2 resultados para Fermentation process optimization
em Universidade Federal do Pará
Resumo:
O objetivo deste trabalho foi quantificar a concentração de cianeto total durante as etapas de produção da farinha de mandioca dos grupos seca e d'água. Em relação à farinha seca, a concentração de cianeto total na raiz de mandioca diminuiu de 160±11,8 mg HCN/kg para 149±12,3 mg HCN/kg após a trituração, 68±2,5 mg HCN/kg após a prensagem e chegando a 5±0,2 mg HCN/kg no produto final, após o processo de torração. Na produção da farinha d'água, a raiz de mandioca apresentava teor de cianeto total de 321±21,6 mg HCN/kg e durante o processo de fermentação da raiz, o teor de cianeto total nas primeiras 24 horas de fermentação era de 297±2,7 mg HCN/kg chegando a 64±2,3 mg HCN/kg após 96 horas em repouso no tanque. Após trituração e prensagem da massa fermentada, os valores diminuíram para 50±0,6 e 36±0,4 mg HCN/kg, respectivamente, obtendo-se no produto final a concentração de 9±0,1 mg HCN/kg, sendo evidenciado a eficiência do processo de destoxificação em ambos os processamentos.
Resumo:
ABSTRACT: The femtocell concept aims to combine fixed-line broadband access with mobile telephony using the deployment of low-cost, low-power third and fourth generation base stations in the subscribers' homes. While the self-configuration of femtocells is a plus, it can limit the quality of service (QoS) for the users and reduce the efficiency of the network, based on outdated allocation parameters such as signal power level. To this end, this paper presents a proposal for optimized allocation of users on a co-channel macro-femto network, that enable self-configuration and public access, aiming to maximize the quality of service of applications and using more efficiently the available energy, seeking the concept of Green networking. Thus, when the user needs to connect to make a voice or a data call, the mobile phone has to decide which network to connect, using the information of number of connections, the QoS parameters (packet loss and throughput) and the signal power level of each network. For this purpose, the system is modeled as a Markov Decision Process, which is formulated to obtain an optimal policy that can be applied on the mobile phone. The policy created is flexible, allowing different analyzes, and adaptive to the specific characteristics defined by the telephone company. The results show that compared to traditional QoS approaches, the policy proposed here can improve energy efficiency by up to 10%.