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Resumo:
Os hidrocarbonetos policíclicos aromáticos (HPA) representam hoje grande preocupação à comunidade científica devido a sua comprovada ação cancerígena e mutagênica, assim tornam-se necessárias metodologias mais eficientes para suas determinações. O presente trabalho desenvolveu a técnica de extração por líquido pressurizado com a etapa de clean-up simultânea a extração, com sílica e alumina como adsorventes dentro da cela do equipamento ASE-350. A metodologia desenvolvida foi comparada com a tradicional extração por Sohxlet através de material de referência certificado. A extração por Soxhlet, apesar de eficiente, mostrou-se dispendiosa pelo gasto enorme de tempo, solvente e adsorventes quando comparada a extração por líquido pressurizado. De maneira geral a extração por líquido pressurizado apresentou-se mais vantajosa que a tradicional extração por Soxhlet. A eficiência da metodologia desenvolvida também foi testada através de quatro diferentes tipos de solos brasileiros fortificados com solução padrão de HPA. Os solos utilizados foram dos seguintes locais: Nova Lima MG, Lavras MG, Casimiro de Abreu RJ e Luiz Eduardo Magalhães BA. Todos possuíam características granulométricas e químicas diferentes entre si. Dois solos foram classificados em latossolos vermelhos, um em vermelho-amarelo e um em planossolo. Houve diferença significativa na eficiência de recuperação de alguns HPA quando comparados os quatro tipos de solos, já para outros HPA não evidenciou-se influência da tipologia do solo
Resumo:
There is a widespread recognition of the need for better information sharing and provision to improve the viability of end-of-life (EOL) product recovery operations. The emergence of automated data capture and sharing technologies such as RFID, sensors and networked databases has enhanced the ability to make product information; available to recoverers, which will help them make better decisions regarding the choice of recovery option for EOL products. However, these technologies come with a cost attached to it, and hence the question 'what is its value?' is critical. This paper presents a probabilistic approach to model product recovery decisions and extends the concept of Bayes' factor for quantifying the impact of product information on the effectiveness of these decisions. Further, we provide a quantitative examination of the factors that influence the value of product information, this value depends on three factors: (i) penalties for Type I and Type II errors of judgement regarding product quality; (ii) prevalent uncertainty regarding product quality and (iii) the strength of the information to support/contradict the belief. Furthermore, we show that information is not valuable under all circumstances and derive conditions for achieving a positive value of information. © 2010 Taylor & Francis.
Resumo:
136 p.