Análise energética do novo sistema de produção de maracujá amarelo na região de Marília-SP

Objetivou-se avaliar indicadores energéticos de um novo sistema de produção do maracujá amarelo na região de Marília-SP. Foram analisadas as "entradas" de energia de origem biológica, fóssil e industrial e a "saída" energética na forma de frutos produzidos por unidade de área, bem como cinco indicadores energéticos. A entrada energética totalizou 155.810,13 MJ/ha. Os adubos químicos e defensivos responderam por 71% e 24% da energia indireta industrial, respectivamente. A atividade gerou, por ciclo/ha, 587.700,00MJ, sendo a produtividade cultural 0,19MJ kg-1. A eficiência cultural foi de 3,77. A energia cultural líquida totalizou 431.889,87 MJ/ha. A eficiência energética (4.17) e o balanço energético (550.312,91MJ ha-1) foram positivos. Concluiu-se que o consumo de energia direta de origem fóssil, mesmo que significativo, ainda permite a produção do fruto de maneira ambientalmente sustentável. Os adubos químicos e defensivos foram os itens mais representativos da energia indireta industrial, em decorrência da intensificação da adubação como forma de prevenção de doenças

Avaliação de um sistema de cavaqueamento de ponteiras de eucalipto para aproveitamento energético

Os objetivos deste trabalho foram avaliar o desempenho e estimar os custos de um sistema de cavaqueamento de ponteiras de eucalipto, resultantes de colheita florestal, para aproveitamento energético em uma empresa de base florestal localizada no Estado do Pará, na Região Norte do Brasil. O sistema era composto por um picador florestal, dois tratores florestais transportadores autocarregáveis (com grua) e uma carregadora frontal. A coleta de dados baseou-se em estudo de tempos e movimentos, determinação do consumo de combustível e pesagem dos cavacos produzidos. A produtividade média do sistema foi de 17,51 toneladas por hora efetiva. A eficiência operacional foi de 51,9%, devido a diversas demoras operacionais, principalmente para conserto e manutenção do picador. O transporte de cavacos foi considerado o ponto de estrangulamento do sistema, devido a ocorrências de falta de caminhão disponível no local para o carregamento. O sistema pode produzir entre 94 e 162 vezes mais energia do que consome. O custo do sistema por hora efetiva foi de R$376,56, o que representa R$21,51/t de cavacos ou R$2,70/GJ

At-admission prediction of mortality and pulmonary embolism in an international cohort of hospitalised patients with COVID-19 using statistical and machine learning methods

By September 2022, more than 600 million cases of SARS-CoV-2 infection have been reported globally, resulting in over 6.5 million deaths. COVID-19 mortality risk estimators are often, however, developed with small unrepresentative samples and with methodological limitations. It is highly important to develop predictive tools for pulmonary embolism (PE) in COVID-19 patients as one of the most severe preventable complications of COVID-19. Early recognition can help provide life-saving targeted anti-coagulation therapy right at admission. Using a dataset of more than 800,000 COVID-19 patients from an international cohort, we propose a cost-sensitive gradient-boosted machine learning model that predicts occurrence of PE and death at admission. Logistic regression, Cox proportional hazards models, and Shapley values were used to identify key predictors for PE and death. Our prediction model had a test AUROC of 75.9% and 74.2%, and sensitivities of 67.5% and 72.7% for PE and all-cause mortality respectively on a highly diverse and held-out test set. The PE prediction model was also evaluated on patients in UK and Spain separately with test results of 74.5% AUROC, 63.5% sensitivity and 78.9% AUROC, 95.7% sensitivity. Age, sex, region of admission, comorbidities (chronic cardiac and pulmonary disease, dementia, diabetes, hypertension, cancer, obesity, smoking), and symptoms (any, confusion, chest pain, fatigue, headache, fever, muscle or joint pain, shortness of breath) were the most important clinical predictors at admission. Age, overall presence of symptoms, shortness of breath, and hypertension were found to be key predictors for PE using our extreme gradient boosted model. This analysis based on the, until now, largest global dataset for this set of problems can inform hospital prioritisation policy and guide long term clinical research and decision-making for COVID-19 patients globally. Our machine learning model developed from an international cohort can serve to better regulate hospital risk prioritisation of at-risk patients. © The Author(s) 2024