Estudo prospectivo visando o uso de sistemas agroflorestais no município de São Carlos, SP

A crescente demanda por recursos naturais e a conseqüente perda de qualidade e quantidade dos mesmos, indica a necessidade do desenvolvimento de alternativas, nas diversas áreas do conhecimento e das atividades humanas. No caso dos agroecossistemas, as práticas convencionais provocaram ao longo do tempo a degradação do solo e dos recursos hídricos, a perda da biodiversidade e a desestruturação dos ecossistemas, que culminaram em desequilíbrios globais de balanço hídrico e temperatura. O presente estudo visa analisar o potencial de utilização de Sistemas Agroflorestais (SAFs). SAFs são práticas de manejo da terra há muito tempo conhecidas, que associam, deliberadamente, árvores com culturas agrícolas temporárias, permanentes e/ou animais simultaneamente ou sucedendo-se temporalmente no espaço; obtendo os benefícios de proteção ambiental e de produção proporcionados pelas árvores. Para a realização do estudo foram utilizadas as bases cartográficas digitalizadas das características ambientais (solo, topografia, hidrologia e clima) do município e as mesmas foram sobrepostas através do Sistema de Informação Geográfica (SIG). As características ambientais de São Carlos, indicam a necessidade da adoção de sistemas de produção sustentáveis, capazes de conservar a qualidade e a quantidade do solo e dos recursos hídricos disponíveis, bem como sua biodiversidade, por isso apresenta grande aptidão para a utilização dos SAFs e uma ampla variedade de espécies com potencial de uso. A prioridade de adoção de SAFs é para áreas degradadas e subutilizadas, áreas de preservação ambiental e adjacentes, reservas legais e áreas suscetíveis à erosão. Sugere-se novos estudos, em campo, para comprovação dos resultados teóricos obtidos.

Localização de usinas termoelétricas utilizando Sistema de Informação Geográfica e métodos de decisão multicritério

No setor de energia elétrica, a área que se dedica ao estudo da inserção de novos parques geradores de energia no sistema é denominada planejamento da expansão da geração. Nesta área, as decisões de localização e instalação de novas usinas devem ser amplamente analisadas, a fim de se obter os diversos cenários proporcionados pelas alternativas geradas. Por uma série de fatores, o sistema de geração elétrico brasileiro, com predominância hidroelétrica, tende a ser gradualmente alterada pela inserção de usinas termoelétricas (UTEs). O problema de localização de UTEs envolve um grande número de variáveis através do qual deve ser possível analisar a importância e contribuição de cada uma. O objetivo geral deste trabalho é o desenvolvimento de um modelo de localização de usinas termoelétricas, aqui denominado SIGTE (Sistema de Informação Geográfica para Geração Termoelétrica), o qual integra as funcionalidades das ferramentas SIGs (Sistemas de Informação Geográfica) e dos métodos de decisão multicritério. A partir de uma visão global da área estudada, as componentes espaciais do problema (localização dos municípios, tipos de transporte, linhas de transmissão de diferentes tensões, áreas de preservação ambiental, etc.) podem ter uma representação mais próxima da realidade e critérios ambientais podem ser incluídos na análise. Além disso, o SIGTE permite a inserção de novas variáveis de decisão sem prejuízo da abordagem. O modelo desenvolvido foi aplicado para a realidade do Estado de São Paulo, mas deixando claro a viabilidade de uso do modelo para outro sistema ou região, com a devida atualização dos bancos de dados correspondentes. Este modelo é designado para auxiliar empreendedores que venham a ter interesse em construir uma usina ou órgãos governamentais que possuem a função de avaliar e deferir ou não a licença de instalação e operação de usinas.

Mitigação de falhas críticas em sistemas produtivos.

O cenário competitivo e globalizado em que as empresas estão inseridas, sobretudo a partir do século XXI, associados a ciclos de vida cada vez menores dos produtos, rigorosos requisitos de qualidade, além de políticas de preservação do meio ambiente, com redução de consumo energético e de recursos hídricos, somadas às exigências legais de melhores condições de trabalho, resultaram em uma quebra de paradigma nos processos produtivos até então concebidos. Como solução a este novo cenário produtivo pode-se citar o extenso uso da automação industrial, fato que resultou em sistemas cada vez mais complexos, tanto do ponto de vista estrutural, em função do elevado número de componentes, quanto da complexidade dos sistemas de controle. A previsibilidade de todos os estados possíveis do sistema torna-se praticamente impossível. Dentre os estados possíveis pode-se citar os estados de falha que, dependendo da severidade do efeito associado à sua ocorrência, podem resultar em sérios danos para o homem, o meio ambiente e às próprias instalações, caso não sejam corretamente diagnosticados e tratados. Fatos recentes de catástrofes relacionadas à sistemas produtivos revelam a necessidade de se implementar medidas para prevenir e para mitigar os efeitos da ocorrência de falhas, com o objetivo de se evitar a ocorrência de catástrofes. De acordo com especialistas, os Sistemas Instrumentados de Segurança SIS, referenciados em normas como a IEC 61508 e IEC 61511, são uma solução para este tipo de problema. Trabalhos publicados tratam de métodos para a implementação de camadas SIS de prevenção, porém com escassez de trabalhos para camadas SIS de mitigação. Em função do desconhecimento da dinâmica do sistema em estado de falha, técnicas tradicionais de modelagem tornam-se inviáveis. Neste caso, o uso de inteligência artificial, como por exemplo a lógica fuzzy, pode se tornar uma solução para o desenvolvimento do algoritmo de controle, associadas a ferramentas de edição, modelagem e geração dos códigos de controle. A proposta deste trabalho é apresentar uma sistemática para a implementação de um sistema de controle para a mitigação de falhas críticas em sistemas produtivos, com referência às normas IEC 61508/61511, com ação antecipativa à ocorrência de catástrofes.