Cost-Effective Platform for Particulate Matter Rapid Monitoring

Particles in the air with volume ≤ 2.5 μm3 have been classified as carcinogenic by the World Health Organization (WHO). Therefore, rapid monitoring systems are crucial to obtain information about particulate matter (PM) concentrations and make this information publicly available. Supported by WHO criteria, this text focuses on the development of a field-portable cost-effective platform for rapid monitoring, data acquisition of particulate matter (PM10 and PM2.5) and measurements of environmental variables (relative air humidity and temperature) at the micrometeorological level, in addition to providing access via the Internet of Thing (IoT). The platform was tested, as well as validating its results when compared to those made available at the National Meteorology Institute-INMET (Instituto Nacional de Meteorologia). Based on this technology, tests and measurements have been performed in the local presence of the population and vehicle traffic, in order to identify the concentrations of PM in public places. Between the results obtained, the device recorded higher temperature and low humidity, at 12 noon, and the average hourly reached 175.3 µg/m3 (PM10) and 164.2 µg/m3 (PM2.5), which means a warning sign. This computational platform would be useful for cost-effective and rapid quantification of PM density even in field and resource-poor settings

Holt-Winters Forecasting for Brazilian Natural Gas Production

Nowadays, the market for natural gas production and its use as a source of energy supply has been growing substantially in Brazil. However, the use of tools that assist the industry in the management of production can be essential for the strategic decision-making process. In this intuit, this work aims to evaluate the formulation of Holt Winter\u27s additive and multiplicative time series to forecast Brazilian natural gas production. A comparison between the models and their forecast play a vital role for policymakers in the strategic plan, and the models estimated production values ​​for the year 2018 based on the information contained in the interval between 2010 and 2017. Therefore, It was verified that the multiplicative method had a good performance so that we can conclude this formulation is ideal for such an application since all the predicted results by this model showed greater accuracy within the 95% confidence interval

Wind Effect on Microclimate and Thermal Comfort Index in Open-air Public Spaces in the Brazilian Rainforest Cities

Amazon cities and rural villages came to fragment its green spaces, implying changes in the quality of life of its population. Despite clear warning signs, this picture of environmental degradation processes has affected flora and fauna with severe consequences throughout the forest, from points that tend to widen over time. Supported on a literature review of microclimate research in environments, which is based on the dew point temperature, another suitability has been formulated considering the importance of wind speed. By using computational records, when this variable is contained in the characterization of a person\u27s sense of well-being in a given outdoor environment, a thermal comfort index can be established to assist in planning the construction of appropriate leisure areas, as well as identifying unhealthy environments. The results were obtained in different places, during drier summer months in the Amazon rainforest, around the city of Belém, located in the extreme north of Brazil. The best responses were registered in an environment characterized by arboreal architecture planning, followed by an environment with an intact vegetation forest

Forecasting incidence of tuberculosis cases in Brazil based on various univariate time-series models

Tuberculosis (TB) remains the world\u27s deadliest infectious disease and is a serious public health problem. Control for this disease still presents several difficulties, requiring strategies for the execution of immediate combat and intervention actions. Given that changes through the decision-making process are guided by current information and future prognoses, it is critical that a country\u27s public health managers rely on accurate predictions that can detect the evolving incidence phenomena. of TB. Thus, this study aims to analyze the accuracy of predictions of three univariate models based on time series of diagnosed TB cases in Brazil, from January 2001 to June 2018, in order to establish which model presents better performance. For the second half of 2018. From this, data were collected from the Department of Informatics of the Unified Health System (DATASUS), which were submitted to the methods of Simple Exponential Smoothing (SES), Holt-Winters Exponential Smoothing (HWES) and the Integrated Autoregressive Moving Average (ARIMA) model. In the performance analysis and model selection, six criteria based on precision errors were established: Mean Square Error (MSE), Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percent Error (MAPE) and Theil\u27s U statistic (U1 and U2). According to the results obtained, the HWES (0.2, 0.1, 0.1) presented a high performance in relation to the error metrics, consisting of the best model compared to the other two methodologies compared here

Análise socioambiental e legislativa dos impactos da energia solar fotovoltaica no Brasil / Socio-environmental and legislative analysis of the impacts of solar photovoltaic energy in Brazil

As energias renováveis são aquelas que utilizam fontes energéticas que a própria natureza pode sintetizá-la novamente, assim, não provoca abalos significativos ao meio ambiente, diferente da mais utilizada atualmente, oriunda de resíduos fósseis, como o petróleo. O referido estudo foi realizado a partir de revisões bibliográficas, buscando informações sobre a situação atual do panorama legislativo, comercial e social em relação ao uso e delimitações das fontes de energias renováveis, tendo a energia solar fotovoltaica como a principal fonte abordada no trabalho. As pesquisas foram feitas a partir de fóruns cientificas dos últimos nove anos. Todos os dados obtidos foram usados na consolidação de informações, que foram expostas ao longo deste artigo. A partir da Resolução Normativa 482 de 2012 - REN 482/12 e posteriormente pela REN 687/15, as distribuidoras de energia elétrica deveriam aceitar a conexão de geradores alternativos de eletricidade à rede de distribuição, legalizando o uso de fontes renováveis de energia como: energia solar, eólica, biomassa, biogás, hidrelétrica e maremotriz. O elevado preço dos sistemas fotovoltaicos é o principal problema em relação ao crescimento do mercado de energia renovável, haja visto que a ausência de incentivos fiscais, sócias e comercias auxiliam no processo de desvalorização deste sistema. A utilização da energia solar possui influência em diversos âmbitos como o meio social, pois o usufruto desta fonte energética permite que locais sem acesso à energia elétrica, façam uso dos benefícios da eletricidade, contudo, no Brasil, os incentivos em relação ao uso desta energia não ocorre de maneira eficiente

Redes neurais artificiais para previsão de capacidade de carga em estacas do tipo hélice contínua / Artificial neural networks for load capacity prediction in continuous flight auger piles

As Redes Neurais Artificiais (RNAs) são usadas atualmente para uma gama de problemas lineares e não-lineares, pois é utilizada como uma ferramenta alternativa para prever determinados fenômenos no ramo da Engenharia Geotécnica. Especificamente neste trabalho, aplica-se a ferramenta RNA Perceptron de Múltiplas Camadas para previsão de capacidade de carga de estacas escavadas do tipo hélice contínua. Para a construção da base de dados foram utilizados dados de literatura de prova de carga estática e de ensaio de sondagem de simples reconhecimento (SPT) de diferentes estados do Brasil, com diferentes tipos de solo. Foram realizados 60 tipos de configurações para a arquitetura da rede neural, objetivando a predição da capacidade de carga da estaca, gerando gráficos de treinamento da rede, de teste e erro quadrático médio. Os resultados mostram que as RNAs têm um grande potencial para resolver problemas deste tipo e para auxiliar em tomada de decisões

Thermodynamics of a class of non-asymptotically flat black holes in Einstein-Maxwell-Dilaton theory

We analyse in detail the thermodynamics in the canonical and grand canonical ensembles of a class of non-asymptotically flat black holes of the Einstein-(anti) Maxwell-(anti) Dilaton theory in 4D with spherical symmetry. We present the first law of thermodynamics, the thermodynamic analysis of the system through the geometrothermodynamics methods, Weinhold, Ruppeiner, Liu-Lu-Luo-Shao and the most common, that made by the specific heat. The geometric methods show a curvature scalar identically zero, which is incompatible with the results of the analysis made by the non null specific heat, which shows that the system is thermodynamically interacting, does not possess extreme case nor phase transition. We also analyse the local and global stability of the thermodynamic system, and obtain a local and global stability for the normal case for 0<\gamma<1 and for other values of \gamma, an unstable system. The solution where \gamma=0 separates the class of locally and globally stable solutions from the unstable ones.Comment: 18 pages, version accepted for publication in General Relativity and Gravitatio

Avaliação do potencial econômico e energético de geração de energia fotovoltaica residencial em Belém – PA / Economic and energy potential evaluation of residential photovoltaic power generation in Belém – PA

A matriz energética elétrica brasileira possui baixa diversificação e um grande potencial para energia renovável pouco explorado. A crescente demanda energética no país tem ocasionado a procura de alternativas mais sustentáveis. Dentre as energias mais abundantes no meio ambiente está a energia emitida pelo sol, que pode ser convertida em energia elétrica através de painéis fotovoltaicos. Locais como o norte do Brasil se apresentam como grandes potenciais pela proximidade a linha do equador. Este trabalho tem como objetivo verificar o potencial de geração de energia solar fotovoltaica no município de Belém, no Estado do Pará, e dimensionar um sistema de microgeração residencial, avaliando o custo de implantação e o payback (retorno do investimento). A metodologia utilizada foi feita em quatro etapas, a primeira foi o levantamento de dados de radiação solar na região metropolitana de Belém-PA, a segunda etapa foi a seleção de uma residência como ponto amostral, em seguida foi feito o cálculo para estimar a energia produzida por um painel com bom custo-benefício, e, por fim, o cálculo do número de painéis necessários para que a residência alcance a média de energia consumida mensalmente. Os resultados foram obtidos através da análise dos dados de incidência solar na localidade, área demandada, eficiência do módulo e consumo energético da residência. O estudo permitiu verificar que a região metropolitana de Belém possui um grande potencial, tanto para geração de energia fotovoltaica, quanto a rentabilidade do investimento no sistema

Análise da vulnerabilidade ambiental do município de Barcarena-PA / Analysis of environmental vulnerability of Barcarena-PA

Analisar o meio ambiente é um desafio, por conta das diferentes forças que o influenciam e o moldam. No entanto, para o planejamento e gestão estratégica é necessário o monitoramento dessa variável, com esse viés surge a análise de vulnerabilidade ambiental, integrando dados de geomorfologia, pedologia, geologia, climatologia e uso e ocupação da terra, a partir das geotecnologias, utilizando como princípio norteador a metodologia de Crepani et al., considerado pesos diferentes as variáveis e considerando um fator chave – peso maior – por análise, obtendo produtos diferentes, comprovando que a metodologia utilizada deve ser adaptada por conta das condições geoambientais do local

Estudo inicial sobre a evolução do novo CORONAVÍRUS (SARS-COV-2) no estado do Pará (Brasil), no período entre 17/03/2020 e 06/04/2020.

O presente artigo apresenta o estudo inicial sobre a evolução do novo coronavírus (SARS-CoV-2) no estado do Pará, desde a confirmação do primeiro infectado no dia 18/03/2020 até o dia 06/04/2020.O estudo apresenta também um modelo matemático para estimar o número de infectados até o dia 06/05/2020. Os resultados mostram que o modelo é confiável para predições de curto prazo, cuja evolução pode ser de 1 infectado em 18/03/2020 a 761 infectados em 18/04/2020.This paper presents the initial study on the evolution of Coronavirus (SARS-CoV-2) in the state of Pará, from the confirmation of the first infected on 18/03/2020 until 06/04/2020. The study also presents a mathematical model for estimating the number of infected by 06/05/2020. The results show that the model is reliable for short-term predictions, whose evolution can be from 01 infected on 03/18/2020 to 761 infected on 18/04/2020