Os principais fatores que causam a mortalidade das micro e pequenas empresas no segmento de gelados comestíveis

O trabalho buscou evidenciar os fatores pelos quais empresas do segmento de gelados comestíveis estão no índice de mortalidade das micros e pequenas empresas no Brasil. No decorrer da pesquisa foi possível identificar que alguns desses motivos que levam as pequenas empresas à mortalidade, estão ligados à má gestão, que se dá por exemplo, com a mistura das contas pessoais e as contas empresariais, à recessão econômica e à falta de informação quanto ao mercado. Para melhor entender como uma empresa deve se inserir no mercado, foi feita uma breve diferenciação entre o empreendedorismo e o empreendedorismo usual, explicado o processo de abertura de empresas, além de trazer um panorama do segmento de gelados comestíveis, ou seja, todos os elementos que o empresário precisa observar ao iniciar esse tipo de negócio, como o processo de fabricação do sorvete, a higienização do ambiente, o congelamento e o armazenamento. Destacase um levantamento feito pelo SEBRAE que analisa a relação dos micro e pequenos empresários com as linhas de crédito oferecidas pelo BNDES, representando um número muito baixo no total da economia nacional, fato esse que pode caracterizar escolhas ruins para o financiamento das empresas, gerando a mortalidade precoce de muitas delas

O Grupo dos Pontos Racionais em Curvas Elípticas

In this work, we performed a bibliographic review of the study of cubic curves, emphasizing elliptical curves, demonstrating the main criteria that characterize them, defining the set of rational points in curves and how to find geometrically the sum of two points belonging to this set constitutes a abelian group structure based on Mordell's theorem.Neste trabalho, fizemos uma revisão bibliográfica do estudo das curvas cúbicas, dando ênfase nas curvas elípticas, demostramos os principais critérios que as caracterizam, definimos o conjunto dos pontos racionais em curvas e como encontrar geometricamente a soma de dois pontos pertencentes a este conjunto constitui uma estrutura de grupo abeliano tendo como base o teorema de Mordell

MODELAGEM DA VELOCIDADE DO VENTO USANDO METODOLOGIAS ARIMA, HOLT-WINTERS E RNA NA PREVISÃO DE GERAÇÃO EÓLICA NO NORDESTE BRASILEIRO

O presente artigo mostra metodologias capazes de realizar previsões de velocidade do vento com boa acurácia as quais poderão ser aplicadas no setor de geração eólica. Para isso, dados de velocidade dos ventos das regiões de Fortaleza, Parnaíba e São Luís localizadas no Nordeste Brasileiro (NEB) foram aplicados aos modelos de previsão de séries temporais - Auto Regressivo Integrado de Médias Móveis (ARIMA), Holt-Winters (HW) e Redes Neurais Artificiais (RNA), e comparados entre si com a finalidade de identificar o de melhor performance. O período compreende janeiro de 2010 até dezembro 2014. O modelo RNA apresentou os melhores valores das medidas de acurácia, principalmente o erro percentual entre as séries observadas e simuladas cujos valores foram de 8,74% (Fortaleza) e 10,50% (São Luís). A localidade de Parnaíba os valores dos erros foram menores para o modelo ARIMA, com erro percentual de 9,70%. As séries temporais previstas pelos modelos conseguem representar características importantes, particularmente, as menores intensidades da média mensal da velocidade do vento (período chuvoso), seguido das maiores intensidades da média mensal da velocidade do vento (período seco)

An assessment of biomass supply chain : a DEA application

Renewable energy generation reduces carbon emissions and responds to the targets for renewable energy sources of most EU countries; it also enhances infrastructure resilience and creates flexibility of the energy matrix. However, the availability of biomass may drastically differ from country to country within the EU. In most cases, the most challenged countries to achieve high targets for sustainability are not those with a sufficiently large supply of biomass. Because of this, it is necessary to design new biomass supply chain networks and improve the existing networks. This paper aims to assess the efficiency of biomass alternative pathways of the supply network from South America to Europe. In this particular work, three scenarios of biomass using two transportation systems were investigated, i.e., transportation of wood logs, pellets and torrefied biomass in the country of origin by truck and train transportation. Efficiency was measured using a data envelopment analysis (DEA) model derived from CCR. The results present the most efficient supply chain alternatives and highlight the feasibility of establishing closer cooperation between Brazil and countries in Europe for green energy generation. This information can assist in the process of planning and decision-making to determine the practicability of the implementation of torrefaction facilities using the most efficient logistical pathway

Modelagem de média mensal de velocidade do vento para região litorânea no nordeste Brasileiro através do método aditivo Holt-Winters com vias a previsão de geração eólica

No presente trabalho foi realizado um estudo de previsão da média mensal de velocidade do vento para a cidade de Caucaia, litoral do Estado do Ceará no nordeste do Brasil. Para isso foi utilizado o modelo aditivo de Holt-Winters, a partir dos dados de velocidade do vento ao nível de 10 m de altura no período de janeiro de 2004 até dezembro de 2005, coletados da Fundação Cearense de Meteorologia e Recursos Hídricos. A previsão mostrou-se eficiente baseada no fato de que a análise de erro realizada forneceu valores (em geral) reduzidos como, por exemplo, existe um o erro percentual médio da previsão comparado ao observado de apenas 3,5%. Dessa forma foi possível identificar que os dados previstos conseguem acompanhar o perfil dos dados observados indicando assim a viabilidade do modelo para a região de estudo. Esse trabalho poderá ser utilizado como uma ferramenta de previsão de velocidade do vento, visando o estudo e avanço da geração eólio-elétrica em diversas regiões do país, proporcionando aos tomadores de decisão a instalação de novos parques eólicos, visto que haverá possibilidade de conhecer o regime local de intensidade de vento futuro

Finite Element Modal Analysis of Transient Water Flow in Aquifers

In this paper a modal superposition method is applied for the numerical modeling of aquifers. The proximity of aquifers to populated regions requires special care in their management to avoid problems that affect the quantity and quality of the water they supply. To contribute to the management of this type of natural resource, we propose a numerical strategy based on modal analysis using the finite element method. This procedure assist water production scenarios, performing the mass balance where water extraction is done through wells, in aquifers that are subject to natural recharge. This mathematical procedure is based on the modal superposition for transient flow in porous media. To evaluate its efficiency, this strategy was compared with the classical finite element method. The advantage of the proposed method resides in the possibility of reusing the properties of the global matrix of the finite element method in transient problems, for different production conditions given by the distributed recharge and by the water extraction rate from the wells, solving the numerical problem with a more efficient use of computational resources. This strategy is useful in studies of uncertainty quantification, history matching and optimization of water production in aquifers, since these types of analysis are resource intensive for the very large number of numerical simulations required for these scenarios

Modeling box - jenkins applied a prediction of wind speed in the regions of the brazilian northeast for the fins of wind generation

In the present work, a study was carried out to predict monthly average wind speed in regions of the Brazilian Northeast. For this purpose, the Box - Jenkins modeling methodology was applied to the 10 m high wind speed data from January 2010 to December 2013. The forecast in all study locations was for the year 2014 through of the SARIMA model, which predominated in practically all regions, that is, an indication that the ideal forecast model must necessarily be introduced to the seasonal component. The prediction was efficient in some regions, for example, in Aracaju it was possible to find a MAPE error of 4.66%. In the localities of Aracaju and Salvador it is possible to identify that the predicted series tend to have similar behavior to the observed series regarding the similarity of maximum and minimum wind speed. This work could be used as a wind speed prediction tool to study and advance wind generation in several regions, providing decision makers with local wind exploitation, since it will be possible to estimate the wind regime in the future

Modelo híbrido de previsão de séries temporais para possíveis aplicações no setor de geração eólica

In this paper an innovative hybrid model of time series prediction based on the combination of two functions (linear and nonlinear) of the Holt-Winters and Artificial Neural Networks models is presented. This model is applied in wind speed in northeastern Brazil, and was able to perform short and long term forecasts with good accuracy. We highlight the efficiency of the proposed model in providing perfect adjustments to the data observed, being this affirmative according to the low values found in the statistical analysis of errors, for example, with percentage error of approximately 5.0%, and also with the value of the Nash-Sutcliffe coefficient of efficiency of approximately 0.96. These results were important for the accuracy of the data, so that they could follow the profile of the observed time series, mainly revealing greater similarities of maximum and minimum values between both series, thus showing the capacity of the model to represent characteristics of local seasonality. Wind speed prediction methods can be a useful technique in the wind power sector, for example, being able to acquire important information on how local wind potential can be harnessed for possible electric power generation.No presente artigo um inovador modelo híbrido de previsão de séries temporais baseado na combinação de duas funções (linear e não-linear), respectivas dos modelos Holt-Winters e Redes Neurais Artificiais é apresentado. Esse modelo é aplicado em velocidade do vento no nordeste brasileiro, e foi capaz de realizar previsões de curto e longo prazo com boa acurácia. Destaca-se a eficiência do modelo proposto em fornecer perfeitos ajustes aos dados observados, sendo essa afirmativa de acordo com os baixos valores encontrados na análise estatística de erros, por exemplo, com erro percentual de aproximadamente 5,0%, e também com o valor do coeficiente de eficiência de Nash-Sutcliffe no valor de aproximadamente de 0,96. Esses resultados foram importantes nas precisões encontradas, fazendo com que pudessem acompanhar o perfil das séries temporais observadas, principalmente revelando maiores semelhanças de valores máximos e mínimos entre ambas as séries, mostrando assim, a capacidade do modelo em representar características de sazonalidade local. Métodos para previsão de velocidade do vento podem constituir em técnica útil no setor de geração eólica, por exemplo, sendo capaz de adquirir informações importantes de que maneira o potencial eólico local poderá ser aproveitado para possível geração de energia elétrica

Previsão de Velocidade Média do Vento através da utilização de modelagem Auto-Regressiva de Médias Móveis (ARMA) em Região Serrana no Estado do Ceará - Brasil

Nesse trabalho é realizado uma previsão de velocidade média do vento para a cidade de Ubajara região serrana do Estado do Ceará – Brasil, através de modelagem Auto-Regressiva de Médias Móveis – ARMA. A busca por métodos de previsão de velocidade do vento poderá garantir ainda mais investimentos em geração eólica tendo em vista que isso poderar ser um fator adicional na implantação de novos parques eólicos em diversas regiões do país. Nos últimos anos o Estado do Ceará é uma das regiões do território brasileiro que mais crescem em potencia eólica instalada, exemplo disso é que em 1999 possuia um valor de 5 MW, já no ano de 2014 possui um valor de 1,2 GW. A eficácia da previsão é afirmada mediante a análise de erros realizada comparando-se as séries real e prevista. A média do erro absoluto foi de aproximadamente 0,10 m/s, o erro quadrático médio foi de 0,37 m/s, e a média do erro absoluto percentual foi de 4,82 %