Avaliação da exposição a fungos e partículas em explorações avícolas e suinícolas: estudo

O projeto “Avaliação da Exposição a Fungos e Partículas em Explorações Avícolas e Suinícolas” contemplou um elevado número de colheitas ambientais e biológicas e respectivo processamento laboratorial, sendo apenas possível a sua concretização graças ao financiamento disponibilizado pela Autoridade para as Condições de Trabalho. Foi realizado um estudo transversal para avaliar a contaminação causada por fungos e partículas em 7 explorações avícolas e 7 explorações suinícolas. No que concerne à monitorização biológica, foram medidos os parâmetros espirométricos, utilizando o espirómetro MK8 Microlab, avaliada a existência de sintomas clínicos associados com a asma e outras doenças alérgicas, através de questionário adaptado European Community Respiratory Health Survey e, ainda, avaliada a sensibilização aos agentes fúngicos (IgE). Foram ainda adicionados dois objetivos ao estudo, designadamente: aferir a existência de três espécies/estirpes potencialmente patogénicas/toxinogénicas com recurso à biologia molecular e avaliar a exposição dos trabalhadores à micotoxina aflatoxina B1 por recurso a indicador biológico de exposição. Foram colhidas 27 amostras de ar de 25 litros nas explorações avícolas e 56 de 50 litros nas explorações suinícolas através do método de impacto. As colheitas de ar e a medição da concentração das partículas foram realizadas no interior e no exterior dos pavilhões, sendo este último considerado como local de referência. Simultaneamente, a temperatura e a humidade relativa também foram registadas. As colheitas das superfícies foram realizadas através da técnica de zaragatoa, tendo sido utilizado um quadrado de metal inoxidável de 10 cm de lado, de acordo com a International Standard ISO 18593 – 2004. As zaragatoas obtidas (20 das explorações avícolas e 48 das explorações suinícolas) foram inoculadas em malte de extract agar (2%) com cloranfenicol (0,05 g/L). Além das colheitas de ar e de superfícies, foram também obtidas colheitas da cama das explorações avícolas (7 novas e 14 usadas) e da cobertura do pavimento das explorações suinícolas (3 novas e 4 usadas) e embaladas em sacos esterilizados. Cada amostra foi diluída e inoculada em placas contendo malte extract agar. Todas as amostras foram incubadas a 27,5ºC durante 5 a 7 dias e obtidos resultados quantitativos (UFC/m3; UFC/m2; UFC/g) e qualitativos com a identificação das espécies fúngicas. Para a aplicação dos métodos de biologia molecular foram realizadas colheitas de ar de 300 litros utilizando o método de impinger com a velocidade de recolha de 300 L/min. A identificação molecular de três espécies potencialmente patogénicas e/ou toxinogénicas (Aspergillus flavus, Aspergillus fumigatus e Stachybotrys chartarum) foram obtidas por PCR em tempo real (PCR TR) utilizando o Rotor-Gene 6000 qPCR Detection System. As medições de partículas foram realizadas por recurso a equipamento de leitura direta (modelo Lighthouse, 2016 IAQ). Este recurso permitiu medir a concentração (mg/m3) de partículas em 5 dimensões distintas (PM 0.5; PM 1.0; PM 2.5; PM 5.0; PM10). Nas explorações avícolas, 28 espécies/géneros de fungos foram isolados no ar, tendo Aspergillus versicolor sido a espécie mais frequente (20.9%), seguida por Scopulariopsis brevicaulis (17.0%) e Penicillium sp. (14.1%). Entre o género Aspergillus, Aspergillus flavus apresentou o maior número de esporos (>2000 UFC/m3). Em relação às superfícies, A. versicolor foi detetada em maior número (>3 × 10−2 UFC/m2). Na cama nova, Penicillium foi o género mais frequente (59,9%), seguido por Alternaria (17,8%), Cladosporium (7,1%) e Aspergillus (5,7%). Na cama usada, Penicillium sp. foi o mais frequente (42,3%), seguido por Scopulariopsis sp. (38,3%), Trichosporon sp. (8,8%) e Aspergillus sp. (5,5%). Em relação à contaminação por partículas, as partículas com maior dimensão foram detectadas em maiores concentrações, designadamente as PM5.0 (partículas com a dimensão de 5.0 bm ou menos) e PM10 (partículas com a dimensão de 10 bm ou menos). Neste setting a prevalência da alteração ventilatória obstrutiva foi superior nos indivíduos com maior tempo de exposição (31,7%) independentemente de serem fumadores (17,1%) ou não fumadores (14,6%). Relativamente à avaliação do IgE específico, foi apenas realizado em trabalhadores das explorações avícolas (14 mulheres e 33 homens), não tendo sido encontrada associação positiva (p<0.05%) entre a contaminação fúngica e a sensibilização a antigénios fúngicos. No caso das explorações suinícolas, Aspergillus versicolor foi a espécie mais frequente (20,9%), seguida por Scopulariopsis brevicaulis (17,0%) e Penicillium sp. (14,1%). No género Aspergillus, A. versicolor apresentou o maior isolamento no ar (>2000 UFC/m3) e a maior prevalência (41,9%), seguida por A. flavus e A. fumigatus (8,1%). Em relação às superfícies analisadas, A. versicolor foi detetada em maior número (>3 ×10−2 UFC/m2). No caso da cobertura do pavimento das explorações suinícolas, o género Thicoderma foi o mais frequente na cobertura nova (28,0%) seguida por A. versicolor e Acremonium sp. (14,0%). O género Mucor foi o mais frequente na cobertura usada (25,1%), seguido por Trichoderma sp. (18,3%) e Acremonium sp. (11,2%). Relativamente às partículas, foram evidenciados também valores mais elevados na dimensão PM5 e, predominantes nas PM10. Neste contexto, apenas 4 participantes (22,2%) apresentaram uma alteração ventilatória obstrutiva. Destes, as obstruções mais graves encontraram-se nos que também apresentavam maior tempo de exposição. A prevalência de asma na amostra de trabalhadores em estudo, pertencentes aos 2 contextos em estudo, foi de 8,75%, tendo-se verificado também uma prevalência elevada de sintomatologia respiratória em profissionais não asmáticos. Em relação à utilização complementar dos métodos convencionais e moleculares, é recomendável que a avaliação da contaminação fúngica nestes settings, e, consequentemente, a exposição profissional a fungos, seja suportada pelas duas metodologias e, ainda, que ocorre exposição ocupacional à micotoxina aflatoxina B1 em ambos os contextos profissionais. Face aos resultados obtidos, é importante salientar que os settings alvo de estudo carecem de uma intervenção integrada em Saúde Ocupacional no âmbito da vigilância ambiental e da vigilância da saúde, com o objetivo de diminuir a exposição aos dois factores de risco estudados (fungos e partículas).

Diagnóstico de avarias em máquinas rotativas utilizando a análise de órbitas

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica Perfil Manutenção e Produção

Road lane detection for autonomous robot guidance

Computational Vision stands as the most comprehensive way of knowing the surrounding environment. Accordingly to that, this study aims to present a method to obtain from a common webcam, environment information to guide a mobile differential robot through a path similar to a roadway.

Planeamento de rota em ambiente desconhecido

Dissertação para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo de Automação e Electrónica Industrial

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Unbalance and field balacing virtual labs

One of the most common problems of rotating machinery is the rotor unbalance. The effects of rotor unbalance can vary from the malfunction of certain equipment to diseases related to the exposure to high vibration levels. However, the balancing procedure is known, it is mandatory to have qualified technicians to perform it. In this sense, the use of virtual balancing experiments is of great interest. The present demo is dedicated to present two different balancing simulators, which can be explored in conjunction, as they have complementary outputs. © 2014 IEEE.

Global localization with non-quantized local image features

In the field of appearance-based robot localization, the mainstream approach uses a quantized representation of local image features. An alternative strategy is the exploitation of raw feature descriptors, thus avoiding approximations due to quantization. In this work, the quantized and non-quantized representations are compared with respect to their discriminativity, in the context of the robot global localization problem. Having demonstrated the advantages of the non-quantized representation, the paper proposes mechanisms to reduce the computational burden this approach would carry, when applied in its simplest form. This reduction is achieved through a hierarchical strategy which gradually discards candidate locations and by exploring two simplifying assumptions about the training data. The potential of the non-quantized representation is exploited by resorting to the entropy-discriminativity relation. The idea behind this approach is that the non-quantized representation facilitates the assessment of the distinctiveness of features, through the entropy measure. Building on this finding, the robustness of the localization system is enhanced by modulating the importance of features according to the entropy measure. Experimental results support the effectiveness of this approach, as well as the validity of the proposed computation reduction methods.

Avaliação do potencial eólico para geração de energia eléctrica

Trabalho Final de Mestrado para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica /Energia

Estudo da turbina de Tesla visando a sua aplicação em sistemas de geração de energia elétrica descentralizada

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica

Enhanced PCA-based localization using depth maps with missing data

In this paper a new method for self-localization of mobile robots, based on a PCA positioning sensor to operate in unstructured environments, is proposed and experimentally validated. The proposed PCA extension is able to perform the eigenvectors computation from a set of signals corrupted by missing data. The sensor package considered in this work contains a 2D depth sensor pointed upwards to the ceiling, providing depth images with missing data. The positioning sensor obtained is then integrated in a Linear Parameter Varying mobile robot model to obtain a self-localization system, based on linear Kalman filters, with globally stable position error estimates. A study consisting in adding synthetic random corrupted data to the captured depth images revealed that this extended PCA technique is able to reconstruct the signals, with improved accuracy. The self-localization system obtained is assessed in unstructured environments and the methodologies are validated even in the case of varying illumination conditions.

Complementary filter design with three frequency bands: robot attitude estimation

This paper extents the by now classic sensor fusion complementary filter (CF) design, involving two sensors, to the case where three sensors that provide measurements in different bands are available. This paper shows that the use of classical CF techniques to tackle a generic three sensors fusion problem, based solely on their frequency domain characteristics, leads to a minimal realization, stable, sub-optimal solution, denoted as Complementary Filters3 (CF3). Then, a new approach for the estimation problem at hand is used, based on optimal linear Kalman filtering techniques. Moreover, the solution is shown to preserve the complementary property, i.e. the sum of the three transfer functions of the respective sensors add up to one, both in continuous and discrete time domains. This new class of filters are denoted as Complementary Kalman Filters3 (CKF3). The attitude estimation of a mobile robot is addressed, based on data from a rate gyroscope, a digital compass, and odometry. The experimental results obtained are reported.