Desempenho físico-químico de metais e estruturas de concreto de redes de distribuição de energia: estudo de caso na região de Manaus

The influence of natural aging furthered by atmospheric corrosion of parts of electric transformers and materials, as well as of concrete poles and cross arms containing corrosion inhibitors was evaluated in Manaus. Results for painted materials, it could showed that loss of specular gloss was more intensive in aliphatic polyurethane points than in acrylic polyurethane ones. No corrosion was observed for metal and concrete samples until 400 days of natural aging. Corrosion in steel reinforcement was noticed in some poles, arising from manufacturing faults, such as low cement content, water/cement ratio, thin concrete cover thickness, etc. The performance of corrosion inhibitors was assessed by many techniques after natural and accelerated aging in a 3.5% saline aqueous solution. The results show the need for better chemical component selection and its concentration in the concrete mixture.

Remediação de drenagem ácida de mina usando zeólitas sintetizadas a partir de cinzas leves de carvão

Zeolitic material was synthesized from coal fly ashes (baghouse filter fly ash and cyclone filter fly ash) by hydrothermal alkaline activation. The potential application of the zeolitic product for decontamination of waters from acid mine drainage was evaluated. The results showed that a dose of 30 g L-1 of zeolitic material allowed the water to reach acceptable quality levels after treatment. Both precipitation and cation-exchange processes accounted for the reduction in the pollutant concentration in the treated waters.

A tabela periódica dos elementos químicos prevista por redes neurais artificiais de Kohonen

Although several chemical elements were not known by end of the 18th century, Mendeleyev came up with an astonishing achievement: the periodic table of elements. He was not only able to predict the existence of (then) new elements but also to provide accurate estimates of their chemical and physical properties. This is certainly a relevant example of the human intelligence. Here, we intend to shed some light on the following question: Can an artificial intelligence system yield a classification of the elements that resembles, in some sense, the periodic table? To achieve our goal, we have fed a self-organized map (SOM) with information available at Mendeleyev's time. Our results show that similar elements tend to form individual clusters. Thus, SOM generates clusters of halogens, alkaline metals and transition metals that show a similarity with the periodic table of elements.

Processos físico-químicos em drenagem ácida de mina em mineração de carvão no sul do Brasil

Acid mine drainage generated from coal mine showed a pH of 3.2, high concentrations of SO4(2-), Al, Fe, Mn, Zn and minor As, Cd, Co, Cr, Cu, Ni and Pb. The major reduction in the concentration occurred for Al, As, Cr, Fe and Pb after the treatment with CaO. The evolution of these acid waters within the tributary stream showed decreasing concentration for all soluble constituents, except Al. This natural attenuation was controlled by pH (6.4 to 10.8) as a result of concurrent mixing with tributary stream and reaction with local bedrock that contains limestone. Aluminum increasing concentration during this evolution seems to be related to an input of Al-enriched waters due to the leaching of silicate minerals in alkaline conditions.

Aplicação de redes neurais artificiais na identificação de gasolinas adulteradas comercializadas na região de Londrina - Paraná

The multilayer perceptron network was used to classify the gasoline. The main parameters used in the classification were established by the Ordinance nº 309 of the Agência Nacional do Petróleo, but without informing the network the legal limits of these parameters. The network used had 10 neurons in a single hidden layer, learning rate of 0.04 and 250 training epochs. The application of artificial neural network served classify 100% of the commercialized gas in the region of Londrina-PR and to identify the tampered gasoline even those suspected of tampering.

Rejeito de mineração de carvão como adsorvente para remoção da acidez, Fe (III), Al (III) e Mn (II) em drenagem ácida

This study aimed the use of coal mining waste as a new adsorbent for H3O+ and removal of Al (III), Fe (III) and Mn (II) from acid mine drainage. Data from kinetic and equilibrium of the adsorption of H3O+ followed the pseudo second-order and Langmuir isotherm models. The maximum adsorption capacity of H3O+ was 316 mmol kg-1. The adsorbent removed 100% of Al (III), 100% of Fe (III) and 89% of Mn (II), suggesting its use as an alternative for the treatment of acid mine drainage.

Determinação de constituintes químicos em madeira de eucalipto por Pi-CG/EM e calibração multivariada: comparação entre redes neurais artificiais e máquinas de vetor suporte

Multivariate models were developed using Artificial Neural Network (ANN) and Least Square - Support Vector Machines (LS-SVM) for estimating lignin siringyl/guaiacyl ratio and the contents of cellulose, hemicelluloses and lignin in eucalyptus wood by pyrolysis associated to gaseous chromatography and mass spectrometry (Py-GC/MS). The results obtained by two calibration methods were in agreement with those of reference methods. However a comparison indicated that the LS-SVM model presented better predictive capacity for the cellulose and lignin contents, while the ANN model presented was more adequate for estimating the hemicelluloses content and lignin siringyl/guaiacyl ratio.

Uso de redes neurais recorrentes na determinação das constantes de acidez para a 7-epiclusianona em misturas etanol-água

This work propose a recursive neural network to solve inverse equilibrium problem. The acidity constants of 7-epiclusianone in ethanol-water binary mixtures were determined from multiwavelength spectrophotmetric data. A linear relationship between acidity constants and the %w/v of ethanol in the solvent mixture was observed. The proposed method efficiency is compared with the Simplex method, commonly used in nonlinear optimization techniques. The neural network method is simple, numerically stable and has a broad range of applicability.

Redes de colaboração científica na área de química no Brasil: um estudo baseado nas coautorias dos artigos da revista Química Nova

In this paper we built three co-authorship networks displaying the acquaintances between countries, universities and authors that have published papers in Quimica Nova from 1995 to 2008. Our research was conducted applying a bibliometric approach to 1782 papers and over 4200 authors. Centrality measures were used and the most significant actors of each network were pointed out. The results using the centrality metrics and the network structures indicated that Quimica Nova resembles a typical scientific community.

Redes metalorgânicas e suas aplicações em catálise

Metal-organic frameworks (MOFs) form a new class of materials with well-defined yet tunable properties. These are crystalline, highly porous and exhibit strong metal-ligand interactions. Importantly, their physical and chemical properties, including pore size, pore structure, acidity, and magnetic and optical characteristics, can be tailored by choosing the appropriate ligands and metal precursors. Here we review the key aspects of synthesis and characterization of MOFs, focusing on lanthanide-based and vanadium-based materials. We also outline some of their applications in catalysis and materials science.

REDUÇÃO DE VARIÁVEIS DE ENTRADA DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS A PARTIR DE DADOS DE ANÁLISE DE COMPONENTES PRINCIPAIS NA MODELAGEM DE OXIGÊNIO DISSOLVIDO

The objective of this work is to demonstrate the efficient utilization of the Principal Components Analysis (PCA) as a method to pre-process the original multivariate data, that is rewrite in a new matrix with principal components sorted by it's accumulated variance. The Artificial Neural Network (ANN) with backpropagation algorithm is trained, using this pre-processed data set derived from the PCA method, representing 90.02% of accumulated variance of the original data, as input. The training goal is modeling Dissolved Oxygen using information of other physical and chemical parameters. The water samples used in the experiments are gathered from the Paraíba do Sul River in São Paulo State, Brazil. The smallest Mean Square Errors (MSE) is used to compare the results of the different architectures and choose the best. The utilization of this method allowed the reduction of more than 20% of the input data, which contributed directly for the shorting time and computational effort in the ANN training.

Períodos de drenagem do solo no perfilhamento, progresso da brusone e rendimento degrãos de cultivares de arroz irrigado no sistema pré-germinado

O sistema de manejo da irrigação afeta a incidência de doenças e o rendimento de grãos da cultura do arroz. O objetivo deste trabalho foi estudar o efeito de períodos de drenagem do solo durante o perfilhamento sobre o progresso da brusone (Pyricularia grisea) nas folhas e panículas e o rendimento de grãos de arroz irrigado cultivado no sistema pré-germinado. Testaram-se quatro períodos de drenagem do solo no afilhamento: T1 = sem drenagem; T2 = drenagem aos 45 dias após a semeadura (DAS) e retorno da irrigação 7 dias após; T3 = drenagem aos 45 DAS e retorno 14 dias após; e T4 = drenagem aos 45 DAS e retorno 20 dias após. Em cada sistema de manejo da irrigação foram testadas as cultivares Epagri 106 (precoce) e Epagri 109 (tardia). A reação das cultivares a doença foi avaliada durante os anos agrícolas 2004/05 e 2005/06, no município de Pouso Redondo, localizado no Alto Vale do Itajaí, SC. A severidade da doença nas folhas e panículas foi determinada em sete amostragens, feitas no período compreendido entre 40 a 90 dias e 100 a 140 dias após a semeadura, respectivamente. Os dados foram utilizados para calcular a área sob a curva de progresso da doença (ASCPD) para cada cultivar. Os resultados obtidos nos dois anos agrícolas mostraram que o sistema de manejo da irrigação no perfilhamento não interferiu sobre a ASCPD da doença e o rendimento de grãos. Os menores valores de ASCPD para folhas e panículas foram apresentados pela cultivar Epagri 106, independente do sistema de manejo da irrigação. O rendimento de grãos variou entre 7.833 e 9.239 kg ha-1 (2004/2005) e 3.984 e 9.040 kg ha-1 (2005/2006). A elevada precipitação ocorrida durante o período de drenagem evitou a ocorrência de deficiência hídrica. Isto provavelmente mitigou o efeito do sistema de manejo da irrigação no perfilhamento sobre o progresso da brusone e o rendimento de grãos.

As redes neurais artificiais e o ensino da medicina

As transformações da prática médica nos últimos anos - sobretudo com a incorporação de novas tecnologias da informação - apontam a necessidade de ampliar as discussões sobre o processo ensino-aprendizagem na educação médica. A utilização de novas tecnologias computacionais no ensino médico tem demonstrado inúmeras vantagens no processo de aquisição de habilidades para a identificação e a resolução de problemas, o que estimula a criatividade, o senso crítico, a curiosidade e o espírito científico. Nesse contexto, ganham destaque as Redes Neurais Artificiais (RNA) - sistemas computacionais cuja estrutura matemática é inspirada no funcionamento do cérebro humano -, as quais têm sido úteis no processo ensino-aprendizagem e na avaliação de estudantes de Medicina. Com base nessas ponderações, o escopo da presente comunicação é revisar aspectos da aplicação das RNA na educação médica.

Análise comparativa dos custos de diferentes redes de distribuição de energia elétrica no contexto da arborização urbana

Com o intuito de estudar as podas feitas em árvores urbanas e analisar novas técnicas possíveis de serem utilizadas para reduzir o número de podas e melhorar a convivência das espécies com a fiação elétrica, além de permitir à árvore desempenhar plenamente suas funções ecológicas, buscou-se levantar dados referentes aos três tipos principais de redes de distribuição de energia elétrica (aérea convencional, aérea compacta e subterrânea), em quatro concessionárias de energia elétrica, a fim de compilá-los em um só trabalho. Foram levantados custos de implantação das redes convencional, compacta e subterrânea, assim como custos de manutenção e de poda de árvores. O custo de implantação de rede convencional (primária e secundária) variou de R$54.188,39 a R$67.571,43. O custo de implantação da rede compacta (primária e secundária) foi em média R$62.215,99. Já o custo de implantação de uma rede subterrânea é, em média, de R$436.585,04. A rede compacta já é totalmente viável, principalmente por ter custo de implantação praticamente igual à rede convencional e ter custo de manutenção 80% menor. A rede subterrânea, embora com custo de implantação aproximadamente 10 vezes maior quando comparado com o custo da convencional, por ter reduzido custo de manutenção e alta confiabilidade do sistema elétrico, seu uso já pode ser viável em diversas ocasiões.

Ajuste do modelo de Schumacher e Hall e aplicação de redes neurais artificiais para estimar volume de árvores de eucalipto

Objetivou-se, neste trabalho, avaliar o ajuste do modelo volumétrico de Schumacher e Hall por diferentes algoritmos, bem como a aplicação de redes neurais artificiais para estimação do volume de madeira de eucalipto em função do diâmetro a 1,30 m do solo (DAP), da altura total (Ht) e do clone. Foram utilizadas 21 cubagens de povoamentos de clones de eucalipto com DAP variando de 4,5 a 28,3 cm e altura total de 6,6 a 33,8 m, num total de 862 árvores. O modelo volumétrico de Schumacher e Hall foi ajustado nas formas linear e não linear, com os seguintes algoritmos: Gauss-Newton, Quasi-Newton, Levenberg-Marquardt, Simplex, Hooke-Jeeves Pattern, Rosenbrock Pattern, Simplex, Hooke-Jeeves e Rosenbrock, utilizado simultaneamente com o método Quasi-Newton e com o princípio da Máxima Verossimilhança. Diferentes arquiteturas e modelos (Multilayer Perceptron MLP e Radial Basis Function RBF) de redes neurais artificiais foram testados, sendo selecionadas as redes que melhor representaram os dados. As estimativas dos volumes foram avaliadas por gráficos de volume estimado em função do volume observado e pelo teste estatístico L&O. Assim, conclui-se que o ajuste do modelo de Schumacher e Hall pode ser usado na sua forma linear, com boa representatividade e sem apresentar tendenciosidade; os algoritmos Gauss-Newton, Quasi-Newton e Levenberg-Marquardt mostraram-se eficientes para o ajuste do modelo volumétrico de Schumacher e Hall, e as redes neurais artificiais apresentaram boa adequação ao problema, sendo elas altamente recomendadas para realizar prognose da produção de florestas plantadas.