858 resultados para Mining exploitation


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This paper presents the Realistic Scenarios Generator (RealScen), a tool that processes data from real electricity markets to generate realistic scenarios that enable the modeling of electricity market players’ characteristics and strategic behavior. The proposed tool provides significant advantages to the decision making process in an electricity market environment, especially when coupled with a multi-agent electricity markets simulator. The generation of realistic scenarios is performed using mechanisms for intelligent data analysis, which are based on artificial intelligence and data mining algorithms. These techniques allow the study of realistic scenarios, adapted to the existing markets, and improve the representation of market entities as software agents, enabling a detailed modeling of their profiles and strategies. This work contributes significantly to the understanding of the interactions between the entities acting in electricity markets by increasing the capability and realism of market simulations.

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Os aproveitamentos geotérmicos têm vindo a aumentar significativamente em todo o mundo, sendo os Estados Unidos da América, o maior produtor desta energia proveniente do interior da Terra, com cerca de 3.187 MW de capacidade instalada. Portugal tem capacidade instalada total de 29 MW, no entanto no que se refere ao aproveitamento de “alta entalpia”, isto é, o aproveitamento geotérmico para produção elétrica, apenas se encontra no arquipélago dos Açores, na ilha de S. Miguel, onde estão instaladas e em funcionamento duas centrais geotérmicas com a potência total de 23 MW, com produção de energia de 185 GWh. Em Portugal Continental, não se consegue produzir energia elétrica devido às temperaturas existentes, restringindo esta utilização apenas ao aproveitamento de baixa entalpia (máximo de 76 ºC). Este aproveitamento normalmente é feito em cascata, segundo, predominando o aquecimento de águas sanitárias, climatização, e para termas, usando águas termominerais. Para a exploração deste recurso renovável, é necessário conhecer a hidrogeologia do país, e relacioná-la com a fracturação, e acidentes tectónicos. Portugal Continental, está divido em quatros partes distintas a nível hidrogeológico, o Maciço Antigo, a Orla Ocidental, a Bacia Tejo-Sado e a Orla Meridional. Qualquer aproveitamento geotérmico em Portugal terá de atender a estas características, potenciando também, novas explorações geotérmicas orientadas para as pessoas, respeitando os valores sociais, culturais e ambientais. Neste contexto, existem alguns complexos geotérmicos em funcionamento, outros abandonados, e muitos outros em estudo para uma breve aplicação. Um exemplo de sucesso no aproveitamento do calor geotérmico, é o complexo de Chaves, que foi evoluindo desde 1985, até aos dias de hoje, continuando em exploração e em expansão para um melhor servir da população local. A existência de dois furos, e brevemente dum terceiro, servem para o abastecimento duma piscina, dum hotel, das termas, e da balneoterapia. Devido à riqueza a nível das temperaturas, dos caudais, e ao nível das necessidades energéticas existentes, este complexo apresenta um tempo de retorno de investimento de cerca de 7 anos, o que é geralmente considerado para investimentos para fins públicos, como é o caso. No âmbito das investigações agora realizadas, foi constatado que estes projetos suportam a cobertura de alguma incerteza hidrogeológica, dada a importante procura existente.

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Actualmente, com a massificação da utilização das redes sociais, as empresas passam a sua mensagem nos seus canais de comunicação, mas os consumidores dão a sua opinião sobre ela. Argumentam, opinam, criticam (Nardi, Schiano, Gumbrecht, & Swartz, 2004). Positiva ou negativamente. Neste contexto o Text Mining surge como uma abordagem interessante para a resposta à necessidade de obter conhecimento a partir dos dados existentes. Neste trabalho utilizámos um algoritmo de Clustering hierárquico com o objectivo de descobrir temas distintos num conjunto de tweets obtidos ao longo de um determinado período de tempo para as empresas Burger King e McDonald’s. Com o intuito de compreender o sentimento associado a estes temas foi feita uma análise de sentimentos a cada tema encontrado, utilizando um algoritmo Bag-of-Words. Concluiu-se que o algoritmo de Clustering foi capaz de encontrar temas através do tweets obtidos, essencialmente ligados a produtos e serviços comercializados pelas empresas. O algoritmo de Sentiment Analysis atribuiu um sentimento a esses temas, permitindo compreender de entre os produtos/serviços identificados quais os que obtiveram uma polaridade positiva ou negativa, e deste modo sinalizar potencias situações problemáticas na estratégia das empresas, e situações positivas passíveis de identificação de decisões operacionais bem-sucedidas.

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Qualquer assunto relacionado com a saúde é sempre um tema sensível, pela importância que tem junto da população, já que interage diretamente com o bem-estar das pessoas e, essencialmente, com a sensação de segurança que as estas pretendem ter na prestação dos cuidados básicos de saúde. Dados estatísticos mostram que a população está cada vez mais envelhecida, reforçando a importância da existência de bons centros hospitalares e de um bom Sistema Nacional de Saúde (SNS) (Plano Nacional de Saúde, 2010). Em Portugal, caso os pacientes necessitem de cuidados mais urgentes, podem recorrer ao Serviço de Urgências disponibilizado para toda a população através do SNS. No entanto, a gestão e planeamento deste serviço é complexa, dado este serviço ser frequentemente utilizado por pacientes que não necessitam de cuidados urgentes, levando a que os hospitais deixem de conseguir dar a resposta esperada, implicando a prestação por vezes um serviço de menor qualidade. Neste sentido, analisaram-se dados de um hospital do norte do país com o intuito de perceber o ponto de situação das urgências, de forma a encontrar padrões relevantes através da análise de clusters e de regras de associação. Começando pela análise de clusters, utilizaram-se apenas as variáveis que foram consideradas importantes para o problema, resultando da análise final 3 clusters. O primeiro cluster é constituído por elementos do sexo masculino de todas as idades, o segundo cluster por elementos do sexo masculino mais jovens e por elementos do sexo feminino até aos 60 anos e o terceiro cluster apenas por elementos do sexo feminino a partir dos 40 anos. No final verificaram-se muitas semelhanças entre os clusters 1 e 3, pois ambos continham os pacientes mais idosos, havendo um padrão comum no seu comportamento. No ano 2012 não houve registo de nenhuma epidemia, não havendo por isso nenhuma doença que se destacasse comparativamente às restantes. Concluiu-se também que na maior parte dos casos houve a necessidade de uma intervenção urgente (pulseira de cor Amarela), no entanto a maioria dos pacientes observados conseguiu regressar às suas habitações após as consultas nas Urgências Hospitalares, sem intervenções médicas adicionais. Relativamente às regras de associação, houve a necessidade de transformar e eliminar algumas variáveis que enviesassem o estudo. Após o processo da criação das regras de associação, percebeu-se que as regras eram muito similares entre si, apresentando uma maior confiança nas variáveis que apareceram em maior número (“Pacientes com pulseira de cor Amarela”, “distrito do Porto” ou “Alta Médica para a Residência”).

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Variante(s) de titre : Compte en matières et en deniers de l'exploitation du monopole des tabacs pour l'année... (achat, fabrication et vente)