Green IT adoption via virtualization

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação

Desenvolvimento de métodos de espetroscopia NIR. Quantificação de grupos hidróxilo em polímeros

O objetivo deste estudo é o desenvolvimento e validação de métodos espectroscópicos (espectroscopia NIR) que possam vir a substituir os métodos químicos convencionais, para quantificação de grupos hidróxilo em resinas alquídicas. As resinas alquídicas estudadas neste trabalho são normalmente utilizadas em sistemas de revestimento de dois componentes, em que os seus grupos hidróxilo reagem com pré-polímeros de isocianato para formar revestimentos de alta dureza. Por este motivo e por questões processuais ligadas à estequiometria da reação existente na aplicação referida, é extremamente importante a quantificação destes grupos. O método mais comum de quantificação de grupos hidróxilo é conhecido como método de titulação. Este é um método demorado, pois cada medição implica um procedimento experimental de cerca de duas horas, para além de ser muito dispendioso, a nível económico. Foram estudadas as influências da temperatura, heterogeneidade e nível de enchimento da célula na recolha do espectro. As conclusões dos estudos mencionados levaram à fixação de um tempo ideal de permanência da célula dentro da câmara do espectrofotómetro antes da medição do espectro. Para além disto, conclui-se que para lotes standard, a heterogeneidade não é uma variável significativa. O nível da célula deve ser mantido constante. Os métodos desenvolvidos, baseados na norma de qualidade ISO 15063:2011, foram construídos a partir de algoritmos de Partial Least Squares Regression (PLS), utilizando um equipamento NIRVIS, Büchi©. Foram obtidos bons coeficientes de regressão linear para a Resina A (R2>0,9). Quanto aos restantes resultados, estes indicam a possibilidade de aplicação em resinas do mesmo tipo. Este método proporciona resultados 8 vezes mais rápidos e com custos em material que representam 1% do método standard.

Desenvolvimento de métodos de espetroscopia NIR. Quantificação de grupos hidróxilo em polímeros

O objetivo deste estudo é o desenvolvimento e validação de métodos espectroscópicos (espectroscopia NIR) que possam vir a substituir os métodos químicos convencionais, para quantificação de grupos hidróxilo em resinas alquídicas. As resinas alquídicas estudadas neste trabalho são normalmente utilizadas em sistemas de revestimento de dois componentes, em que os seus grupos hidróxilo reagem com pré-polímeros de isocianato para formar revestimentos de alta dureza. Por este motivo e por questões processuais ligadas à estequiometria da reação existente na aplicação referida, é extremamente importante a quantificação destes grupos. O método mais comum de quantificação de grupos hidróxilo é conhecido como método de titulação. Este é um método demorado, pois cada medição implica um procedimento experimental de cerca de duas horas, para além de ser muito dispendioso, a nível económico. Foram estudadas as influências da temperatura, heterogeneidade e nível de enchimento da célula na recolha do espectro. As conclusões dos estudos mencionados levaram à fixação de um tempo ideal de permanência da célula dentro da câmara do espectrofotómetro antes da medição do espectro. Para além disto, conclui-se que para lotes standard, a heterogeneidade não é uma variável significativa. O nível da célula deve ser mantido constante. Os métodos desenvolvidos, baseados na norma de qualidade ISO 15063:2011, foram construídos a partir de algoritmos de Partial Least Squares Regression (PLS), utilizando um equipamento NIRVIS, Büchi©. Foram obtidos bons coeficientes de regressão linear para a Resina A (R2>0,9). Quanto aos restantes resultados, estes indicam a possibilidade de aplicação em resinas do mesmo tipo. Este método proporciona resultados 8 vezes mais rápidos e com custos em material que representam 1% do método standard.

Assessing Cybersecurity service quality in corporate environments

This study assess the quality of Cybersecurity as a service provided by IT department in corporate network and provides analysis about the service quality impact on the user, seen as a consumer of the service, and on the organization as well. In order to evaluate the quality of this service, multi-item instrument “SERVQUAL” was used for measuring consumer perceptions of service quality. To provide insights about Cybersecurity service quality impact, DeLone and McLean information systems success model was used. To test this approach, data was collected from over one hundred users from different industries and partial least square (PLS) was used to estimate the research model. This study found that SERVQUAL is adequate to assess Cybersecurity service quality and also found that Cybersecurity service quality positively influences the Cybersecurity use and individual impact in Cybersecurity.

Discrimination of Brazilian propolis according to the seasoning using chemometrics and machine learning based on UV-Vis scanning data

Propolis is a chemically complex biomass produced by honeybees (Apis mellifera) from plant resins added of salivary enzymes, beeswax, and pollen. The biological activities described for propolis were also identified for donor plants resin, but a big challenge for the standardization of the chemical composition and biological effects of propolis remains on a better understanding of the influence of seasonality on the chemical constituents of that raw material. Since propolis quality depends, among other variables, on the local flora which is strongly influenced by (a)biotic factors over the seasons, to unravel the harvest season effect on the propolis chemical profile is an issue of recognized importance. For that, fast, cheap, and robust analytical techniques seem to be the best choice for large scale quality control processes in the most demanding markets, e.g., human health applications. For that, UV-Visible (UV-Vis) scanning spectrophotometry of hydroalcoholic extracts (HE) of seventy-three propolis samples, collected over the seasons in 2014 (summer, spring, autumn, and winter) and 2015 (summer and autumn) in Southern Brazil was adopted. Further machine learning and chemometrics techniques were applied to the UV-Vis dataset aiming to gain insights as to the seasonality effect on the claimed chemical heterogeneity of propolis samples determined by changes in the flora of the geographic region under study. Descriptive and classification models were built following a chemometric approach, i.e. principal component analysis (PCA) and hierarchical clustering analysis (HCA) supported by scripts written in the R language. The UV-Vis profiles associated with chemometric analysis allowed identifying a typical pattern in propolis samples collected in the summer. Importantly, the discrimination based on PCA could be improved by using the dataset of the fingerprint region of phenolic compounds ( = 280-400m), suggesting that besides the biological activities of those secondary metabolites, they also play a relevant role for the discrimination and classification of that complex matrix through bioinformatics tools. Finally, a series of machine learning approaches, e.g., partial least square-discriminant analysis (PLS-DA), k-Nearest Neighbors (kNN), and Decision Trees showed to be complementary to PCA and HCA, allowing to obtain relevant information as to the sample discrimination.

Monovarietal extra-virgin olive oil classification: a fusion of human sensory attributes and an electronic tongue

Olive oil quality grading is traditionally assessed by human sensory evaluation of positive and negative attributes (olfactory, gustatory, and final olfactorygustatory sensations). However, it is not guaranteed that trained panelist can correctly classify monovarietal extra-virgin olive oils according to olive cultivar. In this work, the potential application of human (sensory panelists) and artificial (electronic tongue) sensory evaluation of olive oils was studied aiming to discriminate eight single-cultivar extra-virgin olive oils. Linear discriminant, partial least square discriminant, and sparse partial least square discriminant analyses were evaluated. The best predictive classification was obtained using linear discriminant analysis with simulated annealing selection algorithm. A low-level data fusion approach (18 electronic tongue signals and nine sensory attributes) enabled 100 % leave-one-out cross-validation correct classification, improving the discrimination capability of the individual use of sensor profiles or sensory attributes (70 and 57 % leave-one-out correct classifications, respectively). So, human sensory evaluation and electronic tongue analysis may be used as complementary tools allowing successful monovarietal olive oil discrimination.

Inovatividade organizacional e seus antecedentes: um estudo aplicado às tecnologias para pecuária

Neste estudo, propõe-se um modelo para explicar a inovatividade dos pecuaristas de gado de corte sob a perspectiva organizacional. Segundo a teoria de difusão de inovações, a inovatividade organizacional é caracterizada como o grau em que uma organização inova relativamente mais cedo do que as demais. Para avaliar a inovatividade, quatro antecedentes foram considerados, sendo: as características percebidas da inovação compostas por vantagem relativa, compatibilidade, imagem, demonstração de resultado, visibilidade, experimentabilidade, voluntariedade e facilidade de uso; a participação dos pecuaristas em redes sociais, caracterizadas como redes de relacionamentos entre pares; as fontes de informação comercial, caracterizadas como informações obtidas por meio dos relacionamentos para reduzir os riscos; a psicografia organizacional, composta por direção, centralidade da decisão, abertura de comunicação e motivação para a conquista. Os quatro construtos possuem uma relação positiva com a inovatividade organizacional. Com amostragem não probabilística por conveniência, foram obtidos 205 questionários válidos. Na análise de componentes múltiplos, observou-se que o perfil dos respondentes se mostrou distinto quanto à inovatividade. Essa distinção motivou a geração de uma taxonomia com base no perfil de adoção de tecnologias com o objetivo de identificar as diferenças no comportamento inovativo, o que resultou em três grupos. Assim, três modelos foram analisados e comparados por meio da modelagem de equações estruturais, utilizando-se o método Partial Least Square (PLS). Os resultados mostraram que o grupo dos menos inovadores pauta suas decisões de adoção de novas tecnologias pelas redes sociais, pela compatibilidade da tecnologia com suas atividades organizacionais e pela imagem que ela tem perante os demais pecuaristas. Os intermediários têm uma psicografia organizacional voltada para a inovatividade, porém a adoção de novas tecnologias parece estar mais relacionada às imposições de mercado do que propriamente à percepção de suas características inovadoras. Os mais inovadores, como formadores de opinião, possuem uma inovatividade organizacional construída a partir de fontes de informação comerciais e avaliam o custo da tecnologia como um investimento positivo para o futuro de seu negócio.

Análise de fatores associados ao significado do trabalho

O trabalho tem sido visto não somente como forma de obter a renda, mas também como atividade que proporciona realização pessoal, status social e possibilidade de estabelecer e manter contatos interpessoais, entre outros. Nesta pesquisa, teve-se como objetivo investigar os fatores que influenciam e conferem sentido ao trabalho, como centralidade do trabalho, normas da sociedade e objetivos e resultados valorizados. Na centralidade do trabalho, procurou-se investigar o grau de importância do trabalho dentro do contexto das diversas áreas da vida das pessoas, como família, lazer, religião e vida comunitária. Em normas da sociedade, foram analisados os pontos mais significativos no tocante ao que a sociedade deveria proporcionar ao indivíduo, assim como o que o indivíduo deveria fazer em prol da sociedade. Nos objetivos e resultados valorizados, foi pesquisado o que as pessoas buscam com o trabalho. A partir da pesquisa na literatura, foi elaborado um modelo inicial que, não se mostrando satisfatório segundo critérios estatísticos, foi substituído por outro que apresentou significância estatística e boa aderência aos dados. O modelo escolhido foi o que melhor goodness-of-fit apresentou, quando se utilizou modelagem de equações estruturais pelo método partial least square. O estudo revelou que o significado do trabalho se reflete, na ordem, na centralidade do trabalho, nos objetivos e resultados valorizados e, por último, nas normas sociais.

O processo decisório em grupo: uma análise temporal-ambiental

Neste artigo, investiga-se a dinâmica do processo decisório conduzido por grupos de trabalho ao longo do tempo em ambientes com diferentes latitudes de ação (graus de liberdade para a atuação dos gestores distintos). O objetivo é verificar a influência do tempo e do ambiente nos processos decisórios em grupo. O tema é enfocado a partir de uma revisão teórica considerando três tópicos - o processo decisório conduzido por grupos, a influência do tempo nesses processos e a influência do ambiente nesses processos -, os quais dão origem às hipóteses a serem testadas. Na pesquisa de campo, de natureza quantitativa, utiliza-se o método survey e os dados foram coletados com 89 grupos da disciplina Jogos de Empresa, em um curso de graduação em Administração de Empresas. Para o tratamento dos dados, utilizou-se a modelagem por equações estruturais via partial least square para avaliação das relações entre os construtos. Como resultado, constatou-se influência temporal na associação entre qualidade do processo decisório e resultados organizacionais, reduzindo-se o efeito do perfil dos grupos. Já as relações interpessoais, independente do ambiente, influenciaram nos processos de planejamento e execução das decisões. Concluiu-se que diferentes relações entre perfil dos gestores, qualidade do processo e resultados são observadas pela incorporação simultânea das dimensões temporal e ambiental como contingências na análise do processo decisório em grupo.

Critical flux and fouling in ultrafiltration of proteins

In this thesis different parameters influencing critical flux in protein ultrafiltration and membrane foul-ing were studied. Short reviews of proteins, cross-flow ultrafiltration, flux decline and criticalflux and the basic theory of Partial Least Square analysis (PLS) are given at the beginning. The experiments were mainly performed using dilute solutions of globular proteins, commercial polymeric membranes and laboratory scale apparatuses. Fouling was studied by flux, streaming potential and FTIR-ATR measurements. Critical flux was evaluated by different kinds of stepwise procedures and by both con-stant pressure and constant flux methods. The critical flux was affected by transmembrane pressure, flow velocity, protein concentration, mem-brane hydrophobicity and protein and membrane charges. Generally, the lowest critical fluxes were obtained at the isoelectric points of the protein and the highest in the presence of electrostatic repulsion between the membrane surface and the protein molecules. In the laminar flow regime the critical flux increased with flow velocity, but not any more above this region. An increase in concentration de-creased the critical flux. Hydrophobic membranes showed fouling in all charge conditionsand, furthermore, especially at the beginning of the experiment even at very low transmembrane pressures. Fouling of these membranes was thought to be due to protein adsorption by hydrophobic interactions. The hydrophilic membranes used suffered more from reversible fouling and concentration polarisation than from irreversible foul-ing. They became fouled at higher transmembrane pressures becauseof pore blocking. In this thesis some new aspects on critical flux are presented that are important for ultrafiltration and fractionation of proteins.

Reaction Kinetics and Viscosity Modelling in the Fusion Syntheses of Ca- and Ca/Mg-resinates

Rosin is a natural product from pine forests and it is used as a raw material in resinate syntheses. Resinates are polyvalent metal salts of rosin acids and especially Ca- and Ca/Mg- resinates find wide application in the printing ink industry. In this thesis, analytical methods were applied to increase general knowledge of resinate chemistry and the reaction kinetics was studied in order to model the non linear solution viscosity increase during resinate syntheses by the fusion method. Solution viscosity in toluene is an important quality factor for resinates to be used in printing inks. The concept of critical resinate concentration, c crit, was introduced to define an abrupt change in viscosity dependence on resinate concentration in the solution. The concept was then used to explain the non-inear solution viscosity increase during resinate syntheses. A semi empirical model with two estimated parameters was derived for the viscosity increase on the basis of apparent reaction kinetics. The model was used to control the viscosity and to predict the total reaction time of the resinate process. The kinetic data from the complex reaction media was obtained by acid value titration and by FTIR spectroscopic analyses using a conventional calibration method to measure the resinate concentration and the concentration of free rosin acids. A multivariate calibration method was successfully applied to make partial least square (PLS) models for monitoring acid value and solution viscosity in both mid-infrared (MIR) and near infrared (NIR) regions during the syntheses. The calibration models can be used for on line resinate process monitoring. In kinetic studies, two main reaction steps were observed during the syntheses. First a fast irreversible resination reaction occurs at 235 °C and then a slow thermal decarboxylation of rosin acids starts to take place at 265 °C. Rosin oil is formed during the decarboxylation reaction step causing significant mass loss as the rosin oil evaporates from the system while the viscosity increases to the target level. The mass balance of the syntheses was determined based on the resinate concentration increase during the decarboxylation reaction step. A mechanistic study of the decarboxylation reaction was based on the observation that resinate molecules are partly solvated by rosin acids during the syntheses. Different decarboxylation mechanisms were proposed for the free and solvating rosin acids. The deduced kinetic model supported the analytical data of the syntheses in a wide resinate concentration region, over a wide range of viscosity values and at different reaction temperatures. In addition, the application of the kinetic model to the modified resinate syntheses gave a good fit. A novel synthesis method with the addition of decarboxylated rosin (i.e. rosin oil) to the reaction mixture was introduced. The conversion of rosin acid to resinate was increased to the level necessary to obtain the target viscosity for the product at 235 °C. Due to a lower reaction temperature than in traditional fusion synthesis at 265 °C, thermal decarboxylation is avoided. As a consequence, the mass yield of the resinate syntheses can be increased from ca. 70% to almost 100% by recycling the added rosin oil.

Utilização de regressão multivariada para avaliação espectrofotométrica da demanda química de oxigênio em amostras de relevância ambiental

In this work, a partial least squares regression routine was used to develop a multivariate calibration model to predict the chemical oxygen demand (COD) in substrates of environmental relevance (paper effluents and landfill leachates) from UV-Vis spectral data. The calibration models permit the fast determination of the COD with typical relative errors lower by 10% with respect to the conventional methodology.

Determinação de misturas de sulfametoxazol e trimetoprima por espectroscopia eletrônica multivariada

In this work a multivariate spectroscopic methodology is proposed for quantitative determination of sulfamethoxazole and trimethoprim in pharmaceutical associations. The multivariate model was developed by partial least-squares regression, using twenty synthetic mixtures and the spectral region between 190 and 350 nm. In the validation stage, which involved the analysis of five synthetic mixtures, prediction errors lower that 3% were observed. The predictive capacity of the multivariate models is seriously affected by spectral changes induced by pH variations, a fact that acquires a great significance in the analysis of real samples (pharmaceuticals) that contain chemical additives.

Looking beneath Dalí's paint: non-destructive canvas analysis

A new analytical method was developed to non-destructively determine pH and degree of polymerisation (DP) of cellulose in fibres in 19th 20th century painting canvases, and to identify the fibre type: cotton, linen, hemp, ramie or jute. The method is based on NIR spectroscopy and multivariate data analysis, while for calibration and validation a reference collection of 199 historical canvas samples was used. The reference collection was analysed destructively using microscopy and chemical analytical methods. Partial least squares regression was used to build quantitative methods to determine pH and DP, and linear discriminant analysis was used to determine the fibre type. To interpret the obtained chemical information, an expert assessment panel developed a categorisation system to discriminate between canvases that may not be fit to withstand excessive mechanical stress, e.g. transportation. The limiting DP for this category was found to be 600. With the new method and categorisation system, canvases of 12 Dalí paintings from the Fundació Gala-Salvador Dalí (Figueres, Spain) were non-destructively analysed for pH, DP and fibre type, and their fitness determined, which informs conservation recommendations. The study demonstrates that collection-wide canvas condition surveys can be performed efficiently and non-destructively, which could significantly improve collection management.

The influence of crystallization conditions on the filtration characteristics of sulphathiazole suspensions

Cooling crystallization is one of the most important purification and separation techniques in the chemical and pharmaceutical industry. The product of the cooling crystallization process is always a suspension that contains both the mother liquor and the product crystals, and therefore the first process step following crystallization is usually solid-liquid separation. The properties of the produced crystals, such as their size and shape, can be affected by modifying the conditions during the crystallization process. The filtration characteristics of solid/liquid suspensions, on the other hand, are strongly influenced by the particle properties, as well as the properties of the liquid phase. It is thus obvious that the effect of the changes made to the crystallization parameters can also be seen in the course of the filtration process. Although the relationship between crystallization and filtration is widely recognized, the number of publications where these unit operations have been considered in the same context seems to be surprisingly small. This thesis explores the influence of different crystallization parameters in an unseeded batch cooling crystallization process on the external appearance of the product crystals and on the pressure filtration characteristics of the obtained product suspensions. Crystallization experiments are performed by crystallizing sulphathiazole (C9H9N3O2S2), which is a wellknown antibiotic agent, from different mixtures of water and n-propanol in an unseeded batch crystallizer. The different crystallization parameters that are studied are the composition of the solvent, the cooling rate during the crystallization experiments carried out by using a constant cooling rate throughout the whole batch, the cooling profile, as well as the mixing intensity during the batch. The obtained crystals are characterized by using an automated image analyzer and the crystals are separated from the solvent through constant pressure batch filtration experiments. Separation characteristics of the suspensions are described by means of average specific cake resistance and average filter cake porosity, and the compressibilities of the cakes are also determined. The results show that fairly large differences can be observed between the size and shape of the crystals, and it is also shown experimentally that the changes in the crystal size and shape have a direct impact on the pressure filtration characteristics of the crystal suspensions. The experimental results are utilized to create a procedure that can be used for estimating the filtration characteristics of solid-liquid suspensions according to the particle size and shape data obtained by image analysis. Multilinear partial least squares regression (N-PLS) models are created between the filtration parameters and the particle size and shape data, and the results presented in this thesis show that relatively obvious correlations can be detected with the obtained models.