Qualidade do ar interior em Escolas Básicas de 1.º ciclo: QAI em ambientes escolares: estudo orientado para as Escolas Básicas de 1.º ciclo de um agrupamento escolar

A Qualidade do Ar Interior (QAI) é um fator de grande preocupação. A importância de manter um ambiente salubre é mais acentuada em estabelecimentos escolares (EE), tendo em conta, que no interior destes permanecem crianças durante um elevado período de tempo. É fundamental garantir uma boa QAI nos edifícios escolares, de forma a salvaguardar a saúde, o bem-estar e o conforto dos ocupantes, bem como, não comprometer o seu desempenho escolar. Recentemente, foram construídos novos edifícios escolares e alguns dos existentes foram alvo de obras de remodelação. Contudo, a crescente tendência em construir edifícios cada vez mais herméticos, com vista à diminuição dos gastos de energia, origina problemas como a reduzida ventilação dos espaços. Vários estudos têm demonstrado a influência das atividades de limpeza na QAI. No entanto, verifica-se que na maioria das escolas não existem ainda procedimentos de limpeza padronizados. A falta de instruções de trabalho e a ausência de formação às assistentes operacionais pode comprometer a eficácia dos procedimentos de higienização, o que poderá ter influência na QAI dos espaços. Este estudo teve como principal objetivo avaliar a QAI em escolas básicas de 1.º ciclo. Foram contemplados no estudo fatores como a tipologia do edifício, a ocupação das salas e as atividades de limpeza. Procedeu-se à caracterização dos EE e à monitorização de parâmetros ambientais, como a temperatura do ar, a humidade relativa, a velocidade do ar, o dióxido de carbono, o monóxido de carbono, as partículas, os microrganismos mesófilos totais e os fungos. Estes parâmetros foram avaliados nas salas com ocupação, sem ocupação e durante a implementação de um plano de higienização. A ventilação inadequada parece ser o fator que mais condiciona a QAI das salas de aula avaliadas. Registaram-se elevadas concentrações de dióxido de carbono e de microrganismos mesófilos totais, que parecem estar relacionados com a permanência dos ocupantes nos locais e com a falta de ventilação adequada dos espaços. A concentração de dióxido de carbono foi mais elevada em edifícios recentes. Os picos elevados na concentração de partículas parecem estar associados com as atividades dos ocupantes. Obtiveram-se concentrações menores de fungos e de microrganismos mesófilos totais ao longo da implementação do plano de higienização, o que poderá significar que os procedimentos de limpeza contribuem para reduzir os níveis de contaminação dos espaços interiores. No entanto, tendo em conta, que a concentração de microrganismos mesófilos totais permaneceu elevada, as operações de limpeza parecem não ser suficientes para garantir uma boa QAI. O aumento da ventilação dos espaços poderia contribuir significativamente para a melhoria da QAI dos espaços avaliados.

Auditoria à qualidade do ar interior de um edifício de serviços - RSECE QAI

O objectivo principal deste trabalho é a realização de uma auditoria, à qualidade do ar interior (QAI), a um edifício de serviços – COCIGA, SA, tendo como base o Regulamento dos Sistemas Energéticos de Climatização dos Edifícios (RSECE). A auditoria QAI implica a medição de vários parâmetros físicos, químicos, microbiológicos e também a inspecção aos componentes do sistema de climatização com a finalidade de averiguar o seu estado de limpeza e manutenção. Assim, foram seleccionados 3 espaços, para a realização de amostragens designados por Comercial - Produtos, AVAC e Mezaninne das oficinas, nos quais foi efectuada a medição de diversos parâmetros, de acordo com as imposições do RSECE, utilizando medidores portáteis ou recorrendo a métodos analíticos. Relativamente aos parâmetros físicos, registaram-se valores de temperatura, para os três espaços estudados, entre os 21 e os 24 ºC e valores médios de humidade relativa de cerca de 50 %. Outro parâmetro medido, e de grande importância para garantir o conforto dos ocupantes, foi a velocidade do ar nos postos de trabalho. De acordo com o RSECE este valor não deve ser superior a 0,2 m/s, o que se verificou em todos os pontos medidos. O último parâmetro físico medido foi a concentração de partículas (PM10) tendo-se obtido valores de cerca de 23 μg/m3ar, valor bastante inferior ao máximo permitido pelo RSECE (150 μg/m3ar). Também no que diz respeito aos parâmetros químicos, ou seja, CO2, CO, formaldeído e ozono, não se verificaram valores superiores aos regulamentares. No caso do CO2, o valor máximo encontrado, nestes três espaços, foi de 745 ppm na Mezaninne das Oficinas e para o CO, na zona AVAC com uma concentração de 0,73 ppm. A medição do formaldeído registou valores perto dos 45 μg/m3ar e o ozono apenas foi detectado, em concentração muito reduzida, na zona Comercial – Produtos. Por fim, as concentrações de bactérias e fungos, de acordo com o RSECE, não devem ultrapassar as 500 UFC/m3ar (parâmetros microbiológicos). Em qualquer dos espaços, os valores medidos foram inferiores ao máximo legal, não ultrapassando as 50 UFC/m3ar. Da avaliação do projecto AVAC, e através da medição dos caudais de insuflação/ extracção em cada zona, concluiu-se que os seus valores não estão de acordo com os valores do projecto inicial que poderá ser imputada a uma insuficiência no funcionamento do sistema detectada na altura das medições. No que diz respeito ao estado de limpeza do sistema AVAC, apenas foi possível inspeccionar as unidades de tratamento de ar, tendo-se constatado que se encontram em boas condições. Ou seja, do ponto de vista do RSECE, e referindo-nos apenas à vertente da Qualidade do Ar Interior, o edifício em causa, cumpre todos os limites impostos para as concentrações de poluentes mas, apresenta algumas deficiências no que respeita aos caudais de ar novo insuflados em cada espaço.

Particle swarm optimization based approaches to vehicle-to-grid scheduling

This paper addresses the problem of energy resources management using modern metaheuristics approaches, namely Particle Swarm Optimization (PSO), New Particle Swarm Optimization (NPSO) and Evolutionary Particle Swarm Optimization (EPSO). The addressed problem in this research paper is intended for aggregators’ use operating in a smart grid context, dealing with Distributed Generation (DG), and gridable vehicles intelligently managed on a multi-period basis according to its users’ profiles and requirements. The aggregator can also purchase additional energy from external suppliers. The paper includes a case study considering a 30 kV distribution network with one substation, 180 buses and 90 load points. The distribution network in the case study considers intense penetration of DG, including 116 units from several technologies, and one external supplier. A scenario of 6000 EVs for the given network is simulated during 24 periods, corresponding to one day. The results of the application of the PSO approaches to this case study are discussed deep in the paper.

A decision-support system based on particle swarm optimization for multiperiod hedging in electricity markets

This paper proposes a particle swarm optimization (PSO) approach to support electricity producers for multiperiod optimal contract allocation. The producer risk preference is stated by a utility function (U) expressing the tradeoff between the expectation and variance of the return. Variance estimation and expected return are based on a forecasted scenario interval determined by a price range forecasting model developed by the authors. A certain confidence level is associated to each forecasted scenario interval. The proposed model makes use of contracts with physical (spot and forward) and financial (options) settlement. PSO performance was evaluated by comparing it with a genetic algorithm-based approach. This model can be used by producers in deregulated electricity markets but can easily be adapted to load serving entities and retailers. Moreover, it can easily be adapted to the use of other type of contracts.

Distributed energy resource short-term scheduling using signaled particle swarm optimization

Distributed Energy Resources (DER) scheduling in smart grids presents a new challenge to system operators. The increase of new resources, such as storage systems and demand response programs, results in additional computational efforts for optimization problems. On the other hand, since natural resources, such as wind and sun, can only be precisely forecasted with small anticipation, short-term scheduling is especially relevant requiring a very good performance on large dimension problems. Traditional techniques such as Mixed-Integer Non-Linear Programming (MINLP) do not cope well with large scale problems. This type of problems can be appropriately addressed by metaheuristics approaches. This paper proposes a new methodology called Signaled Particle Swarm Optimization (SiPSO) to address the energy resources management problem in the scope of smart grids, with intensive use of DER. The proposed methodology’s performance is illustrated by a case study with 99 distributed generators, 208 loads, and 27 storage units. The results are compared with those obtained in other methodologies, namely MINLP, Genetic Algorithm, original Particle Swarm Optimization (PSO), Evolutionary PSO, and New PSO. SiPSO performance is superior to the other tested PSO variants, demonstrating its adequacy to solve large dimension problems which require a decision in a short period of time.

A short-term risk management tool applied to OMEL electricity market using particle swarm optimization

Short-term risk management is highly dependent on long-term contractual decisions previously established; risk aversion factor of the agent and short-term price forecast accuracy. Trying to give answers to that problem, this paper provides a different approach for short-term risk management on electricity markets. Based on long-term contractual decisions and making use of a price range forecast method developed by the authors, the short-term risk management tool presented here has as main concern to find the optimal spot market strategies that a producer should have for a specific day in function of his risk aversion factor, with the objective to maximize the profits and simultaneously to practice the hedge against price market volatility. Due to the complexity of the optimization problem, the authors make use of Particle Swarm Optimization (PSO) to find the optimal solution. Results from realistic data, namely from OMEL electricity market, are presented and discussed in detail.

Particle swarm optimization applied to integrated demand response resources scheduling

The concept of demand response has a growing importance in the context of the future power systems. Demand response can be seen as a resource like distributed generation, storage, electric vehicles, etc. All these resources require the existence of an infrastructure able to give players the means to operate and use them in an efficient way. This infrastructure implements in practice the smart grid concept, and should accommodate a large number of diverse types of players in the context of a competitive business environment. In this paper, demand response is optimally scheduled jointly with other resources such as distributed generation units and the energy provided by the electricity market, minimizing the operation costs from the point of view of a virtual power player, who manages these resources and supplies the aggregated consumers. The optimal schedule is obtained using two approaches based on particle swarm optimization (with and without mutation) which are compared with a deterministic approach that is used as a reference methodology. A case study with two scenarios implemented in DemSi, a demand Response simulator developed by the authors, evidences the advantages of the use of the proposed particle swarm approaches.

A industria da cortiça e o seu potencial de inovação

Este trabalho teve como objectivo a avaliação da actual situação da indústria corticeira, o levantamento de eventuais possibilidades de inovação e o estudo de um caso promissor. Como caso promissor, decidiu-se estudar o efeito da pirólise nos resíduos de cortiça. A análise da situação actual da indústria corticeira aponta para a procura de novos produtos no sentido de alargar o mercado e promover um melhor escoamento deste recurso natural. Apesar de todos os esforços efectuados até ao momento, verifica-se que a indústria vinícola continua a ser o principal mercado da cortiça. O avanço da tecnologia tem permitido o desenvolvimento de novos produtos, alguns ainda em fase de desenvolvimento, e aponta para um potencial de inovação a vários níveis: ao nível do processo de transformação, no sentido da sua optimização; ao nível do desenvolvimento de novos produtos dado o potencial já demonstrado pela cortiça em desenvolvimentos recentes; ao nível da valorização de resíduos como, por exemplo, a consolidação de processo de recuperação de taninos da água de cozedura, a obtenção de suberina e poliois do pó e aparas de cortiça e a pirólise das aparas e pó de cortiça. Como estudo de caso, efectuou-se o estudo do efeito da pirólise em resíduos de cortiça natural, para se poder conhecer as características dos produtos obtidos bem como as condições óptimas de operação. Neste fase inicial e optou-se por se analisar as propriedades parte sólida de modo a saber as alterações sofridas durante a pirólise e estas podem apresentar uma mais-valia para o mercado corticeiro. Para efectuar o respectivo trabalho, recorreu-se a um forno pirolítico horizontal tipo Splitz e utilizou-se cortiça natural com granulometria entre 2,88 e 4,00mm. A pirólise foi realizada entre a gama de temperaturas de 400 e 900ºC e para duas rampas de aquecimento de 5ºC/min e 10ºC/min. O estudo experimental revela que na gama de temperaturas entre os 600 e 800ºC é onde a carbonização do resíduo está completa, sendo para essa mesma gama de temperaturas que se verifica, no resíduo carbonoso, um maior teor de carbono. Relativamente às rampas de aquecimento estas não apresentam efeitos significativos nas massas e teores de carbono no resíduo carbonoso final. Verificouse também, que o teor de hidrogénio diminui com o aumento da temperatura. Conclui-se que a pirólise consegue degradar os resíduos de cortiça levando à libertação de compostos que poderão ser uma mais-valia.

Square-wave voltametric method for determination of molinate concentration in a biological process using a hanging mercury drop electrode

A square-wave voltammetric (SWV) method using a hanging mercury drop electrode (HMDE) has been developed for determination of the herbicide molinate in a biodegradation process. The method is based on controlled adsorptive accumulation of molinate for 10 s at a potential of -0.8 V versus AgCl/Ag. An anodic peak, due to oxidation of the adsorbed pesticide, was observed in the cyclic voltammogram at ca. -0.320 V versus AgCl/Ag; a very small cathodic peak was also detected. The SWV calibration plot was established to be linear in the range 5.0x10-6 to 9.0x10-6 mol L-1; this corresponded to a detection limit of 3.5x10-8 mol L-1. This electroanalytical method was used to monitor the decrease of molinate concentration in river waters along a biodegradation process using a bacterial mixed culture. The results achieved with this voltammetric method were compared with those obtained by use of a chromatographic method (HPLC–UV) and no significant statistical differences were observed.