Gestão da sustentabilidade nas organizações: uma nova metodologia

O presente trabalho pretende auxiliar o processo de consolidação do conceito de sustentabilidade no seio das organizações. Partindo de ferramentas de gestão e avaliação já existentes, esta tese sugere a sua integração numa única metodologia, ultrapassando desse modo as limitações e potenciando as suas capacidades enquanto ferramentas isoladas. O modelo proposto para o Sistema de Gestão da Sustentabilidade (SGS) integra assim: o conceito de melhoria contínua característico dos sistemas de gestão normalizados; a capacidade de tradução da perspetiva estratégica da gestão para o plano operacional, característica do Business Scorecard (BSC); e, por fim, a avaliação emergética é ainda utilizada como uma ferramenta de avaliação da sustentabilidade de sistemas. Um objetivo secundário desta tese prende-se com o desenvolvimento de um procedimento para a realização da análise emergética de um sistema. Depois de analisada a literatura referente à utilização da análise emergética, identificou-se como necessária a definição de um procedimento normalizado, adotando um conjunto de tarefas e um formato de apresentação de resultados que permita disseminar o conceito e tornar a ferramenta mais “utilizável”. Por outro lado, procurou-se dotar o procedimento com um conjunto de indicações que permitem ultrapassar limitações e inconvenientes apontados pelos críticos mas também utilizadores do método, nomeadamente: problemas de dupla contagem, cálculo da incerteza da análise e critérios de qualidade da informação utilizada. O modelo dos sistemas de gestão normalizados apresenta um papel central na metodologia proposta. O conceito de “melhoria contínua” afigura-se como fundamental num sistema que pretende implementar o conceito “desenvolvimento sustentável” e avaliar o seu desempenho à luz do mesmo. Assim, o ciclo Plan-Do-check-Act (PDCA) deve ser utilizado para implementar o SGS de acordo com uma Política para a Sustentabilidade que a organização deve desenvolver. Definida a Política, o modelo baseia-se então no ciclo PDCA: fase de planeamento; fase de implementação; fase de verificação; e fase de revisão. É na fase de planeamento do SGS que se sugere a introdução das outras duas ferramentas: a análise emergética (AEm) e o BSC. A fase de planeamento do modelo de SGS proposto neste trabalho foi aplicada à Universidade de Aveiro (UA), incluindo a definição de uma Política para a Sustentabilidade e o planeamento estratégico e operacional. A avaliação emergética à UA foi realizada recorrendo ao procedimento desenvolvido nesta tese e permitiu caracterizar e avaliar os fluxos de recursos que a “alimentam” sob uma só unidade, atribuindo deste modo graus de importância aos diferentes recursos utilizados. A informação representa 96% do total de recursos utilizados na UA, quando avaliados sob o ponto de vista emergética. Para além da informação, os fluxos financeiros representam a maior fatia do orçamento emergético da UA, grande parte dos quais serve para sustentar os serviços prestados pelo corpo docente da UA. Analisando valores históricos de 3 indicadores de desempenho emergético, observa-se que a UA não regista uma evolução positiva em nenhum dos indicadores: a emergia utilizada nos edifícios tem-se mantido mais ou menos constante; a retribuição emergética da UA para a sociedade, avaliada sobre a forma de diplomados, tem diminuído; e a relação emergética entre professores e alunos tem também diminuído, facto que pode refletir-se na qualidade dos “produtos” da UA. Da aplicação do SGS à UA regista-se: a adequabilidade do ciclo PDCA à implementação de um SGS; a capacidade da AEm “obrigar” a organização a adotar uma abordagem sistémica da sua atividade, resultando numa visão mais aprofundada da sua relação com o contexto ambiental, económico e social em que se insere; a importância da visão estratégica e da sua tradução em termos operacionais na fase de planeamento de um SGS; e, por fim, a capacidade de adaptação e dupla funcionalidade (implementação e avaliação) do modelo de SGS proposto. A metodologia de SGS proposta nesta tese, sendo direcionada para todo o tipo de organizações, não se desvirtua quando aplicada ao contexto específico das instituições de ensino superior e permite implementar e avaliar o conceito “desenvolvimento sustentável” nas quatro dimensões da universidade (Educação, Investigação, Operação; Relação com as partes interessadas).

NMR in the characterization of heavy residual procedural streams

The main objective of this work was to monitor a set of physical-chemical properties of heavy oil procedural streams through nuclear magnetic resonance spectroscopy, in order to propose an analysis procedure and online data processing for process control. Different statistical methods which allow to relate the results obtained by nuclear magnetic resonance spectroscopy with the results obtained by the conventional standard methods during the characterization of the different streams, have been implemented in order to develop models for predicting these same properties. The real-time knowledge of these physical-chemical properties of petroleum fractions is very important for enhancing refinery operations, ensuring technically, economically and environmentally proper refinery operations. The first part of this work involved the determination of many physical-chemical properties, at Matosinhos refinery, by following some standard methods important to evaluate and characterize light vacuum gas oil, heavy vacuum gas oil and fuel oil fractions. Kinematic viscosity, density, sulfur content, flash point, carbon residue, P-value and atmospheric and vacuum distillations were the properties analysed. Besides the analysis by using the standard methods, the same samples were analysed by nuclear magnetic resonance spectroscopy. The second part of this work was related to the application of multivariate statistical methods, which correlate the physical-chemical properties with the quantitative information acquired by nuclear magnetic resonance spectroscopy. Several methods were applied, including principal component analysis, principal component regression, partial least squares and artificial neural networks. Principal component analysis was used to reduce the number of predictive variables and to transform them into new variables, the principal components. These principal components were used as inputs of the principal component regression and artificial neural networks models. For the partial least squares model, the original data was used as input. Taking into account the performance of the develop models, by analysing selected statistical performance indexes, it was possible to conclude that principal component regression lead to worse performances. When applying the partial least squares and artificial neural networks models better results were achieved. However, it was with the artificial neural networks model that better predictions were obtained for almost of the properties analysed. With reference to the results obtained, it was possible to conclude that nuclear magnetic resonance spectroscopy combined with multivariate statistical methods can be used to predict physical-chemical properties of petroleum fractions. It has been shown that this technique can be considered a potential alternative to the conventional standard methods having obtained very promising results.