaz de classificar os grãos de soja. Os testes foram realizados com diferentes configurações de rede por meio do programa Matlab e as validações cruzadas foram obtidas pelo Orange Canvas. A maior acurácia foi de 80,01% encontrada para o segundo caso de simulação, utilizando 60% dos dados para treinamento em uma RNA com 30 neurônios. Para a validação da RNA foram utilizadas imagens de 10 amostras contendo os atributos e quantidade conhecidos de grãos de soja, as imagens foram submetidas ao melhor treinamento de rede encontrado e obteve taxa média de acerto de 80,8%. Dentre os 12 atributos empregados na classificação de grãos no modelo desenvolvido, esses apresentaram uma taxa de acerto de: A1 – 71,2%; A2 – 87,6%; A3 – 62,1%; A4 – 99,3%; A5 – 75,8%; A6 – 67,0%; A7 – 73,5%; A8 – 76,4%; A9 – 95,3%; A10 – 96,1%; A11 – 92,4% e A12 – 54,3. Palavras-chave: Raspberry Pi. Automação. Python. Pós-colheita. Propriedades físicas.Item (Re)planejamento de rotas em tempo real para missões estratégicas(Universidade Federal de Viçosa, 2021-03-04) Vasconcelos, João Vítor Rodrigues de; Brandão, Alexandre Santos; http://lattes.cnpq.br/7129881595905306Esta dissertação visa o planejamento de rotas em tempo real para guiar formações he- terogêneas do tipo estrutura virtual triangular, compostas por um veı́culo terrestre não tripulado (VTNT) e dois veı́culos aéreos não tripulados (VANTs). As formações navegam em ambientes semiestruturados e possuem estratégias tolerantes a falhas, capazes de lidar com situações de nı́vel baixo de bateria, dificuldade de comunicação entre os robôs, proble- mas mecânicos com os robôs terrestres e detecção de rota impossı́vel. Inicialmente, um planejador de caminhos baseado nos algoritmos Lifelong Planning A* (LPA*) e Dijkstra determina a rota a ser seguida por um VTNT, em um ambiente sujeito a alterações devido à inclusão de obstáculos. Na sequência, a estrutura triangular é definida e as estratégias de tolerância a falhas são apresentadas para guiar uma formação heterogênea de um VTNT e dois VANTs (um real e um virtual). Em seguida, fazendo junção das abordagens, formações heterogêneas de robôs navegam e simulam possı́veis falhas tanto no VANT como no VTNT. Por fim, as mesmas formações heterogêneas navegam em ambientes cujos mapas podem sofrer alterações e as rotas dos VTNTs devem ser replanejadas, quando necessário. Resul- tados de simulação e de experimentos reais validam as estratégias propostas e corroboram a análise teórica. Palavras-chave: Robótica Móvel. Tolerante a Falhas. Formação. Planejamento de Cami- nho. Cooperação de robôs. VANT. VTNT.