999 resultados para otimização energética


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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEG

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A desidratação osmótica de filés de mapará tem sido utilizada como pré-tratamento antes da secagem e refrigeração de alimentos como um meio de reduzir a umidade dos produtos. O objetivo do trabalho foi otimizar a transferência de massa ocorrida durante a desidratação osmótica de mapará através da metodologia de superfície de resposta. A desidratação osmótica foi realizada de acordo com um planejamento fatorial completo 23, com oito pontos fatoriais, três centrais e seis axiais, totalizando 17 ensaios, em que o valor das variáveis dependentes, a perda de peso (PP), a perda de água (PA), o ganho de sólidos (GS), GS/PA e ácido tiobarbitúrico (TBA), são funções das variáveis independentes, temperatura, concentração de NaCl e tempo de imersão. A análise estatística aplicada aos dados experimentais foi realizada através do erro puro e pelo SS residual. Aplicando a metodologia de superfície de resposta, a condição ótima de convergência de menor perda de peso, maior perda de água e menor ganho de sal correspondeu a uma concentração de cloreto de sódio de 22%, temperatura de 46 °C e tempo de 7 horas.

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A localização de bancos de capacitores nas redes de distribuição de energia elétrica, corretamente dimensionados, busca compensar eventuais excessos de circulação de potência reativa pelas linhas, o que implica a redução de custos operacionais pela redução das perdas de energia e um aumento da capacidade de transmissão de potência ativa assegurando os níveis estabelecidos de tensão e fator de potência simultaneamente. A proliferação das cargas não lineares provocou uma mudança nos cenários de estudo dos sistemas elétricos de potência devido aos efeitos nocivos que os harmônicos gerados por elas ocasionam sobre a qualidade da energia elétrica. Considerando este novo cenário, esta tese tem como objetivo geral desenvolver uma ferramenta computacional utilizando técnicas de inteligência computacional apoiada em algoritmos genéticos (AG), para a otimização multiobjetivo da compensação da potência reativa em redes elétricas de distribuição capaz de localizar e dimensionar de forma ótima as unidades de compensação necessárias para obter os melhores benefícios econômicos e a manutenção dos índices de qualidade da energia estabelecidos pelas normas brasileiras. Como Inovação Tecnológica do trabalho a ferramenta computacional desenvolvida permite otimizar a compensação da potência reativa para melhorar do fator de potência em redes de distribuição contaminadas com harmônicos que, diferentemente de métodos anteriores, não só emprega bancos de capacitores, mas também filtros de harmônicos com esse objetivo. Utiliza-se o algoritmo NSGA-II, que determina as soluções ótimas de Pareto para o problema e permite ao especialista determinar as soluções mais efetivas. A proposta para a solução do problema apresenta várias inovações podendo-se destacar que a solução obtida permite determinar a compensação de potência reativa com capacitores em sistemas com certa penetração harmônica, atendendo a normas de qualidade de energia pertinentes, com relação aos níveis de distorção harmônica tolerados.

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Este trabalho propõe uma metodologia para o gerenciamento de energia como uma ferramenta de Gestão de Eficiência Energética na Indústria pelo lado do consumo de energia no processo produtivo de uma indústria. Uma ação importante neste processo é a criação da interatividade entre os usuários e a energia elétrica. É proposto a implementação de dispositivos de medição, controle e diagnostico, a fim de obter um melhor aproveitamento do uso da energia elétrica, e com a aquisição dos dados oriundos destes dispositivos permitirem o gerenciamento para redução do consumo de energia e fazer a gestão visando a eficiência energética. São apresentados resultados do sistema proposto nas áreas com centrais de refrigeração de uma indústria de produtos plásticos para atendimento à indústria alimentícia. No presente estudo, aplicou-se também uma metodologia chamada de medição e verificação (M&V) para avaliar o percentual efetivo de economia obtido após a implantação das ações de eficiência energética.

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A promoção das energias renováveis, como estratégias para mitigar as alterações climáticas é um grande desafio mundial, principalmente para países em desenvolvimento como Brasil que busca diversificar sua matriz energética a partir de fontes renováveis, mas possui restrições de custo de investimentos. Neste contexto, são necessárias ferramentas que mensurem os riscos de investimento em projetos de fontes de energia renovável. Este trabalho contribui para o desenvolvimento sustentável da Amazônia através do desenvolvimento de uma metodologia de análise de risco de investimento em projetos de eficiência energética aplicada no aproveitamento da biomassa do dendê. A crescente produção de dendê na região amazônica para geração de produtos alimentícios e biodiesel está gerando um grande volume de biomassa. Verificou-se que a utilização do resíduo da biomassa de dendê para a geração de energia e comercialização no mercado aumenta o seu valor econômico, para tanto se identificou os Critérios e Indicadores (C&I) de sustentabilidade da cadeia do dendê agrupando-os em: econômicos, ambientais, sociais e técnicos. Qualificando e quantificando os riscos que afetam os indicadores identificados. A metodologia desenvolvida foi analisada em três cenários futuros de crescimento econômico para o Brasil que foram construídos balizados nos cenários contidos no Plano Nacional de Energia 2030.

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)