Browsing by Author "Rodrigues, Duarte"
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- Emissões de carbono: caracterização do perfil de emissões de gases de efeito de estufa associadas à Monteiro, Ribas - Embalagens Flexíveis, S.A.Publication . Rodrigues, Duarte; Leal, Ana; Pereira, Isabel Maria BrásA presente dissertação tem como principal objectivo estimar as emissões de carbono resultantes das actividades da Monteiro, Ribas- Embalagens Flexíveis, S.A. A realização do inventário de gases de efeito estufa permite que a Monteiro, Ribas- Embalagens Flexíveis, S.A, identifique quais as suas fontes emissoras e quantifique as emissões de gases de efeito estufa, permitindo criar estratégias de redução das mesmas. A elaboração do inventário foi fundamentada nas directrizes do Greenhouse Gas Protocol, obedecendo aos princípios de relevância, integrabilidade, consistência, transparência e exactidão. A metodologia adoptada utiliza factores de emissão documentados para efectuar o cálculo das emissões de gases de efeito de estufa (GEE). Estes factores são rácios que relacionam as emissões de GEE com dados de actividade específicos para cada fonte de emissão. Como emissões directas (âmbito 1), foram quantificadas as emissões provenientes do uso de gás natural nas caldeiras, consumo de vapor e de água quente, e as emissões do veículo comercial da empresa. Como emissões indirectas de âmbito 2, incluem-se as resultantes da electricidade consumida. As emissões indirectas estimadas de âmbito 3 referem-se, no caso em estudo, ao transporte de resíduos, ao deslocamento de funcionários para a empresa e às viagens de negócio. Face ao tipo de emissões identificadas, criou-se uma ferramenta de cálculo que contém todos os valores de factores de emissão que podem ser utilizados em função das características específicas dos dados de actividade relativos às várias fontes emissoras da Empresa. Esta ferramenta permitirá, no futuro, aperfeiçoar o cálculo das emissões, a partir de uma melhor sistematização da informação disponível. Com este trabalho também foi possível identificar a necessidade de recolher e organizar alguma informação complementar à já existente. O ano base considerado foi 2011. Os resultados obtidos mostram que, neste ano, as actividades da Monteiro, Ribas- Embalagens Flexíveis, S.A serão responsáveis pela emissão de 2968,6 toneladas de CO2e (dióxido de carbono equivalente). De acordo com a Decisão 2007/589/CE da Comissão de 18 de Julho de 2007 conclui-se que a Monteiro, Ribas Embalagens e Flexíveis S.A. se enquadra na categoria de instalações com baixo níveis de emissões pois as suas emissões médias anuais são inferiores a 25000 toneladas de CO2e. Conclui-se que a percentagem maior das emissões estimadas (50,7 %) é proveniente do consumo de electricidade (emissões indirectas, âmbito 2), seguida pelo consumo de gás natural (emissões directas) que representa 39,4% das emissões. Relacionando os resultados obtidos com a produção total da Monteiro, Ribas- Embalagens Flexíveis, S.A, em 2011, obtém-se o valor de 0,65 kg de CO2e por cada quilograma de produto final. Algumas das fontes emissoras identificadas não foram incorporadas no inventário da empresa, nomeadamente o transporte das matérias-primas e dos produtos. Isto deve-se ao facto de não ter sido possível compilar a informação necessária, em tempo útil. Apesar de se tratar de emissões indirectas de âmbito 3, consideradas opcionais, recomenda-se que num próximo trabalho deste tipo, essas emissões possam vir a ser quantificadas. As principais incertezas associadas às estimativas de emissão dizem respeito aos dados de actividade uma vez que foi a primeira vez que a empresa realizou um inventário de gases de efeito de estufa. Há informações mais específicas sobre os dados de actividade que a empresa dispõe e que poderá, de futuro, sistematizar de uma forma mais adequada para a sua utilização com este fim.
- Emotion classification based on single electrode brain data: applications for assistive technologyPublication . Rodrigues, Duarte; Reis, Luís Paulo; Faria, Brígida Mónica; Faria, Brígida MónicaThis research case focused on the development of an emotion classification system aimed to be integrated in projects committed to improve assistive technologies. An experimental protocol was designed to acquire an electroencephalogram (EEG) signal that translated a certain emotional state. To trigger this stimulus, a set of clips were retrieved from an extensive database of pre-labeled videos. Then, the signals were properly processed, in order to extract valuable features and patterns to train the machine and deep learning models.There were suggested 3 hypotheses for classification: recognition of 6 core emotions; distinguishing between 2 different emotions and recognising if the individual was being directly stimulated or merely processing the emotion. Results showed that the first classification task was a challenging one, because of sample size limitation. Nevertheless, good results were achieved in the second and third case scenarios (70% and 97% accuracy scores, respectively) through the application of a recurrent neural network.