Design of an Efficient Hybrid System for Electricity Production with Supervisory Control

This chapter aims to develop a new method for the economical evaluation of Hybrid Systems for electricity production. The different types of renewable sources are specifically evaluated in the economical performance of the overall equipment. The presented methodology was applied to evaluate the design of a photovoltaic-wind-diesel hybrid system to produce electricity for a community in the neighbourhood of Luanda, Angola. Once the hybrid generator is selected, it is proposed to provide the system with a supervisory control strategy to maximize its operating efficiency.

Avaliação da eficiência de remoção do contaminante de origem farmacêutica atenolol pela planta phragmites australis em leitos construídos de macrófitas

O atenolol é um fármaco β-bloqueador normalmente encontrado em águas residuais devido à incapacidade que os processos convencionais de tratamento destas águas têm em removê-lo. Neste trabalho foram utilizados microcosmos de leitos construídos de macrófitas de fluxo sub-superficial utilizando uma matriz de argila expandida (LECA) e plantados com Phragmites australis para avaliar a sua capacidade em remover atenolol das águas residuais. Para a detecção e quantificação do atenolol em soluções aquosas (águas e efluentes) desenvolveu-se e optimizou-se uma metodologia analítica usando separação cromatográfica por HPLC e detecção espectrofotométrica por diode array (HPLC-DAD) ou por ultravioleta visível (HPLC-UV-Vis). Desenvolveu-se também um procedimento de limpeza e concentração de amostra por extracção em fase sólida (SPE), o qual foi utilizado sempre que as concentrações do analito se encontraram abaixo dos limites de quantificação do equipamento. A utilização desta metodologia de HPLC, combinada com uma eficaz pré-concentração por SPE, resultou num método analítico com um limite de quantificação muito reduzido (9 ngmL-1) e elevada reprodutibilidade (RSD<4%). A eficiência de remoção de atenolol pelos sistemas de macrófitas estudados foi de 93% após um tempo de retenção de 4 dias. Foram testados leitos só com LECA e com LECA e plantas para remoção do atenolol. Nos leitos só com LECA, a cinética de remoção foi caracterizada por um rápido passo inicial (uma remoção de aproximadamente 75% após apenas 24 h), o qual é frequentemente atribuído à adsorção na matriz de LECA. A remoção de atenolol nos leitos de LECA continuou a aumentar de forma constante até ao final do ensaio (8 dias), sendo, contudo cerca de 5-10% mais baixo do que o valor observado nos leitos das plantas após os 4 primeiros dias. Para o tempo de retenção de 4 dias a maioria do atenolol é removido pela matriz de LECA, porém um acréscimo de cerca de 12-14% relativamente à eficiência de remoção global pode ser atribuído às plantas (Phragmites australis), o que está de acordo com trabalhos anteriormente publicados. Apesar de ser necessário realizar mais testes utilizando sistemas em larga escala, de modo a conseguir avaliar totalmente o comportamento do atenolol num sistema de leitos construídos de macrófitas, o presente estudo apresenta a possibilidade de aplicar este tipo de sistemas, relativamente baratos, no tratamento de águas residuais contaminadas com atenolol. ABSTRACT: Atenolol is a β-blocker drug commonly found in wastewaters due to the inability of the conventional wastewater treatment processes to remove it. ln this study, subsurface flow constructed wetland microscosm systems have been established with a matrix of light expanded clay aggregates (LECA) and planted with Phragmites australis in order to evaluate their ability to remove atenolol from wastewater. For the detection and quantification of atenolol in aqueous solutions (water and wastewater), an adequate analytical methodology was developed and optimized using chromatographic separation by HPLC and diode array (DAD) or UV-Vis spectrophotometric detection. A sample clean-up and preconcentration procedure by solid phase extraction (SPE) was also developed for use whenever the concentration levels of the analyte were below the instrument's limit of quantification. Combined with an efficient SPE concentration step, the use of HPLC yielded an analytical method for atenolol quantification with very low LOQ (9 ngmL-1) and high reproducibility (RSD< 4%). Overall atenolol removal efficiency of 93% was achieved after a retention time of only 4 days with the microcosm systems planted with Phragmites australis. The removal kinetics was characterized by an initial fast step (removal of about 75% after just 24h) which is mainly attributable to adsorption on the LECA matrix. Atenolol removal in LECA beds continues to increase in a steady pace up to the end of the assay (8 days) being nevertheless about 5-l 0% lower than those observed in the planted beds after the first 4 days. For the retention time of 4 days most of the atenolol is removed by the LECA matrix but an additional 12-14% to the overall removal efficiency can be attributed to the Phragmites plants, which comes in agreement with other published reports. Despite the fact that further tests using larger­ scale systems are required to fully evaluate the atenolol behavior in a constructed wetland system, this study points out to the possible application of these low-cost wastewater systems to treat atenolol contaminated wastewater.

An Evaluative Model to Assess the Organizational Efficiency in Training Corporations

In an organisation any optimization process of its issues faces increasing challenges and requires new approaches to the organizational phenomenon. Indeed, in this work it is addressed the problematic of efficiency dynamics through intangible variables that may support a different view of the corporations. It focuses on the challenges that information management and the incorporation of context brings to competitiveness. Thus, in this work it is presented the analysis and development of an intelligent decision support system in terms of a formal agenda built on a Logic Programming based methodology to problem solving, complemented with an attitude to computing grounded on Artificial Neural Networks. The proposed model is in itself fairly precise, with an overall accuracy, sensitivity and specificity with values higher than 90 %. The proposed solution is indeed unique, catering for the explicit treatment of incomplete, unknown, or even self-contradictory information, either in a quantitative or qualitative arrangement.