Mineração de dados baseada em inteligência computacional: uma aplicação à determinação da tipologia de curvas de cargas

As concessionárias de energia, para garantir que sua rede seja confiável, necessitam realizar um procedimento para estudo e análise baseado em funções de entrega de energia nos pontos de consumo. Este estudo, geralmente chamado de planejamento de sistemas de distribuição de energia elétrica, é essencial para garantir que variações na demanda de energia não afetem o desempenho do sistema, que deverá se manter operando de maneira técnica e economicamente viável. Nestes estudos, geralmente são analisados, demanda, tipologia de curva de carga, fator de carga e outros aspectos das cargas existentes. Considerando então a importância da determinação das tipologias de curvas de cargas para as concessionárias de energia em seu processo de planejamento, a Companhia de Eletricidade do Amapá (CEA) realizou uma campanha de medidas de curvas de carga de transformadores de distribuição para obtenção das tipologias de curvas de carga que caracterizam seus consumidores. Neste trabalho apresentam-se os resultados satisfatórios obtidos a partir da utilização de Mineração de Dados baseada em Inteligência Computacional (Mapas Auto-Organizáveis de Kohonen) para seleção das curvas típicas e determinação das tipologias de curvas de carga de consumidores residenciais e industriais da cidade de Macapá, localizada no estado do Amapá. O mapa auto-organizável de Kohonen é um tipo de Rede Neural Artificial que combina operações de projeção e agrupamento, permitindo a realização de análise exploratória de dados, com o objetivo de produzir descrições sumarizadas de grandes conjuntos de dados.

Experimentos de mineração de dados aplicados a sistemas scada de usinas hidrelétricas

O atual modelo do setor elétrico brasileiro permite igualdade de condições a todos os agentes e reduz o papel do Estado no setor. Esse modelo obriga as empresas do setor a melhorarem cada vez mais a qualidade de seu produto e, como requisito para este objetivo, devem fazer uso mais efetivo da enorme quantidade de dados operacionais que são armazenados em bancos de dados, provenientes da operação dos seus sistemas elétricos e que tem nas Usinas Hidrelétricas (UHE) a sua principal fonte de geração de energia. Uma das principais ferramentas para gerenciamento dessas usinas são os sistemas de Supervisão, Controle e Aquisição de Dados (Supervisory Control And Data Acquisition - SCADA). Assim, a imensa quantidade de dados acumulados nos bancos de dados pelos sistemas SCADA, muito provavelmente contendo informações relevantes, deve ser tratada para descobrir relações e padrões e assim ajudar na compreensão de muitos aspectos operacionais importantes e avaliar o desempenho dos sistemas elétricos de potência. O processo de Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (Knowledge Discovery in Database - KDD) é o processo de identificar, em grandes conjuntos de dados, padrões que sejam válidos, novos, úteis e compreensíveis, para melhorar o entendimento de um problema ou um procedimento de tomada de decisão. A Mineração de Dados (ou Data Mining) é o passo dentro do KDD que permite extrair informações úteis em grandes bases de dados. Neste cenário, o presente trabalho se propõe a realizar experimentos de mineração de dados nos dados gerados por sistemas SCADA em UHE, a fim de produzir informações relevantes para auxiliar no planejamento, operação, manutenção e segurança das hidrelétricas e na implantação da cultura da mineração de dados aplicada a estas usinas.

Abordagem probabilística para caracterização do sistema de marcação de sequenciamento multiplex na plataforma ABI SOLID

Os sequenciadores de nova geração como as plataformas Illumina e SOLiD geram uma grande quantidade de dados, comumente, acima de 10 Gigabytes de arquivos-texto. Particularmente, a plataforma SOLiD permite o sequenciamento de múltiplas amostras em uma única corrida (denominada de corrida multiplex) por meio de um sistema de marcação chamado Barcode. Esta funcionalidade requer um processo computacional para separação dos dados por amostra, pois, o sequenciador fornece a mistura de todas amostras em uma única saída. Este processo deve ser seguro a fim de evitar eventuais embaralhamentos que possam prejudicar as análises posteriores. Neste contexto, o presente trabalho propõe desenvolvimento de um modelo probabilístico capaz de caracterizar sistema de marcação utilizado em sequenciamentos multiplex. Os resultados obtidos corroboraram a suficiência do modelo obtido, o qual permite, dentre outras coisas, identificar faltas em algum passo do processo de sequenciamento; adaptar e desenvolver de novos protocolos para preparação de amostras, além de atribuir um Grau de Confiança aos dados gerados e guiar um processo de filtragem que respeite as características de cada sequenciamento, não descartando sequências úteis de forma arbitrária.

Uso de árvore de decisão para avaliação da segurança estática em tempo real de sistemas elétricos de potência

As técnicas utilizadas para avaliação da segurança estática em sistemas elétricos de potência dependem da execução de grande número de casos de fluxo de carga para diversas topologias e condições operacionais do sistema. Em ambientes de operação de tempo real, esta prática é de difícil realização, principalmente em sistemas de grande porte onde a execução de todos os casos de fluxo de carga que são necessários, exige elevado tempo e esforço computacional mesmo para os recursos atuais disponíveis. Técnicas de mineração de dados como árvore de decisão estão sendo utilizadas nos últimos anos e tem alcançado bons resultados nas aplicações de avaliação da segurança estática e dinâmica de sistemas elétricos de potência. Este trabalho apresenta uma metodologia para avaliação da segurança estática em tempo real de sistemas elétricos de potência utilizando árvore de decisão, onde a partir de simulações off-line de fluxo de carga, executadas via software Anarede (CEPEL), foi gerada uma extensa base de dados rotulada relacionada ao estado do sistema, para diversas condições operacionais. Esta base de dados foi utilizada para indução das árvores de decisão, fornecendo um modelo de predição rápida e precisa que classifica o estado do sistema (seguro ou inseguro) para aplicação em tempo real. Esta metodologia reduz o uso de computadores no ambiente on-line, uma vez que o processamento das árvores de decisão exigem apenas a verificação de algumas instruções lógicas do tipo if-then, de um número reduzido de testes numéricos nos nós binários para definição do valor do atributo que satisfaz as regras, pois estes testes são realizados em quantidade igual ao número de níveis hierárquicos da árvore de decisão, o que normalmente é reduzido. Com este processamento computacional simples, a tarefa de avaliação da segurança estática poderá ser executada em uma fração do tempo necessário para a realização pelos métodos tradicionais mais rápidos. Para validação da metodologia, foi realizado um estudo de caso baseado em um sistema elétrico real, onde para cada contingência classificada como inseguro, uma ação de controle corretivo é executada, a partir da informação da árvore de decisão sobre o atributo crítico que mais afeta a segurança. Os resultados mostraram ser a metodologia uma importante ferramenta para avaliação da segurança estática em tempo real para uso em um centro de operação do sistema.

Classificação de dados utilizando algoritmos genéticos e lógica difusa

Várias das técnicas tradicionais de Mineração de Dados têm sido aplicadas com êxito e outras esbarram em limitações, tanto no desempenho como na qualidade do conhecimento gerado. Pesquisas recentes têm demonstrado que as técnicas na área de IA, tais como Algoritmo Genético (AG) e Lógica Difusa (LD), podem ser utilizadas com sucesso. Nesta pesquisa o interesse é revisar algumas abordagens que utilizam AG em combinação com LD de forma híbrida para realizar busca em espaços grandes e complexos. Este trabalho apresenta o Algoritmo Genético (AG), utilizando Lógica Difusa, para a codificação, avaliação e reprodução dos cromossomos, buscando classificar dados através de regras extraídas de maneira automática com a evolução dos cromossomos. A Lógica Difusa é utilizada para deixar as regras mais claras e próximas da linguagem humana, utilizando representações lingüísticas para identificar dados contínuos.

Identificação e estimação de ruído em redes DSL: uma abordagem baseada em inteligência computacional

Este trabalho propõe a utilização de técnicas de inteligência computacional objetivando identificar e estimar a potencia de ruídos em redes Digital Subscriber Line ou Linhas do Assinante Digital (DSL) em tempo real. Uma metodologia baseada no Knowledge Discovery in Databases ou Descobrimento de Conhecimento em Bases de Dados (KDD) para detecção e estimação de ruídos em tempo real, foi utilizada. KDD é aplicado para selecionar, pré-processar e transformar os dados antes da etapa de aplicação dos algoritmos na etapa de mineração de dados. Para identificação dos ruídos o algoritmo tradicional backpropagation baseado em Redes Neurais Artificiais (RNA) é aplicado objetivando identificar o tipo de ruído em predominância durante a coleta das informações do modem do usuário e da central. Enquanto, para estimação o algoritmo de regressão linear e o algoritmo híbrido composto por Fuzzy e regressão linear foram aplicados para estimar a potência em Watts de ruído crosstalk ou diafonia na rede. Os resultados alcançados demonstram que a utilização de algoritmos de inteligência computacional como a RNA são promissores para identificação de ruídos em redes DSL, e que algoritmos como de regressão linear e Fuzzy com regressão linear (FRL) são promissores para a estimação de ruídos em redes DSL.

Otimização do processo de aprendizagem da estrutura gráfica de Redes Bayesianas em BigData

A automação na gestão e análise de dados tem sido um fator crucial para as empresas que necessitam de soluções eficientes em um mundo corporativo cada vez mais competitivo. A explosão do volume de informações, que vem se mantendo crescente nos últimos anos, tem exigido cada vez mais empenho em buscar estratégias para gerenciar e, principalmente, extrair informações estratégicas valiosas a partir do uso de algoritmos de Mineração de Dados, que comumente necessitam realizar buscas exaustivas na base de dados a fim de obter estatísticas que solucionem ou otimizem os parâmetros do modelo de extração do conhecimento utilizado; processo que requer computação intensiva para a execução de cálculos e acesso frequente à base de dados. Dada a eficiência no tratamento de incerteza, Redes Bayesianas têm sido amplamente utilizadas neste processo, entretanto, à medida que o volume de dados (registros e/ou atributos) aumenta, torna-se ainda mais custoso e demorado extrair informações relevantes em uma base de conhecimento. O foco deste trabalho é propor uma nova abordagem para otimização do aprendizado da estrutura da Rede Bayesiana no contexto de BigData, por meio do uso do processo de MapReduce, com vista na melhora do tempo de processamento. Para tanto, foi gerada uma nova metodologia que inclui a criação de uma Base de Dados Intermediária contendo todas as probabilidades necessárias para a realização dos cálculos da estrutura da rede. Por meio das análises apresentadas neste estudo, mostra-se que a combinação da metodologia proposta com o processo de MapReduce é uma boa alternativa para resolver o problema de escalabilidade nas etapas de busca em frequência do algoritmo K2 e, consequentemente, reduzir o tempo de resposta na geração da rede.

Estratégia de otimização para a melhoria da interpretabilidade de redes bayesianas: aplicações em sistemas elétricos de potência

A investigação de métodos, técnicas e ferramentas que possam apoiar os processos decisórios em sistemas elétricos de potência, em seus vários setores, é um tema que tem despertado grande interesse. Esse suporte à decisão pode ser efetivado mediante o emprego de vários tipos de técnicas, com destaque para aquelas baseadas em inteligência computacional, face à grande aderência das mesmas a domínios com incerteza. Nesta tese, são utilizadas as redes Bayesianas para a extração de modelos de conhecimento a partir dos dados oriundos de sistemas elétricos de potência. Além disso, em virtude das demandas destes sistemas e de algumas limitações impostas às inferências em redes bayesianas, é desenvolvido um método original, utilizando algoritmos genéticos, capaz de estender o poder de compreensibilidade dos padrões descobertos por essas redes, por meio de um conjunto de procedimentos de inferência em redes bayesianas para a descoberta de cenários que propiciem a obtenção de um valor meta, considerando a incorporação do conhecimento a priori do especialista, a identificação das variáveis mais influentes para obtenção desses cenários e a busca de cenários ótimos que estabeleçam valores, definidos e ponderados pelo usuário/especialista, para mais de uma variável meta.

Tipologias de paisagem em relação aos padrões de ocupação, uso e cobertura da terra das regiões de integração do Araguaia e Tapajós/Pa, para os anos de 2008 e 2010

A contínua incorporação de áreas florestais ao processo produtivo tem acarretado mudanças significativas na paisagem. Na Amazônia, com o avanço da fronteira agrícola, bem como a consolidação de atividades produtivas em determinadas áreas, essas transformações podem ser percebidas com maior evidência. Tal problemática também é observada nas Regiões de Integração - RI do Araguaia e Tapajós, Sudeste e Sudoeste do estado do Pará, respectivamente. Sendo assim, este trabalho tem como objetivo utilizar técnicas de mineração de dados e métricas de paisagem para identificar e analisar de forma automatizada os padrões de paisagens associados aos diferentes tipos de padrões de ocupação humana na Amazônia Legal, utilizando como recorte de análise, as Regiões de Integração do Araguaia e Tapajós no Estado do Pará, com dados de Uso e Cobertura da Terra do Projeto Terra Class para os anos de 2008 e 2010. Abordando, também, metodologias que visam identificar possíveis trajetórias de “evolução” da paisagem, no intuito de delinear recomendações visando uma melhor utilização da terra e dos recursos naturais disponíveis e, na tomada de decisão para a gestão territorial e implementação de políticas públicas. Portanto, verificou-se que a RI do Tapajós apresenta forte dinâmica de uso e cobertura da terra entre os anos de 2008 e 2010, principalmente no que tange as classes de uso da terra. No entanto, tanto para o ano de 2008 quanto para o ano de 2010 pode-se verificar que a Região ainda possui significativa parcela de áreas com cobertura vegetal. Já para a RI do Araguaia a dinâmica de uso e cobertura da terra ocorre de forma diferenciada, com significativa alteração entre as classes durante os anos analisados. No entanto, para a RI do Araguaia assim como para a RI do Tapajós a maior intensidade da dinâmica de uso ocorre entre as classes de pastagem, sendo que para a RI do Araguaia houve relativa perda das áreas com pastagem manejada (pasto limpo) para áreas de pasto com a presença de invasoras (pasto sujo) ou em fase de regeneração. O processo de mapeamento automatizado de Tipologias de Paisagem utilizando o Plugin GeoDMA do Terra View demonstrou-se eficaz e preciso, visto que os resultados alcançados apresentam coerência com a realidade de cada Região de Integração analisada.

Metodologia de controle preventivo baseado em árvore de decisão para a melhoria da segurança estática e dinâmica de sistemas elétricos de potência

A presente dissertação visa apresentar um conjunto de desenvolvimentos, aplicativos e serviços para suporte à operação em tempo real e ao controle preventivo visando garantir à segurança estática e dinâmica de sistemas elétricos de potência. A técnica de mineração de dados conhecida como árvore de decisão foi utilizada tanto para classificar o estado operacional do sistema, bem como para fornecer diretrizes à tomada de ações de controle, necessárias para evitar a degradação da tensão operativa e a instabilidade transitória. Testes preliminares foram realizados utilizando o histórico operacional do SCADA/SAGE do Centro de Operação Regional do Pará da Eletrobrás Eletronorte. Os resultados obtidos validaram completamente o conjunto (protótipo) de aplicativos e serviços, e indicam um grande potencial para a aplicação no ambiente de operação em tempo real.

Modelagem numérica de dados MCSEM 3D usando computação paralela

Desenvolvemos a modelagem numérica de dados sintéticos Marine Controlled Source Electromagnetic (MCSEM) usada na exploração de hidrocarbonetos para simples modelos tridimensionais usando computação paralela. Os modelos são constituidos de duas camadas estrati cadas: o mar e o sedimentos encaixantes de um delgado reservatório tridimensional, sobrepostas pelo semi-espaço correspondente ao ar. Neste Trabalho apresentamos uma abordagem tridimensional da técnica dos elementos nitos aplicada ao método MCSEM, usando a formulação da decomposição primária e secundária dos potenciais acoplados magnético e elétrico. Num pós-processamento, os campos eletromagnéticos são calculados a partir dos potenciais espalhados via diferenciação numérica. Exploramos o paralelismo dos dados MCSEM 3D em um levantamento multitransmissor, em que para cada posição do transmissor temos o mesmo processo de cálculos com dados diferentes. Para isso, usamos a biblioteca Message Passing Interface (MPI) e o modelo servidor cliente, onde o processador administrador envia os dados de entradas para os processadores clientes computar a modelagem. Os dados de entrada são formados pelos parâmetros da malha de elementos nitos, dos transmissores e do modelo geoelétrico do reservatório. Esse possui geometria prismática que representa lentes de reservatórios de hidrocarbonetos em águas profundas. Observamos que quando a largura e o comprimento horizontais desses reservatório têm a mesma ordem de grandeza, as resposta in-line são muito semelhantes e conseqüentemente o efeito tridimensional não é detectado. Por sua vez, quando a diferença nos tamanhos da largura e do comprimento do reservatório é signi cativa o efeito 3D é facilmente detectado em medidas in-line na maior dimensão horizontal do reservatório. Para medidas na menor dimensão esse efeito não é detectável, pois, nesse caso o modelo 3D se aproxima de um modelo bidimensional. O paralelismo dos dados é de rápida implementação e processamento. O tempo de execução para a modelagem multitransmissor em ambiente paralelo é equivalente ao tempo de processamento da modelagem para um único transmissor em uma máquina seqüêncial, com o acréscimo do tempo de latência na transmissão de dados entre os nós do cluster, o que justi ca o uso desta metodologia na modelagem e interpretação de dados MCSEM. Devido a reduzida memória (2 Gbytes) em cada processador do cluster do departamento de geofísica da UFPA, apenas modelos muito simples foram executados.

Nova metodologia para análise e síntese de sistemas de aterramento complexos utilizando o método lN-FDTD, computação paralela automática e redes neurais artificiais

Neste trabalho, o método FDTD em coordenadas gerais (LN-FDTD) foi implementado para a análise de estruturas de aterramento com geometrias coincidentes ou não com o sistema de coordenadas cartesiano. O método soluciona as equações de Maxwell no domínio do tempo, permitindo a obtenção de dados a respeito da resposta transitória e de regime estacionário de estruturas diversas de aterramento. Uma nova formulação para a técnica de truncagem UPML em coordenadas gerais, para meios condutivos, foi desenvolvida e implementada para viabilizar a análise dos problemas (LN-UPML). Uma nova metodologia baseada em duas redes neurais artificiais é apresentada para a deteccão de defeitos em malhas de terra. O software FDTD em coordenadas gerais foi testado e validado para vários casos. Uma interface gráfica para usuários, chamada LANE SAGS, foi desenvolvida para simplificar o uso e automatizar o processamento dos dados.

Análise da implementação dos planos de recuperação de áreas degradadas pela mineração em Lourenço (AP)

O estudo teve por objetivo verificar a coerência dos Planos de Recuperação de Áreas Degradadas (PRADs) pela Mineração Novo Astro - MNA no Distrito de Lourenço, Município de Calçoene (AP), a partir do conhecimento do contexto em que se estabeleceram e foram decididas as medidas de recuperação, e quais os atores que influenciaram neste processo de decisão. Foram realizadas entrevistas com membros da população e com representantes da MNA, da Ampla Engenharia (empresa responsável pela recuperação do ambiente degradado), da Cooperativa de Garimpeiros de Lourenço - COOGAL, da Secretaria Especial de Meio Ambiente do Amapá - SEMA, do Departamento Nacional da Produção Mineral - DNPM, do Ministério Público Federal, do governo do Estado, e da prefeitura Municipal de Calçoene. Estes atores influenciaram de forma decisiva para os resultados agora observados no local. A pesquisa envolveu o estudo sobre as medidas de recuperação mais eficazes em voga, a história dos acontecimentos em Lourenço e o contexto socioeconômico, para que fossem compreendidas as possibilidades de êxito das medidas escolhidas para o local. A partir destes dados foi feita a análise da eficácia destes PRADs e tecidas alternativas e direcionamentos futuros para o local, baseados nas características sociais e ambientais de Lourenço. O primeiro PRAD, finalizado em 1995, terminou por apresentar resultados pouco consistentes, de tal forma que o local no qual este foi executado voltou a ser explorado pelos garimpeiros e continuou a estar em condições degradadas. A MNA, por não ter legalizado sua situação, foi responsabilizada pela nova recuperação do local em 2002. O segundo PRAD, parcialmente implementado em 2003, possuiu baixa eficácia, com a morte de mais de 70% das espécies vegetais utilizadas em algumas áreas. A falta de conhecimentos mais profundos, por parte das empresas de mineração e de recuperação ambiental, sobre as características do meio ambiente e do contexto socioeconômico local parecem ter contribuído para os resultados negativos da implementação dos PRADs. Uma alternativa seria buscar a participação da população local nos projetos e políticas criados para a região, como forma de criar soluções que contemplem as características locais e os desejos da população.

Alianças e desenvolvimento de políticas para o desenvolvimento local: imbricações na mineração de alumínio em Oriximiná-PA

Aborda, por um lado, a relação entre a economia local no Município de Oriximiná - PA e sua inserção no Comércio Internacional do minério de alumínio. E, por outro, os mecanismos de interação e alianças entre os atores locais público e privado com o setor minerador de alumínio, representado pela Companhia MRN, vis à vis a consecução de um projeto de desenvolvimento local em bases endógenas. O estudo busca compreender como a interação entre interesses públicos/privados, coletivos/individuais, orgânicos/corporativos em âmbito local influenciam no desenvolvimento endógeno do Município. Não obstante, avaliar a dimensão das restrições estruturais, condicionadas pela dinâmica das relações comerciais no setor mundial do minério de Alumínio, aos processos internos de articulação para o desenvolvimento local. O Problema proposto está em compreender como as oportunidades e restrição da explotação de uma mina world class impulsiona processos de desenvolvimento local. Partindo-se da Nova Teoria Econômica aliada à Teoria do Comércio Internacional e Geografia Econômica, buscou-se delinear os parâmetros de inserção da economia mineradora do alumínio local no cenário internacional e suas inter-relações resultantes, sejam estas sob o aspecto tecnológico ou mercadológico. Numa perspectiva local, procurou-se identificar os processos interativos e seu grau de convergência entre Setor Público (via Plano Diretor Municipal) com vistas à concretização de um projeto de desenvolvimento endógeno mediado pela formação de alianças (Clusters) que atendessem às suas respectivas exigências tecnológica, econômica e institucional. Para tanto, o trabalho recorreu às Teorias do Crescimento e Desenvolvimento econômico e dos Sistemas para explicitar os mecanismos que regem as interações entre os atores locais e, em última análise, determinam suas ações sociais no processo de desenvolvimento endógeno. O método adotado é o hipotético-dedutivo utilizando-se instrumentos de coleta de dados secundários e primários. Através de um processo de modelagem computacional e, recorrendo aos Relatórios Fiscais da Prefeitura de Oriximiná e Contábeis da Mineração Rio do Norte buscou-se o aprofundamento sobre a natureza e aplicação dos recursos gerenciados por ambas Instituições. Desenvolve-se ainda, um modelo representativo da dinâmica do desenvolvimento endógeno local tendo o PIB Municipal per capita como proxy através do método de análise multivariada utilizando a técnica da regressão linear múltipla. Desenvolve-se também uma análise da autocorrelação da economia de Oriximiná com o seu entorno a partir da técnica de processamento de dados espaciais geograficamente referenciados bem como a técnica de acessibilidade locacional de Oriximiná. A apresentação dos resultados utiliza modelos simbólicos, tabelas e gráficos diversos. A conclusão é de que a atividade minerária encontra-se descolada do processo de crescimento local por não produzir spillover e por não internalizar o grosso da sua renda no Município dada sua estratégia competitiva. Contudo, a dinâmica local também sofre restrições por conta de sua localização espacial à margem do eixo econômico Regional e pela baixa capacidade empreenditiva e articulatória demonstrada pela administração pública local.

Mineração, finanças públicas e desenvolvimento local no município de Barcarena - Pará

A presente pesquisa tem como objetivo discutir de que forma a implantação dos projetos de beneficiamento mineral (Albrás, Alunorte, Pará Pigmentos e Imerys Rio Capim Caulim) tem impactado as finanças públicas de Barcarena, e como a prefeitura tem alocado esses recursos para a potencialização do desenvolvimento local. A alocação destes recursos teve como referência as obras físicas, contidas no Plano Plurianual de Barcarena (2002-2005) elaborado pela equipe da primeira gestão do prefeito Laurival Magno Cunha (2001-2004). A pesquisa esta estruturada em dois marcos temporais. No primeiro procuro analisar o município antes da implantação dos projetos minerais, ou seja, as décadas de 1970 e 1980, onde a dinâmica municipal é analisada a partir de dados populacionais, econômicos e das finanças públicas. No segundo marco temporal, procuro investigar o município apos à implantação dos projetos minerais. Neste sentido, estes projetos são estudados a partir da contribuição dos mesmos para a geração de empregos, investimentos realizados em projetos de cidadania e meio ambiente além dos impostos recolhidos por estas empresas. Em seguida, são analisadas a alocação das receitas e as obras físicas contidas no PPA (2002-2005) verificadas através de trabalho de campo se foram ou não realizadas. No trabalho de campo, realizou-se entrevistas com seis representantes dos movimentos sociais, quatro representantes do poder público local, além das empresas estudas. Finalmente é discutido o desenvolvimento local a apartir da visão e lutas dos movimentos sociais de Barcarena onde a participação ou não destes na gestão das obras físicas municipais durante a gestão 2001-2004 figura como ponto principal de investigação da pesquisa.