2 resultados para Energy efficient vehicles

em Universidade Federal do Pará


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O trabalho analisa a implantação, no último quartel do século XX, na Amazônia oriental brasileira, de indústria voltada à produção de ferro-gusa destinado ao mercado internacional de insumos siderúrgicos. Demonstra que, nos anos 1980, o discurso estatal anunciou as plantas industriais deste segmento como elemento estratégico de modernização econômica da região. Tal postura justificou a concessão de benefícios fiscais, creditícios e de infraestrutura a 22 empresas de siderurgia e metalurgia. No âmbito da dimensão ambiental, o estudo demonstra que a produção de ferro-gusa recorre a processos marcados por baixa eficiência energética e que deles resultou o acesso, sem prudência ecológica, a estoque de biomassa da floresta amazônica, com ampliação da pressão antrópica sobre ela. O estudo evidencia que o plantio de grandes áreas de floresta para produzir carvão vegetal não se concretizou, manteve-se tão-somente como retórica desprovida de base realista. Quanto à dimensão econômica, o estudo indica que as limitações de a indústria de ferro-gusa impulsionar processos de modernização vinculam-se, dentre outros aspectos, ao fato de ela ter na demanda de carvão vegetal o principal elo de articulação com a sociedade e com a economia da região. Tal demanda é suprida por centenas de fornecedores e, por meio dela, a indústria controla a margem de lucro e comprime os custos de produção transferindo custos privados para a sociedade. O estudo demonstra, ainda, que o padrão de atuação deste segmento empresarial vincula-se a condicionamentos econômicos e institucionais: a implantação de florestas energéticas exige investimentos de longo prazo, somados às grandes oscilações no preço do ferro-gusa e a dinâmicas institucionais que abrem possibilidade de se acessar, ilegalmente, biomassa de florestas primárias. Isso levou o segmento a recorrer, historicamente, ao suprimento de carvão vegetal produzido, sobretudo, a partir da biomassa de florestas primárias e não da silvicultura. Com base em tais evidências, o trabalho conclui que a predição estatal de impulso regional modernizante não se materializou. A causa principal foi a inexistência de competências sociais para regular a transformação de matéria e energia em mercadorias, e esta produção teve seus fundamentos marcados pela degradação social e ambiental. Assim, atuou em sentido contrário ao discurso estatal: acelerou a transferência energética, material e de valores para outras regiões. Drenagem energético-material que não foi compensada, nem pela capacidade de a região equilibrar as perdas com importações de produtos, nem pela implementação de dinâmicas eficazes para a industrialização da região.

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O avanço nas áreas de comunicação sem fio e microeletrônica permite o desenvolvimento de equipamentos micro sensores com capacidade de monitorar grandes regiões. Formadas por milhares de nós sensores, trabalhando de forma colaborativa, as Redes de Sensores sem Fio apresentam severas restrições de energia, devido à capacidade limitada das baterias dos nós que compõem a rede. O consumo de energia pode ser minimizado, permitindo que apenas alguns nós especiais, chamados de Cluster Head, sejam responsáveis por receber os dados dos nós que formam seu cluster e propagar estes dados para um ponto de coleta denominado Estação Base. A escolha do Cluster Head ideal influencia no aumento do período de estabilidade da rede, maximizando seu tempo de vida útil. A proposta, apresentada nesta dissertação, utiliza Lógica Fuzzy e algoritmo k-means com base em informações centralizadas na Estação Base para eleição do Cluster Head ideal em Redes de Sensores sem Fio heterogêneas. Os critérios usados para seleção do Cluster Head são baseados na centralidade do nó, nível de energia e proximidade para a Estação Base. Esta dissertação apresenta as desvantagens de utilização de informações locais para eleição do líder do cluster e a importância do tratamento discriminatório sobre as discrepâncias energéticas dos nós que formam a rede. Esta proposta é comparada com os algoritmos Low Energy Adaptative Clustering Hierarchy (LEACH) e Distributed energy-efficient clustering algorithm for heterogeneous Wireless sensor networks (DEEC). Esta comparação é feita, utilizando o final do período de estabilidade, como também, o tempo de vida útil da rede.