Aplicação de sistemas inteligentes à optimização de um sistema de tratamento de água

Um dos principais problemas que estação de Tratamento de Água do Monte Novo tem vindo a apresentar é o aparecimento de teores em manganês na água tratada, que por vezes ultrapassam o valor paramétrico estabelecido no Decreto-Lei 306/07, 27 de Agosto (50 g dm-3). Este trabalho permitiu relacionar resultados de várias determinações analíticas efectuadas no laboratório da empresa Águas do Centro Alentejo e, através deles construir modelos fundamentados em técnicas e Descoberta de Conhecimento em Base de Dados que permitiram responder ao problema identificado. Foi ainda possível estabelecer a época do ano em que é mais provável o aparecimento de teores elevados manganês na água tratada. Além disso, mostrou-se que a tomada de água desempenha um papel relevante no aparecimento deste metal na água tratada. Os modelos desenvolvidos permitiram também estabelecer as condições em que é provável o aparecimento de turvação na cisterna de água tratada. Estas estão relacionadas com o pH, o teor em manganês e o teor em ferro. Foi ainda realçada a importância da correcção do pH na fase final do processo de tratamento. Por um lado, o pH deve ser suficientemente elevado para garantir uma água incrustante e, por outro, deve ser baixo para evitar problemas de turvação na cisterna da água tratada. ABSTRACT; The present study took place in the water treatment plant of Monte Novo. This study aimed for solutions to the problem of high values of manganese concentration in the treated water, in some periods of the year. The present work reports models for manganese concentration and for turbidity using Knowledge Discovery Techniques in Data Bases.

Avaliação e controlo da qualidade da água de albufeiras com base em modelos dinâmicos

A problemática relacionada com a modelação da qualidade da água de albufeiras pode ser abordada de diversos pontos de vista. Neste trabalho recorre-se a metodologias de resolução de problemas que emanam da Área Cientifica da Inteligência Artificial, assim como a ferramentas utilizadas na procura de soluções como as Árvores de Decisão, as Redes Neuronais Artificiais e a Aproximação de Vizinhanças. Actualmente os métodos de avaliação da qualidade da água são muito restritivos já que não permitem aferir a qualidade da água em tempo real. O desenvolvimento de modelos de previsão baseados em técnicas de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, mostrou ser uma alternativa tendo em vista um comportamento pró-activo que pode contribuir decisivamente para diagnosticar, preservar e requalificar as albufeiras. No decurso do trabalho, foi utilizada a aprendizagem não-supervisionada tendo em vista estudar a dinâmica das albufeiras sendo descritos dois comportamentos distintos, relacionados com a época do ano. ABSTRACT: The problems related to the modelling of water quality in reservoirs can be approached from different viewpoints. This work resorts to methods of resolving problems emanating from the Scientific Area of Artificial lntelligence as well as to tools used in the search for solutions such as Decision Trees, Artificial Neural Networks and Nearest-Neighbour Method. Currently, the methods for assessing water quality are very restrictive because they do not indicate the water quality in real time. The development of forecasting models, based on techniques of Knowledge Discovery in Databases, shows to be an alternative in view of a pro-active behavior that may contribute to diagnose, maintain and requalify the water bodies. ln this work. unsupervised learning was used to study the dynamics of reservoirs, being described two distinct behaviors, related to the time of year.

“Biomarkers in a One Health perspective: current knowledge of their ability to merge human and animal health

Biomarkers are nowadays essential tools to be one step ahead for fighting disease, enabling an enhanced focus on disease prevention and on the probability of its occurrence. Research in a multidisciplinary approach has been an important step towards the repeated discovery of new biomarkers. Biomarkers are defined as biochemical measurable indicators of the presence of disease or as indicators for monitoring disease progression. Currently, biomarkers have been used in several domains such as oncology, neurology, cardiovascular, inflammatory and respiratory disease, and several endocrinopathies. Bridging biomarkers in a One Health perspective has been proven useful in almost all of these domains. In oncology, humans and animals are found to be subject to the same environmental and genetic predisposing factors: examples include the existence of mutations in BR-CA1 gene predisposing to breast cancer, both in human and dogs, with increased prevalence in certain dog breeds and human ethnic groups. Also, breast feeding frequency and duration has been related to a decreased risk of breast cancer in women and bitches. When it comes to infectious diseases, this parallelism is prone to be even more important, for as much as 75% of all emerging diseases are believed to be zoonotic. Examples of successful use of biomarkers have been found in several zoonotic diseases such as Ebola, dengue, leptospirosis or West Nile virus infections. Acute Phase Proteins (APPs) have been used for quite some time as biomarkers of inflammatory conditions. These have been used in human health but also in the veterinary field such as in mastitis evaluation and PRRS (porcine respiratory and reproductive syndrome) diagnosis. Advantages rely on the fact that these biomarkers can be much easier to assess than other conventional disease diagnostic approaches (example: measured in easy to collect saliva samples). Another domain in which biomarkers have been essential is food safety: the possibility to measure exposure to chemical contaminants or other biohazards present in the food chain, which are sometimes analytical challenges due to their low bioavailability in body fluids, is nowadays a major breakthrough. Finally, biomarkers are considered the key to provide more personalized therapies, with more efficient outcomes and fewer side effects. This approach is expected to be the correct path to follow also in veterinary medicine, in the near future.