http://dspace.uniube.br:8080/jspui/handle/123456789/1425 2026-04-15T00:53:41Z http://dspace.uniube.br:8080/jspui/handle/123456789/1686 Título: SECAGEM DE DEFENSIVO AGRÍCOLA DO TIPO GRÂNULO DISPERSÍVEL EM LEITO FLUIDIZADO DE ESCALA PILOTO Autor(es): MARTINS LONDE, TALES Resumo: Para a indústria de defensivos agrícolas, as formulações de Grânulos Dispersíveis são bastante comuns, sendo assim garantir a qualidade do produto final é fundamental para uma boa formulação. Submeter os Grânulos Dispersíveis a secagem em leito fluidizado é utilizado pela empresa onde se desenvolve este projeto. Para este trabalho, se faz necessário conhecer o comportamento das partículas e um estudo das suas características, a fim de realizar a secagem dos granulos de um defensívo agricola que será lançada futuramente pela empresa, e assim descrever o comportamento de um leito fluidizado em escala piloto, operando em batelada, na secagem dosgrânulos para previsão do comportamento de uma unidade industrial. Os ensaios realizados ajudaram a determinar as melhores condições operacionais, e sua influência na qualidade final do produto. A secagem na temperatura de 60ºC possibilitou obter o produto com umidade média especificada entre 1% e 3%com a qualidade desejada. 2020-01-01T00:00:00Z http://dspace.uniube.br:8080/jspui/handle/123456789/1672 Título: APLICAÇÃO DE TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING NA DETECÇÃO DE PRESENÇA DE DOENÇAS NA FOLHA DO CAFEEIRO Autor(es): RODRIGO FERREIRA, LUCIANO Resumo: Atualmente a tecnologia vem ganhando espaço em todas as atividades humanas, no trabalho, no lazer, na educação e de forma mais rápida que no passado. Como a tecnologia está presente em todos os setores, não seria diferente na agricultura e neste campo ela tem se mostrado uma ferramenta indispensável no apoio à tomada de decisão. O monitoramento agrícola tem proporcionado aos agrônomos, fazendeiros, técnicos agrícolas e demais profissionais, uma análise da lavoura de forma mais precisa, possibilitando a identificação antecipada de possíveis problemas, proporcionando iniciativas preventivas antes que um problema possa afetar uma área de cultivo. Não distante disso, a análise de imagens, através do estudo de padrões, pode ajudar a identificar possíveis doenças na lavoura que posteriormente poderão ser combatidas desde o início, evitando assim a propagação de uma praga. Com a intenção de colaborar na detecção de doenças nas folhas das árvores do café surgiu este trabalho, “Detecção de doenças na folha do café através de técnicas de Machine Learning”. Diante de um universo de possibilidades de linguagens de programação que se apresentam aptas para o desenvolvimento de soluções capazes de realizar estudos de padrões de imagens, foi escolhido o software MatLab. A escolha do MatLab se deve à sua constante aplicação em casos científicos que necessitam executar uma quantidade expressiva de cálculos e simulações. O MatLab é uma das tecnologias utilizadas para operações matemáticas que envolvam matrizes e álgebra linear. Ele também fornece suporte para projetos e testes de algoritmos mais rápidos e melhores. Isso facilita a análise de dados e o estudo das mudanças de comportamento. O MatLab trata imagens como uma matriz de pixels, o que facilita a análise de comportamento e as comparações entre as imagens. Como referência, foram armazenadas imagens de folhas de café saudáveis e também folhas de café que apresentam doenças, essas duas categorias já seriam suficientes para apresentar um resultado de semelhança durante a análise de outra folha qualquer, porém, pode ocorrer que a imagem a ser analisada não tenha nenhuma ligação com folhas de café, então, uma terceira categoria de imagens foi criada e denominada “outras”. As imagens são armazenadas em pastas distintas e para o teste foram analisadas 80 imagens em cada grupo, caso algum grupo tenha menos imagens que o outro o programa levará em conta a pasta com menos imagens e selecionará a mesma quantidade nas demais pastas para realizar o estudo. Uma nova imagem que não conste nos grupos já armazenados como banco de referências é apresentada ao algoritmo e então começa um processo que analisa todas as imagens saudáveis entre elas, todas as imagens com sinais de doença entre elas e todas as imagens diversas também entre elas. Diante das comparações entre cada imagem do grupo com as demais do próprio grupo é possível chegar à matriz de confusão, que apresenta o percentual de semelhança entre as imagens quando comparadas com cada grupo. Após a utilização da função bag-of-feature um histograma é gerado conforme o vocabulário de características analisadas pela função, neste caso, foram 1000 (mil) características por imagem. A imagem a ser comparada e que já foi nformada no início do algoritmo é identificada como semelhante a um dos grupos do banco de imagens, sendo classificada através da função: categoryClassifier=trainImage CategoryClassifier(trainingSets, bag); utilizando o treinamento realizado por outra função : evaluate(categoryClassifier, trainingSets); Após esse processo é apresentada a classificação da imagem em questão, como doente, saudável ou outra. A análise permite identificar as semelhanças entre as imagens e, portanto, pode ser utilizada para distinguir diferentes doenças não só na folha do café, mas em outros tipos de cultivo. Mediante identificação será possível indicar qual a química, técnica agrícola ou outra solução profissional que seja ideal para o tratamento da planta. 2020-01-01T00:00:00Z http://dspace.uniube.br:8080/jspui/handle/123456789/1671 Título: APLICAÇÃO DOS MÉTODOS DE EULER E RUNGE-KUTTA PARA SIMULAÇÃO DA CINÉTICA DE FERMENTAÇÃO DE ETANOL Autor(es): SILVA ARAÚJO ASSIS, ROBERTO Resumo: O Brasil é o maior produtor de cana-de-açúcar do mundo, conhecida como fonte limpa e renovável de energia, a cana-de-açúcar é utilizada para a produção de açúcar e etanol. A produção do etanol é incentivada desde 1975, a partir do Decreto nº 76.593, o programa Nacional do Álcool ou Proálcool. A mistura de etanol na gasolina é legislada pela Agência Nacional de Petróleo (ANP) desde 2015, e atualmente essa proporção é de 27%. Este trabalho consiste em simular a etapa de fermentação por batelada simples para a produção de etanol com o auxílio de matemática computacional comparando os métodos matemáticos de Euler e Runge Kutta. Para isso, foi desenvolvido um programa em linguagem C#, que consiste na implementação do modelo cinético proposto por Tosetto (2002) e do conjunto de dados publicado pela autora. A metodologia empregou dados experimentais de análises feitas em amostras retiradas de plantas em operação para comparar com simulação da curva de função cinética de fermentação obtida pelos métodos de Euler e Runge-Kutta.Constatou-se que os desvios entre os dois métodos são equidistantes e para simular a curva do substrato (ART) o método Runge Kutta foi mais preciso enquanto para se calcular a função da produção do produto Etanol, Euler foi mais assertivo. 2020-01-01T00:00:00Z http://dspace.uniube.br:8080/jspui/handle/123456789/1670 Título: ESTUDO DA VIABILIDADE ECONÔMICA PARA UM BREW PUB NA CIDADE DE UBERABA/MG Autor(es): GONÇALVES DA SILVA JÚNIOR, GILMAR, Resumo: O mercado de cervejas é altamente disputado no Brasil, afinal é da cultura do brasileiro degustar tal bebida não só em ocasiões festivas, mas também quase diariamente. Porém, percebe-se que este mercado está mudando, assim como o perfil do seu públicoalvo. Os consumidores estão deixando de escolher as cervejas comuns, produzidas pelas grandes cervejarias, para consumir as cervejas artesanais ou até mesmo para produzir sua própria bebida em busca de originalidade, sabor e novas experiências. Diante desse contexto, as cervejas artesanais têm atraído potenciais investidores que transformam a produção caseira da cerveja artesanal em marcas que vendem além do sabor da bebida, o conceito e a autenticidade conferida em todo o processo. Nesse sentido, este estudo tem a proposta de analisar a viabilidade econômico-financeira de um Brew Shop, instalado na cidade de Uberaba/MG, passar a produzir e vender sua própria cerveja, transformando-se então em Brew Pub. Para tanto, apurou-se o custo do processo de produção da cerveja artesanal produzida pelo estabelecimento, criou-se cenários com projeções de vendas, pontos de equilíbrio e elaborou-se a demonstração de resultado dos exercícios projetados e demonstração de fluxo de caixa. Por fim foram calculados a taxa mínima de atratividade (TMA), o valor presente líquidos dos fluxos de caixa (VPL), a taxa de lucratividade (TL), payback simples e payback descontado. 2020-01-01T00:00:00Z