Previsão da Classificação da qualidade dos efluentes da indústria petrolífera com recurso a sistemas inteligentes

O presente trabalho realizou-se na Refinaria de Sines e teve como principal objectivo a utilização de ferramentas oriundas da Área Científica da Inteligência Artificial no desenvolvimento de modelos de previsão da classificação da Água Residual Industrial de acordo com a Legislação em vigor, com vista à minimização dos impactes ambientais e das tarifas aplicadas pela Concessionária (Águas de Santo André) à Refinaria. Actualmente a avaliação da qualidade do efluente é realizada através de métodos analíticos após colheita de uma amostra do efluente final. Esta abordagem é muito restritiva já que não permite actuar sobre o efluente em questão pois apenas pode evitar que, no futuro, uma mistura semelhante volte a ser refinada. Devido a estas limitações, o desenvolvimento de modelos de previsão baseados em Data Mining mostrou ser uma alternativa para uma questão pró-activa da qualidade dos efluentes que pode contribuir decisivamente para o cumprimento das metas definidas pela Empresa. No decurso do trabalho, foram desenvolvidos dois modelos de previsão da qualidade do efluente industrial com desempenhos muito semelhantes. Um deles utiliza a composição das misturas processadas e o outro, utiliza informações relativas ao crude predominante na mistura. ABSTRACT; This study has taken place at the Sines Refinery and its main objective is the use of Artificial Intelligence tools for the development of predictive models to classify industrial residual waters according with the Portuguese Law, based on the characteristics of the mixtures of crude oil that arrive into the Refinery to be processed, to minimize the Environmental impacts and the application of taxes. Currently, the evaluation of the quality of effluent is performed by analytical methods after harvesting a sample of the final effluent. This approach is very restrictive since it does not act on the intended effluent; it can only avoid that in the future a similar mixture is refined. Duet these limitations, the development of forecasting models based on Data Mining has proved to be an alternative on the important issue which is the quality of effluent, which may contribute to the achievement of targets set by the Company. During this study, two models were developed to predict the quality of industrial effluents with very similar performances. One uses the composition of processed mixtures and the other uses information regarding the predominant oil in the mixture.

Efeito do sistema de produção nas características físico-químicas e no perfil lipídico de três músculos de suínos alentejanos

O presente trabalho tem como objetivo testar o efeito do sistema de produção com dieta rica em ácido oleico nas características zootécnicas, de carcaça, físico-químicas e no perfil lipídico dos músculos Longissimus dorsi (LD), Biceps femoris (BF) e Semimembranosus (SM) de suínos de raça Alentejana. Foram utilizados 15 animais, divididos em dois grupos, o grupo IN (n=9) foi mantido em parques individuais abertos ao exterior com 3 m2 e o grupo OUT (n=6) foi mantido numa área de 3 ha com acesso a pastagem. O grupo OUT obteve melhores performances zootécnicas. O rendimento de carcaça foi igual para ambos os grupos, e o rendimento comercial e proporção de peças nobres foi superior nos OUT. Estes obtiveram menores teores de lípidos intramusculares mas maiores teores de PUFA (ácidos gordos polinsaturados) e melhores valores para os rácios PUFA/SFA (ácido gordos saturados) e n-6/n-3. O SM foi menos afetado pelo sistema de produção; Abstract: Effect of the rearing system in the physical-chemical characteristics and the lipid profile of three muscles from Alentejano pigs The present study aims to test the effect of rearing system with oleic acid rich diet on performance, carcass and physical-chemical characteristics, and lipid profile of the muscles Longissimus dorsi (LD), Biceps femoris (BF) and Semimembranosus (SM) from Alentejano pigs. The study used 15 animals, divided into two groups. The Group IN (n = 9) was kept in individual parks open to the exterior with 3 m2, and the OUT (n = 6) was held in an area of 3 ha with access to pasture. The OUT group obtained the best performances. The carcass yield was the same for both groups, meat yield and the proportion of noble parts was superior in the OUT. These obtained lower levels of intramuscular fat but larger PUFA levels (polyunsaturated fatty acids) and best values for the ratios PUFA/SFA (saturated fatty acids) and n-6/n-3. The SM was the least affected by the rearing system