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- Solar panels issues and failures identificationPublication . Pinto, Augusto Manuel dos Inocentes Rodrigues; Dias, André Miguel PinheiroRecent push for the use of photovoltaic panels due to the focus on the green transition as created an inspection problem, a problem that cannot be avoided because these inspections are critical to guarantee the maximum efficiency of the photovoltaic panels and their longevity. At the same time, drone technology and machine learning technologies had significant advances, that allowed these areas to work together in order to solve the automatic panel inspection tasks more efficiently than recurring to manual processes of inspection. Detection of hotspots represent a dominant problem over solar plants energy yield, as well as over the possibility of downtime and interruptions on the grid. This project focus on automatic detection of photovoltaic panel specific failures, using thermal images collected by infrared cameras transported on UAV vehicles. It intends to prove the efficiency of the use of artificial neural networks detecting failures on thermographic images recollected by sensors mounted on Unmanned Aerial Vehicles.
- Desenvolvimento de uma célula de combustível enzimática de glicose/O2 baseada em papelPublication . Pinto, Ricardo Jorge Fraga; Morais, Simone BarreiraA crescente preocupação com as mudanças climáticas e a necessidade de reduzir as emissões de gases com efeito de estufa têm aumentado a procura por soluções energéticas mais limpas e sustentáveis, assim como a utilização de materiais mais amigos do ambiente e reutilizáveis. Neste contexto, a presente dissertação propõe o desenvolvimento de uma célula de biocombustível enzimática de glicose/O₂ (EBFC), utilizando papel como substrato para os elétrodos, minimizando e reduzindo o uso de material, com o intuito de aumentar a sustentabilidade ambiental no fabrico de dispositivos analíticos. A EBFC é composta por dois bioelétrodos, com imobilização das enzimas glicose desidrogenase (bioânodo) e bilirrubina oxidase (biocátodo). A seleção do nanomaterial adequado para a construção dos elétrodos foi realizada utilizando voltametria cíclica (CV), uma técnica eletroquímica que permite comparar a eficiência de diferentes nanomateriais em termos de transferência eletrónica e atividade de oxidaçãoredução. Foram testados dois nanomateriais de carbono (carbono mesoporoso e negro de fumo), bem como dois solventes diferentes na sua dispersão, nomeadamente N,Ndimetilformamida (DMF) e dodecil sulfato de sódio (SDS) tendo-se verificado que o carbono mesoporoso, dispersado em DMF, apresentou o melhor desempenho, sendo então selecionado para a construção dos biossensores. Este material demonstrou uma capacidade superior de imobilização de enzimas, facilitando a transferência direta de eletrões e aumentando a eficiência dos processos redox. Os bioelétrodos desenvolvidos com base neste nanomaterial foram inicialmente caracterizados como biossensores para os seus substratos (glicose e O2) usando as técnicas CV e amperometria. No caso do biossensor de glicose, foram alcançados resultado com uma sensibilidade de 3,33 μA/mM e um limite de deteção (LOD) de 0,049 mM. Já no biossensor de oxigénio, obteve-se uma sensibilidade de 32,54 μA/mM, com um LOD de 0,002 mM. A célula de combustível enzimática glicose/O2 foi então construída usando o bioelétrodo papel(MC)/GDH, como ânodo, e bioelétrodo papel(MC)/BOx, como cátodo. As curvas de polarização da célula de combustível permitiram analisar o seu desempenho energético. A potência máxima gerada pela célula foi de 0,13 μW na presença de glicose, um valor baixo, mas suficiente para aplicações em biossensores de baixo consumo energético. Apesar da potência gerada ser relativamente baixa, a EBFC desenvolvida demonstra um elevado potencial para ser utilizada como um biossensor autossuficiente na determinação de glicose, especialmente em dispositivos biomédicos portáteis. Esta tecnologia inovadora representa um passo importante na criação de soluções sustentáveis e ecológicas para a monitorização de saúde, alinhando-se com as exigências atuais de energias renováveis e dispositivos autossustentáveis.
- Potential of marine macroalgae as a source of iodine and natural antioxidants: their use in inhibiting lipid peroxidation reactions in food productsPublication . Santos, Francisca Filipa Pereira Leite dos; Soares, Cristina Maria DiasThe deterioration of food quality due to lipid peroxidation poses a significant challenge in the food industry. This study evaluates the effectiveness of seaweed extracts as natural antioxidants in preventing lipid oxidation during the accelerated ageing of oils used in canned fish. Ten seaweeds were selected: four brown (Fucus vesiculosus, Himanthalia elongata, Eisenia bicyclis, and Undaria pinnatifida); two green (Ulva Lactuca, and Codium tomentosum); and 4 red (Palmaria palmata, Gracilaria gracilis, Chondrus cripus, and Porphyra dioica). Solid-liquid extraction (SLE) was used to optimize extraction conditions, followed by subcritical water extraction (SWE) at 140°C and 190°C, and ultrasound-assisted extraction (UAE) for 10 and 20 minutes. The extracts were analyzed for phenolic compounds and antioxidant capacity. Olive and sunflower oils were tested for lipid oxidation and accelerated ageing tests were conducted on sunflower oil with the seaweed extracts. The results were compared to a control and BHTtreated oil. Brown seaweeds consistently showed the best antioxidant performance, significantly reducing lipid oxidation, while red seaweeds were less effective. Sensory analysis indicated less rancidity in oils treated with brown macroalgae. These findings suggest that brown seaweeds have strong potential as natural antioxidants, offering a possible replacement for synthetic antioxidants in food preservation. Further research is needed to optimize extract concentration, assess nutritional impacts, and examine long-term effects on the shelf life of canned fish.
- Isochrone maps in real estate: geographic informationPublication . Pessoa, Jorge Manuel Aguiar; Reis, Rosa Maria do Nascimento da SilvaThe real estate industry is constantly evolving, yet traditional property recommendation systems often ignore crucial factors like accessibility and convenience, focusing predominantly on property features such as price, size, and location. To address this, this thesis explores the use of isochrone maps to enhance the personalization of real estate recommendations. By examining the current shortcomings of recommendation systems, this research emphasizes how isochrone maps can offer a more complete understanding of a property's spatial accessibility. Through the creation of a prototype system, the study illustrates how incorporating isochrones into the recommendation process enables more informed property searches, assisting users in finding homes that not only align with their preferences but also suit their lifestyles regarding commute and convenience. The results indicate that isochrone maps significantly improve real estate recommendation systems, providing a more user-friendly and thorough property search experience. This research covers the way for the real estate industry to offer more relevant, accessible, and satisfying recommendations to potential buyers.
- Integrating a software asset management solution in a software development companyPublication . Silva, João Miguel Almeida Ferreira da; Silva, Nuno Alexandre Pinto daIn recent years, the complexity of software development, or even other types of work, has been increasing because of the need for various licensed products and services, with each new tool introducing distinct licensing requirements. As organizations increasingly rely on a broad array of software, managing these licenses has become a significant challenge. The details of tracking multiple software licenses, ensuring compliance, and avoiding legal or financial penalties can strain an organization’s resources. This is particularly true for medium-sized companies like Mindera, which operates under a decentralized, self-organizing model. In such organizations, individual employees are often tasked with managing software licenses in addition to their core responsibilities, creating inefficiencies and potential risks. In Mindera, over twenty different software licenses are provided to over a thousand employees, ranging from integrated development environments to design tools. These licenses are managed by different groups of people within the organization, and this decentralized system leads to a variety of challenges. It is difficult to ensure that licenses are revoked when employees leave, track the aggregate cost of licenses, or determine usage patterns for cost optimization. Furthermore, employees often experience delays when requesting new licenses, impacting their productivity and, in some cases, the overall performance of the organization. To address these challenges, this project aims to develop a centralized, automated platform for managing software licenses within Mindera. The platform will streamline license tracking, simplify revocation, and automate communication with software providers, offering a comprehensive solution to the company’s software asset management (SAM) needs. The system will enable dynamic policy definitions, allowing certain actions such as the automatic issuance or revocation of licenses based on predefined rules. Moreover, it will integrate with user support tools to make it easier for employees to request licenses, and maintain historical records to allow for better insights, cost control, and reporting. The solution designed implements two services, Core Service, which will handle all of the information regarding the licenses, and the Frontend Web, which will be a user-facing service to allow the data to be properly managed.
- Estudo das empresas estatais brasileiras do setor de eletricidade listadas na B3 no período 2018-2022 por meio da análise de indicadores económico-financeirosPublication . Santos, Rui Alves dos; Pereira, Adalmiro Álvaro Malheiro de Castro Andrade; Teixeira, Catarina Vilaça TeixeiraO estudo dos indicadores econômico-financeira é um instrumento essencial para a análise do desempenho da gestão das organizações, com esse método podemos avaliar empresas e compara-las as demais empresas dos mesmos segmentos, possibilitando uma visão abrangente de todo setor. Além disso, possibilita a comparação de práticas de gestão e desempenho entre empresas públicas e privadas, fornecendo uma visão ampla de suas estratégias e modelo de negócios. Diante dessa importância, o objetivo dessa dissertação foi avaliar a gestão financeira das empresas públicas do setor elétrico brasileiro por meio da análise de seus indicadores econômico-financeiros. Para isso foi traçado três objetivos estratégicos, onde foram calculados os indicadores das empresas estatais, avaliados e por fim comparados à gestão financeira das maiores empresas privadas do setor. Para esse fim primeiramente foi realizado pesquisa descritiva de natureza quantitativa, por meio de procedimento documental, tendo como amostra as quatro maiores empresas estatais e privadas do setor de energia elétrica listadas na bolsa de valores brasileira B3. Após a análise dos dados foi possível concluir que embora existam algumas diferenças nos indicadores, estes não indicam de maneira clara que as empresas de gestão estatal possuem um pior desempenho em relação às privadas, tendo cada gestão vantagens específicas, com empresas estatais sendo mais conservadoras enquanto empresas privadas apresentam uma postura mais agressiva.
- Análise sistemática de revisão da literatura em diferentes ambientes de produçãoPublication . Matos, João Carlos Ribeiro; Santos, André Borges Guimarães Serra eO ambiente empresarial sofreu uma transformação considerável como resultado da quarta revolução industrial, ou Indústria 4.0. Esta mudança é marcada por uma maior conetividade, digitalização e automatização dos processos de fabrico, e uma maior ênfase na tomada de decisões baseada em dados. Para serem competitivas e reagirem rapidamente às mudanças no mercado, as empresas devem modificar as suas estratégias e processos de gestão à luz deste novo paradigma. Neste contexto, esta dissertação explora o domínio dinâmico dos paradigmas de gestão. O objetivo é desenvolver um trabalho de investigação que integre os diferentes paradigmas de gestão aplicáveis na era da Indústria 4.0, focando-se nas abordagens de Gestão Lean, Gestão Ágil, Gestão Colaborativa e Gestão em Tempo Real, avaliando a sinergia, vantagens e benefícios, dificuldades e barreiras de implementação no contexto da Indústria 4.0. Foi realizada uma revisão bibliográfica através do método snowballing, no sentido de obter uma compreensão aprofundada dos temas referidos. Ainda na revisão bibliográfica é feita uma análise bibliométrica, que permite compreender o estado atual desta área de investigação. Posteriormente é feita uma exploração de interconexões para melhor compreensão do tema. Seguidamente, será feita um Revisão Sistemática da Literatura estruturada em seis passos, que recorre a bases de dados como a Web of Science. Este processo sistemático permite consolidar o conhecimento e discutir as interconexões entre os paradigmas de gestão e a Indústria 4.0. Os resultados do estudo mostram que cada paradigma de gestão tem qualidades especiais que são vantajosas quando incorporadas no ambiente digital da Indústria 4.0. Por exemplo, a Gestão Ágil melhora a flexibilidade e a capacidade de adaptação a desenvolvimentos imprevistos, enquanto a Gestão Lean ajuda a reduzir o desperdício e a otimizar os procedimentos. A Gestão em Tempo Real utiliza dados em tempo real para permitir operações eficientes e reações rápidas às flutuações do mercado, enquanto a Gestão Colaborativa ajuda a coordenação e a comunicação entre muitos intervenientes na cadeia de valor. A utilização dessas estratégias no contexto da Indústria 4.0 potencializa a sinergia entre a tecnologia digital e os procedimentos de gestão, além de atender às novas demandas organizacionais e oferecer uma assistência abrangente, adaptável e eficaz. De acordo com a dissertação, a integração dessas abordagens pode auxiliar as empresas a superar obstáculos relacionados à tecnologia e à cultura, ao promover uma gestão mais inteligente, flexível e cooperativa, capaz de reagir rapidamente às mudanças no mercado e às expectativas dos clientes. O trabalho conclui com recomendações para investigação futura, destacando a necessidade de investigar mais detalhadamente a integração prática destas técnicas nas empresas e de identificar os obstáculos específicos que precisam de ser abordados em várias indústrias. Ao apresentar uma investigação exaustiva das sinergias entre os paradigmas de gestão e as tecnologias da Indústria 4.0, a dissertação faz avançar o tema da gestão industrial e estabelece as bases para um estudo mais aprofundado e aplicações úteis.
- A framework Gaia-X e sistemas IoT para aplicação em contexto do sector da energiaPublication . Barros, Ricardo Miguel de Carvalho Barbosa; Pinho, Luís MiguelGaia-X aims to develop a common, secure, and sovereign data infrastructure for Europe that will enable the data owner to retain full control and sovereignty over the data while fostering collaboration between different sectors. This dissertation will therefore be conducting research on the application of the Gaia-X framework to the energy sector, specifically in leveraging decentralized data sharing for better management and innovation of energy. With Gaia-X has been planned to be secure, transparent, and efficient while guiding the transition towards more sustainable energy systems. The dissertation analyzes data spaces, its inner working and its ecosystem, the architecture of Gaia-X, from federation services over compliance mechanisms to components needed to implement a secure dataspace. Considering that the prototype was developed with many limitations, such as the early stage in development of the Gaia-X Digital Clearing House, and given that detailed documentation is scarce, it forms a very good basis with which one can improve. Despite these limitations, the dissertation provides valuable insights into challenges and opportunities that accompany the deployment of the Gaia-X framework in the energy sector. It highlights the necessity for further development both at the level of technical standards and at that of regulatory frameworks for large-scale adoption. Nevertheless, this dissertation corroborates the potential of the Gaia-X framework to support secure, decentralized data ecosystems as the key enabler for innovative and sustainable energy management, thus suggesting directions for further research and practical applications.
- Proposta de um índice para auferir as ações de sustentabilidade: o caso IFMTPublication . Bennemann, Camila Beatriz; Silva, Rui Filipe Pereira Bertuzi da; Lima, Fernando Parra dos AnjosA sustentabilidade remete-se à capacidade de desenvolver meios para atender as necessidades básicas do presente sem comprometer a capacidade das gerações futuras, relacionando ações nas dimensões econômicas, sociais, culturais e ambientais. A preocupação com a sustentabilidade está em ascensão e ações precisam ser realizadas para fortalecer o tema, pois não é um tópico vencido, mas pesquisas como esta, podem contribuir para a melhoria e principalmente aferição da sustentabilidade. No sentindo de fortalecer as práticas relacionadas ao tema no IFMT, esta dissertação tem o objetivo principal de propor um índice para aferir as ações de sustentabilidade. A metodologia desta pesquisa classifica-se como exploratória e descritiva, através de uma análise de abordagem mista e com recurso de estudo de caso múltiplo. As técnicas utilizadas incluem a revisão bibliográfica e análise de conteúdo. Os métodos de recolha de dados são a entrevista estrutura e observação direta participante com visita in loco, além da utilização de dados abertos. Para alcançar o objetivo principal foram identificadas as dimensões caracterizadoras da sustentabilidade e as variáveis relevantes ao contexto do IFMT. Em seguida o índice foi desenvolvido com base na revisão bibliográfica e construída uma ferramenta de avaliação no software Microsoft Office Excel. A validação foi conduzida utilizando uma amostra de três unidades. Os dados coletados foram planilhados e analisados usando a ferramenta criada. Como resultado as três unidades obtiveram as notas 48,15%, 55,13% e 65,08%, respectivamente, o que indica que as ações de sustentabilidade nos campis do IFMT são variáveis, porém conclui-se que o índice é aplicável e os resultados foram comparados com a literatura. Neste sentido, espera-se fornecer à instituição um conjunto de indicadores abrangentes, além de dados para fundamentar decisões quanto a investimentos e alocações de recursos, a fim de fortalecer a atuação da instituição no campo da sustentabilidade.
- Deteção histopatológica de cancro oral utilizando técnicas de deep learningPublication . Nascimento, João Bernardo de Almeida Ribeiro Guerra do; Gomes, Elsa Maria de Carvalho FerreiraO cancro oral, particularmente o carcinoma oral das células escamosas (COCE), é um dos tipos mais prevalentes e letais de cancro, representando cerca de 95% dos cancros orais. O diagnóstico precoce do COCE é essencial para aumentar a taxa de sobrevivência dos pacientes, sendo tradicionalmente realizado através da análise de imagens histopatológicas por profissionais de saúde. No entanto, o uso de técnicas de Inteligência Artificial, como o Deep Learning, tem o potencial de revolucionar este processo, permitindo diagnósticos mais rápidos e precisos. Nesta investigação, foi desenvolvido um modelo de Deep Learning baseado na arquitetura EfficientNetB3, combinado com camadas de Transformer para melhorar a extração de características e a capacidade de atenção do modelo. Este modelo foi treinado utilizando técnicas de Transfer Learning, que permitiram aproveitar os conhecimentos adquiridos com grandes conjuntos de dados previamente treinados, adaptando-os ao problema específico de classificação de imagens histopatológicas. Foram também implementadas técnicas de aumento de dados e normalização para aumentar a robustez do modelo. Os resultados obtidos mostraram que o modelo proposto alcançou uma taxa de acerto de 96% no conjunto de teste, superando modelos existentes. Estes resultados evidenciam a eficácia do modelo na classificação precisa de tecido saudável e cancerígeno em imagens histopatológicas. Além disso, foi realizada uma análise estatística para verificar a significância dos resultados obtidos, confirmando a superioridade do modelo desenvolvido. No futuro, propõe-se a adaptação do modelo para a deteção de subtipos de cancro oral e a utilização de técnicas de segmentação de imagens, que poderão permitir uma deteção mais precisa das áreas afetadas pelo cancro, complementando o processo de diagnóstico clínico. A integração deste tipo de modelos num sistema de apoio à decisão clínica é também uma direção promissora, com o potencial de melhorar o tempo e a precisão do diagnóstico em ambiente hospitalar.