Otimização de consumo energético de equipamento de grande potência

Um dos princípios da Gestão é: “If you cannot measure it, you cannot improve it.” In The Economist – 26.Dez.2008, idea of 19th century English physicist Lord Kelvin. Embora seja uma afirmação aplicável à gestão económica, também pode ser utilizada no domínio da gestão da energia. Este trabalho surge da necessidade sentida pela empresa Continental - Industria Têxtil do Ave, S.A. em efetuar uma atualização dos seus standards de produção, minimizando os seus consumos de eletricidade e gás natural. Foi necessário efetuar o levantamento dos consumos em diversas máquinas e equipamentos industriais, caracterizando e analisando os consumos ao longo de todo o processo produtivo. Para o tratamento de dados recolhidos foi desenvolvida uma folha de cálculo em MS Office ExcelTM com metodologia adequada ao equipamento em análise, que dará apoio ao decisor para a identificação dos aspetos que melhorem o processo produtivo e garantam uma elevada eficiência energética. Porém, não se enquadra no âmbito do Plano Nacional de Racionalização de Energia, sendo uma “auditoria energética” ao processo produtivo. Recentemente, a empresa, tem vindo a utilizar equipamentos eletrónicos que permitem otimizar o funcionamento mecânico dos equipamentos e das potências instaladas dos transformadores, na tentativa de racionalizar o consumo da energia elétrica. Outros equipamentos como, conversores de frequência para controlo de motores, balastros eletrónicos que substituem os convencionais balastros ferromagnéticos das lâmpadas de descarga fluorescente, têm sido incluídos ao nível das instalações elétricas, sendo gradualmente substituída a eletromecânica pela eletrónica. Este tipo de soluções vem deteriorar as formas de onda da corrente e da tensão do sistema pela introdução de distorções harmónicas. Faz ainda parte deste trabalho, um estudo de uma solução que melhore, simultaneamente o fator de potência e reduza as harmónicas presentes num posto de transformação localizado no seio da fábrica. Esta solução, permite melhorar a qualidade da energia elétrica e as condições de continuidade de serviço, garantindo melhores condições de exploração e incrementando a produtividade da empresa.

Forest soil short term response to prescribed fire: an approach by Principal Components Analysis

In the current context of serious climate changes, where the increase of the frequency of some extreme events occurrence can enhance the rate of periods prone to high intensity forest fires, the National Forest Authority often implements, in several Portuguese forest areas, a regular set of measures in order to control the amount of fuel mass availability (PNDFCI, 2008). In the present work we’ll present a preliminary analysis concerning the assessment of the consequences given by the implementation of prescribed fire measures to control the amount of fuel mass in soil recovery, in particular in terms of its water retention capacity, its organic matter content, pH and content of iron. This work is included in a larger study (Meira-Castro, 2009(a); Meira-Castro, 2009(b)). According to the established praxis on the data collection, embodied in multidimensional matrices of n columns (variables in analysis) by p lines (sampled areas at different depths), and also considering the quantitative data nature present in this study, we’ve chosen a methodological approach that considers the multivariate statistical analysis, in particular, the Principal Component Analysis (PCA ) (Góis, 2004). The experiments were carried out in a soil cover over a natural site of Andaluzitic schist, in Gramelas, Caminha, NW Portugal, who was able to maintain itself intact from prescribed burnings from four years and was submit to prescribed fire in March 2008. The soils samples were collected from five different plots at six different time periods. The methodological option that was adopted have allowed us to identify the most relevant relational structures inside the n variables, the p samples and in two sets at the same time (Garcia-Pereira, 1990). Consequently, and in addition to the traditional outputs produced from the PCA, we have analyzed the influence of both sampling depths and geomorphological environments in the behavior of all variables involved.