University of Pernambuco - Engineering School/ Editorial System Journals
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Projeto, Desenvolvimento e Testes de Piranômetros de Baixo Custo - Uma Avaliação de Acurácia e Custo
No full textA medição precisa da radiação solar é crucial para a expansão da energia solar no Brasil, especialmente para avaliar o recurso disponível. No entanto, o alto custo dos piranômetros de precisão tem sido um obstáculo, limitando o acesso ao mapeamento da radiação solar em várias regiões do país. Se o custo de fabricação desses dispositivos fosse menor, tanto instituições de pesquisa quanto empresas do setor poderiam realizar mapeamentos mais abrangentes e acessíveis. Para resolver isso, este trabalho propõe o desenvolvimento de um piranômetro de baixo custo. Nosso protótipo, construído com componentes acessíveis e técnicas simplificadas, busca alcançar incertezas de medição próximas às de piranômetros Classe A. O principal objetivo é democratizar o acesso a essa tecnologia, permitindo sua aplicação em pesquisas acadêmicas, projetos educacionais e diversas aplicações práticas da energia solar. O protótipo construído, apresentou resultados satisfatórios na medição da irradiância solar global horizontal, utilizando dois sensores: uma mini célula fotovoltaica e um fotodiodo UV040-BG. As curvas de irradiância geradas mostraram-se próximas às de um piranômetro padrão Classe A, evidenciando a confiabilidade do protótipo. As métricas estatísticas confirmam essa confiabilidade: o RMSE foi de 28,5 W/m² e o nRMSE de 2,6%, com um desvio por RMSE de 28,47 W/m² para a mini célula fotovoltaica. Para otimizar o custo e o desempenho, sugerimos usar apenas a mini célula fotovoltaica, implementar monitoramento em nuvem, estender a coleta de dados e aplicar machine learning para maior precisão. A integração de um Microcontrolador ESP32 permite o monitoramento diário da irradiância, facilitando a avaliação do recurso solar. Em comparação com o mercado, onde piranômetros Classe A custam aproximadamente R 21.511,29 e Classe C R 600,56. Seu desvio por RMSE de 28,47 W/m² é inferior ao erro máximo da Classe C (±30 W/m²). Embora não atinja a precisão da Classe A (±10 W/m²), o protótipo demonstra um desempenho notável para sua categoria de custo, sendo uma alternativa viável e de baixo custo. Essa iniciativa visa reduzir barreiras financeiras, promover a inclusão tecnológica e fortalecer a formação de profissionais em energias renováveis, posicionando o protótipo como uma alternativa promissora para impulsionar o mapeamento da radiação solar no Brasil
ODS 6 no Brasil
No full textApesar de cerca de 71% da superfície do planeta ser coberta por água, apenas 1% de toda a água existente na Terra é doce e acessível ao consumo humano, o que torna sua gestão um dos maiores desafios contemporâneos (Gastmans et al., 2021). Em 2022, dados da UNESCO (2024) indicaram que aproximadamente 2,2 bilhões de pessoas no mundo não tinham acesso à água potável, e cerca de 3,5 bilhões viviam sem acesso a serviços adequados de saneamento básico. No contexto brasileiro, esse cenário é agravado por deficiências históricas na infraestrutura urbana e pela desigualdade na prestação dos serviços de saneamento entre as diferentes regiões do país. A Agenda 2030 das Nações Unidas, lançada em 2015, estabeleceu 17 Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS), entre os quais destaca-se o ODS 6: Assegurar a disponibilidade e a gestão sustentável da água e do saneamento para todos (ONU, 2015). Este estudo teve como objetivo mapear o desempenho do Brasil frente às metas propostas para o ODS 6, utilizando indicadores do Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS) e do Instituto Cidades Sustentáveis (IDSC–BR). Foram analisados os seguintes indicadores, para o ano de 2022: perdas de água na distribuição (IN049), cobertura de abastecimento de água (IN055), cobertura da rede de esgotamento sanitário (IN056), índice de tratamento de esgoto (IN016) e a incidência de Doenças Relacionadas ao Saneamento Ambiental Inadequado (DRSAI). Os resultados apontam para um panorama heterogêneo no Brasil e, em muitos aspectos, alarmante (IDSC–BR, 2024; SNIS, 2024). Nenhuma unidade federativa atingiu a meta estabelecida para perdas de água na distribuição (≤ 12,1%), sendo que mesmo o estado com melhor desempenho, Goiás, apresentou perdas de 28,34%. Acerca da cobertura de abastecimento de água, onze estados superaram a meta (≥ 85%), com destaque para o Distrito Federal, que registrou 99% de cobertura. Contudo, em estados como o Amapá, com 46,93% da população é atendida por rede de água. A situação é ainda mais crítica quando se avalia a cobertura da rede de esgoto: apenas quatro unidades federativas cumpriram a meta (≥ 80%), sendo elas Distrito Federal, São Paulo, Minas Gerais e Paraná, e em estados como Amapá, apenas 5,38% da população é atendida. Quanto ao índice de tratamento de esgoto, embora 7 unidades federativas tenham registrado índices superiores a 95% (Distrito Federal, Roraima, Tocantins, Amapá, Mato Grosso do Sul, Paraná e Santa Catarina), dez estados apresentaram resultados bastante inferiores à meta de 80%, com destaque negativo para o Acre (8,61%). Embora a incidência de DRSAI tenha permanecido dentro da meta nacional em todos os estados, a persistência de déficits estruturais na cobertura e tratamento dos serviços evidencia a urgência da adoção de políticas públicas mais eficazes e investimentos estratégicos na área. A disparidade regional observada indica que é desafiador alcançar plenamente as metas do ODS 6 no Brasil até 2030, pois exige não apenas esforço técnico, mas também um comprometimento político robusto, com atenção especial às regiões historicamente negligenciadas. Os resultados demonstram que, apesar de avanços pontuais, o Brasil ainda enfrenta desafios significativos para garantir a universalização e a sustentabilidade dos serviços de saneamento. A concretização do ODS 6 no Brasil depende da adoção urgente de medidas estruturantes e do fortalecimento da governança hídrica e sanitária em todos os níveis da federação
Seleção de Características com Algoritmos Bioinspirados para Acurácia e Eficiência na Previsão do IPCA
No full textA inflação, definida como o aumento contínuo e generalizado do nível de preços da economia, corrói o poder de compra da moeda e gera incertezas que afetam as decisões de consumo e investimento (MANKIW, 2021). Por seus efeitos na estabilidade e no desenvolvimento econômico, sua previsão é uma tarefa de grande interesse para bancos centrais e projetistas. O Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA), principal indicador da inflação brasileira, é um índice composto pela variação de preços de um conjunto de produtos e serviços divididos em subgrupos, e exibe um comportamento complexo e não linear. Contudo, a modelagem preditiva do IPCA se depara com um desafio inerente à complexidade da economia: a alta dimensionalidade. A abundância de variáveis macroeconômicas disponíveis, embora potencialmente informativas, pode paradoxalmente prejudicar a análise, aumentando o custo computacional, introduzindo ruídos e elevando o risco de sobreajuste do modelo (overfitting). A literatura recente reforça a importância de lidar com essa questão, como no estudo de Miałkowska et al. (2022), que demonstrou uma aceleração de quase cinco vezes no aprendizado de um modelo financeiro ao reduzir drasticamente o número de variáveis, evidenciando o compromisso crucial entre acurácia e eficiência. Para realizar essa seleção, a literatura apresenta diferentes abordagens, como métodos de Filtro, que são rápidos, mas podem ignorar interações complexas; métodos Embutidos, que integram a seleção ao treinamento do modelo; e métodos de Envoltório (Wrapper), que tratam a seleção como um problema de busca. . Neste trabalho, optou-se pela abordagem de Envoltório, que, embora computacionalmente mais intensiva, oferece uma vantagem decisiva: ela avalia a qualidade de um subconjunto de características utilizando o próprio modelo de previsão final como critério. Isso garante que as variáveis selecionadas são otimizadas para maximizar a performance do modelo específico em questão. Para implementar essa abordagem,foram utilizados o Algoritmo Genético (GA) e o Otimizador por Enxame de Partículas (PSO), duas técnicas bioinspiradas capazes de explorar eficientemente um vasto espaço de soluções para identificar subconjuntos de características com alto poder preditivo combinado, uma vantagem decisiva para modelar fenômenos complexos como a inflação. Para testar a eficácia desses algoritmos, o arcabouço metodológico deste estudo foi aplicado sobre um modelo de previsão híbrido. Essa estrutura segue a abordagem proposta por Zhang (2003), que parte da premissa de que uma série temporal pode ser decomposta em componentes lineares e não lineares. Assim, o modelo combina um ARIMAX para capturar as relações lineares nos dados com um Random Forest (RF) para modelar os padrões não lineares remanescentes nos resíduos. É sobre essa estrutura que o impacto da seleção de características com GA e PSO é avaliado, utilizando um dataset inicial de 28 variáveis macroeconômicas e setoriais para prever o IPCA.. A análise quantitativa dos resultados revelou que, com a drástica redução das features, os modelos apresentaram um desempenho preditivo inferior. Para avaliar os modelos, utilizou-se a Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE). O modelo completo, utilizando todas as 27 variáveis exógenas, serviu como benchmark, alcançando um RMSE de 0.1046. Em contraste, os modelos com seleção de características tiveram erros maiores: o subconjunto selecionado pelo Algoritmo Genético (GA) ('IPCA_Saúde_cuidados_pessoais', 'IPCA_Vestuário', 'USDBRL', 'Consumo_Energia_Comercial' e 'Estoque_Empregos_Formais_Total') resultou em um RMSE de 0.1266, enquanto o conjunto do Otimizador por Enxame de Partículas (PSO) ('IPCA_Transportes', 'IGP_DI', 'Produção_Derivados_Petróleo', 'Consumo_Gasolina' e 'Estoque_Empregos_Formais_Total') alcançou um RMSE de 0.1707. Essa perda de acurácia pode ser atribuída a alguns fatores. Primeiramente, a quantidade de features foi pré-fixada em cinco, um número que pode ter sido restritivo demais, levando à exclusão de variáveis com informações relevantes. Adicionalmente, a própria natureza complexa e não linear das interações entre as variáveis econômicas pode exigir um conjunto maior de dados para ser adequadamente modelada. Ainda assim, o estudo evidencia um claro trade-off: apesar da queda na performance, obteve-se uma redução de mais de 81% na dimensionalidade, resultando em modelos mais simples e interpretáveis. Essa observação motiva diretamente os trabalhos futuros, que incluem a ampliação da análise para datasets de outros países, a exploração de técnicas baseadas em grafos e, crucialmente, a realização de um estudo para descobrir, de maneira automática, a quantidade ideal de features para o modelo, buscando um equilíbrio ótimo entre acurácia e parcimônia.
Palavras-chave: Previsão de Séries Temporais; Seleção de Características; Modelos Híbridos; Algoritmos Bioinspirados.
Referências
MANKIW, N. G. Princípios de Macroeconomia. 9. ed. São Paulo: Cengage Learning, 2021.
MIAŁKOWSKA, K. et al. Feature Selection for financial data – comparison. Procedia Computer Science, v. 207, p. 3041–3050, 2022.
ZHANG, G. P. Time series forecasting using a hybrid ARIMA and neural network model. Neurocomputing, v. 50, p. 159-175, 2003
Integração de Bases Heterogêneas em Saúde com Princípios de Inteligência Artificial Responsável
No full textEsta pesquisa tem como proposta investigar estratégias para integrar dados heterogêneos na área da saúde, com ênfase nos desafios de interoperabilidade tanto estrutural quanto semântica. A área da saúde é caracterizada por uma grande variedade de fontes de informação, como prontuários eletrônicos, sistemas de notificação, exames laboratoriais e registros hospitalares, que, muitas vezes, seguem formatos e padrões distintos (TORAB‑MIANDOAB et al., 2023). Essa diversidade dificulta o compartilhamento de informações entre sistemas e compromete análises clínicas mais abrangentes, tornando a integração um desafio relevante (RAGHUPATHI; RAGHUPATHI, 2014). O objetivo geral do trabalho é propor e avaliar abordagens que contribuam para a integração de dados de diferentes origens, buscando reduzir a fragmentação e ampliar a capacidade de análise conjunta entre sistemas. Em especial, pretende-se investigar o uso de ontologias biomédicas — como a SNOMED CT — como recurso para promover o alinhamento semântico entre bases com vocabulários e estruturas distintas. Ontologias oferecem um meio de representar formalmente o conhecimento de um domínio, o que pode facilitar o mapeamento e a padronização de informações, mesmo quando expressas de formas variadas (SCHULZ et al., 2009). Como cenário de aplicação e validação da proposta, será adotado o contexto da saúde materna, com foco específico em registros relacionados à pré-eclâmpsia. A escolha se deve à complexidade dessa condição clínica e à diversidade de dados necessários para seu monitoramento — como sinais vitais, exames laboratoriais, histórico gestacional e anotações médicas. Essa variedade torna a pré-eclâmpsia um caso representativo dos desafios de integração semântica na prática clínica. Além dos aspectos técnicos, o projeto também se compromete com princípios de ética e responsabilidade no tratamento de dados sensíveis. As soluções desenvolvidas deverão ser transparentes, seguras e compreensíveis, especialmente diante de seu possível uso em contextos assistenciais. A proposta busca não apenas viabilidade técnica, mas também utilidade prática e aderência a boas práticas de saúde digital. A metodologia prevista inclui: (i) uma revisão sistemática da literatura sobre integração de dados clínicos, ontologias biomédicas e aplicações em saúde materna; (ii) a seleção de bases de dados com características heterogêneas e informações relevantes sobre pré-eclâmpsia; (iii) o desenvolvimento de um protótipo de integração baseado em mapeamento ontológico; e (iv) a análise dos resultados obtidos, com foco em aspectos como consistência, completude e aplicabilidade. Embora este seja um projeto em fase inicial, espera-se que seus resultados incluam a sistematização de boas práticas para integração semântica de dados clínicos, a construção de um modelo ontológico voltado à pré-eclâmpsia e a validação de um protótipo funcional. A expectativa é que tais contribuições ajudem a fortalecer a organização da informação em saúde, favorecendo análises mais integradas e apoiando a tomada de decisão em cenários clínicos complexos
Pedologia e Geoprocessamento
No full textO crescimento demográfico descontrolado, junto à escassez de planejamento urbano, tem levado muitas pessoas a se estabelecerem em áreas de risco. Sendo assim, esse processo de urbanização informal aumenta a vulnerabilidade das populações, tornando ainda mais difícil a implementação de políticas públicas de prevenção e mitigação, (ZAMBON; SALVATI, 2018; SHEN et al., 2022). Segundo o IBGE (2022), Recife, capital pernambucana, possui uma população estimada com aproximadamente 1.488.920 habitantes, representando uma densidade demográfica com cerca de 6.803,60 hab./km². A área do município é bastante povoada e urbana e, de acordo com o IBGE, 38,1% dessa população possui um rendimento mensal de ½ salário-mínimo, o que é uma das maiores causas da ocupação desordenada nas áreas de encostas e morros. A realização de estudos e análises em áreas de riscos de deslizamentos pode apresentar desafios, devido a diversas interferências antrópicas, o que acaba dificultando os avanços para se evitar acidentes nessas áreas. Diante disso, a pesquisa busca a avaliação e análise geológica por meio do geoprocessamento, mostrando os fatores considerados no mapeamento de uma área de risco no bairro de Dois Unidos, em Recife/PE, destacando os principais impactos socioambientais e econômicos, decorrentes das ações inadequadas na ocupação dessas áreas. O bairro de Dois Unidos fica localizado no município da cidade do Recife, fazendo parte da Região Político Administrativa 2 (RPA 2), possuindo uma área territorial de cerca de 312 hectares, com uma população residente de 32.805 habitantes, sendo sua densidade demográfica equivalente a 105,51 habitantes por hectare (Prefeitura do Recife, 2010). O mapeamento foi feito com dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) para a pedologia e foram processadas através do Sistema de informações Geográficas (SIG). Observa-se que o tipo de solo predominante é o Latossolo Amarelo, ocupando cerca de 97,22% da área, além de possuir uma pequena parcela de Argissolo Amarelo, ocupando 2,77% da área. Nesse contexto, os latossolos são solos que possuem baixa fertilidade, devido a sua composição formada por óxidos de ferro, alumínio, sílico e titânio, além de ser altamente intemperados, bem drenados, associado a relevos planos e suave ondulados (Bócoli, 2021; Jatobá e Silva, 2022). Quanto aos argissolos, são solos profundos, podendo ter uma drenagem moderada a bem drenado, sendo mais influente nas causas de deslizamento, podendo ser mais encontrado em relevos mais acidentados e ondulados (Jatobá; Silva, 2022). A encosta escolhida fica próxima a áreas que possuem os solos mencionados anteriormente. Esta combinação do tipo de solo com a declividade da área contribui para o melhor entendimento sobre os possíveis deslizamentos que venham a ocorrer nessa área. Desse modo, o uso do Sistema de Informações Geográficas (SIG), juntamente com a avaliação de influências dos critérios, como a pedologia, ajudam na identificação das áreas com riscos a deslizamento, proporcionando uma importância no planejamento estratégico para a expansão urbana, assim como para o planejamento socioambiental e na utilização de ferramentas que auxiliem no monitoramento na área de risco. Esses resultados são fundamentais, tanto para a população residente, quanto ao órgão público na tomada de decisão, além de fornecer um diálogo com a comunidade local, para promover iniciativas e ampliar medidas preventivas que visam minimizar essa exposição nas áreas de riscos.
Palavras-chave: geoprocessamento, áreas de riscos, pedologia, geotecnologias.
Referências
ZAMBON, I., & SALVATI, L. Demographic dynamics, economic expansion and settlement dispersion in Southern Europe: contrasting patterns of growth and change in three metropolitan regions. Management Research and Practice, v.10, n.2, p.41-62, 2018.
IBGE, 2022. Conheça cidades e estados do Brasil, Portal: IBGE – Instituto de Geografia e Estatística, v4.3.16.1 (2021) Disponível em: https://cidades.ibge.gov.br/ Acesso em: 13 de julho de 2025.
SHEN, P. et al. Urbanization-induced Earth's surface energy alteration and warming: A global spatiotemporal analysis. Remote Sensing of Environment, v. 284, p. 113361, 2023. DOI: 10.1016/j.rse.2022.113361.
RECIFE - PREFEITURA DO RECIFE. (2010). Dois Unidos. Disponível em: https://www2.recife.pe.gov.br/servico/dois-unidos?op=NzQ1NQ==. Acesso em: 16 jul. 2025
CARVALHO, A. P. de. Solos do arenito Caiuá. In: PEREIRA, V. de P.; FERREIRA, M. E.; CRUZ, M. C. P. da. (Ed.). Solos altamente suscetíveis à erosão. Jaboticabal: UNESP/ SBCS, 1994. p. 39-50
JATOBÁ, L.; SILVA, A. F. Estruturação natural de paisagens da Zona da Mata do Estado de Pernambuco. Ciência Geográfica. v. 26, n. 1, p. 9-33, 2022.
BÓCOLI, F. A. Caracterização de latossolos em topossequência e de argissolos em hidrossequências com apoio de sensores próximos. 2021. Dissertação em Ciência do Solo - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2021
Indicadores de consumo de água em prédios administrativos:
No full textO aumento dos efeitos ambientais relacionados à falta de água e às alterações climáticas tem incentivado a implementação de métodos sustentáveis em construções administrativas. Em relação ao consumo de água, têm-se dado ênfase na utilização de indicadores para diagnóstico, supervisão e administração do consumo consciente desse recurso. De acordo com Silva et al. (2019), os indicadores de consumo de água constituem instrumentos fundamentais para a avaliação da eficiência hídrica em edificações. Esses indicadores, como o consumo específico por área construída (L/m²/dia) e por usuário (L/pessoa/dia), permitem a quantificação precisa do uso da água, viabilizando diagnósticos operacionais e subsidiando a formulação de estratégias de racionalização. O objetivo deste estudo foi investigar, com base na literatura, as abordagens empregadas para estabelecer indicadores de consumo de água em prédios administrativos e analisar como esses indicadores foram utilizados para verificar a influência da pandemia de COVID-19 no consumo de água, além de apresentar inovações tecnológicas aplicadas às métricas. A pesquisa foi desenvolvida por meio de uma revisão de literatura, onde os estudos foram pesquisados em três bases de dados de publicações científicas: Google Acadêmico, ResearchGate e ScienceDirect. Para orientar a busca, foram utilizadas palavras-chave em português e inglês, como “consumo de água”, “indicadores de consumo”, “gestão de recursos hídricos” e “edifícios administrativos”. Foram priorizados trabalhos publicados nos últimos dez anos, tanto no Brasil como em outros países, com foco em edificações administrativas. Em relação aos indicadores que foram identificados na literatura, comumente adota-se a relação do consumo de água por agente consumidor, considerado como a população fixa do prédio que é geralmente representada pelo número de funcionários (Silva et al., 2019). Silva (2018) utilizou o indicador de consumo per capita por dia (litros/pessoa/dia) para comparar o uso de água em 32 edifícios públicos administrativos na Região Metropolitana do Recife, durante o ano de 2016. O estudo identificou indicadores de consumo variando entre 4,10 e 110,16 L/funcionário/dia, sendo a média de 33,45 L/funcionário/dia. A maioria dos prédios com indicadores de consumo acima da média não usavam equipamentos hidrossanitários economizadores e apresentaram condições ruins ou regulares destes, enquanto os prédios com os indicadores abaixo da média geralmente possuíam esses equipamentos, que estavam em bom ou excelente estado. Além disso, os indicadores de consumo dos prédios analisados foram comparados com outros encontrados na literatura, os quais não se mostraram muito discrepantes. Ações como programas de conscientização, modernização das instalações e combate a vazamentos tiveram um efeito benéfico na utilização eficiente da água alguns edifícios. O estudo mostra que, quando há variações na população fixa e as instalações hidrossanitárias das edificações apresentam vazamentos e jardins extensos, o consumo hídrico é impactado significativamente. Colaborando com essa perspectiva, Hackbarth et al. (2023) modelaram o uso de água em 53 escritórios comerciais no sul do Brasil e evidenciaram também a influência de fatores como a idade do edifício, o número de funcionários e a posse do imóvel sobre os indicadores de consumo per capita e por área construída. Além disso, a pesquisa avaliou os efeitos da pandemia, observando a diminuição no consumo em grande parte das atividades empresariais, com exceção dos escritórios de engenharia, onde houve um aumento de 15% e 12%, respectivamente, durante a primeira e segunda onda da COVID-19. Os testes estatísticos aplicados, como o Wilcoxon e a regressão Prais-Winsten, confirmaram alterações significativas nos padrões de consumo de água durante este período. Entretanto, o estudo enfrentou limitações relacionadas à caracterização da amostra, uma vez que a ausência de medição individualizada do consumo de água em muitos edifícios impossibilitou o uso de dados de 112 empresas de um total de 165 que foram entrevistadas. Essa limitação evidencia a necessidade de regulamentações que obriguem a instalação de medidores individuais de consumo de água em edificações administrativas no Brasil, o que já é realidade para prédios residenciais. Do ponto de vista de inovações tecnológicas adotadas para medições do consumo de água, Batista et al. (2022) propôs uma metodologia para automatizar o gerenciamento do consumo de água em edificações comerciais. O chamado sistema AquaBIM combina o Building Information Modeling (BIM), a Internet das Coisas (IoT) e o Facility Management (FM) em uma plataforma automatizada que gerencia o uso de água em tempo real, utilizando gráficos de controle de Shewhart para detectar consumos anormais e vazamentos. Os resultados da simulação demonstraram um potencial de redução de até 15% no consumo total de água dos edifícios analisados. Nesta pesquisa, foram utilizados quatro estudos relevantes para extrair informações e fazer análises acerca dos diferentes indicadores de consumo de água aplicados a prédios administrativos. Esses estudos permitiram compreender tanto os métodos de mensuração do consumo quanto as variáveis que influenciam o uso hídrico. Além disso, dos trabalhos selecionados, um trouxe contribuições sobre o impacto de eventos recentes, como a pandemia de COVID-19, no comportamento do consumo, e destacaram inovações tecnológicas voltadas para a automação e o monitoramento em tempo real.
Palavras-chave: Indicadores; Consumo de água; AquaBIM; COVID-19.
Referências
BATISTA, L. T.; FRANCO, J. R. Q.; FAKURY, R. H.; PORTO, M. F.; BRAGA, C. M. P. Metodologia para determinação de indicadores sustentáveis de consumo de água em edificações. Sustainability, v. 14, n. 9, p. 5695, 2022.
HACKBARTH, F. B.; KALBUSCH, A.; HENNING, E.; NASCIMENTO, M. I.; BRUHN, A. L. Modelagem do consumo de água em edifícios de escritórios: um estudo de caso no sul do Brasil. Revista de Planejamento e Gestão de Recursos Hídricos, v. 149, n. 9, p. 05023009, 2023.
SILVA, A. F. A. da. Análise de viabilidade técnica e econômica de medidas de conservação da água em prédios públicos administrativos do Estado de Pernambuco. Dissertação (Mestrado) – Universidade de Pernambuco, Escola Politécnica de Pernambuco, Recife, 2018, 146p.
SILVA, S. R.; SILVA, A. F. A.; NUNES, L. G. C. F.; SOARES, A. E. P. Conservação de água em prédios públicos no município do Recife - Volume 2: prédios públicos administrativos. Recife: EDUPE, 2019. 132p
Análise do desenvolvimento do sistema de esgotamento Sanitário no município de Camaragibe – PE
No full textOs problemas relacionados a ineficiência ou inexistência dos sistemas de esgotamento sanitário incluem a poluição das águas dos rios, a qual compromete a vida de plantas e animais que compõe os ecossistemas aquáticos. Incluem também sérias limitações a saúde, a segurança econômica e alimentar, e de forma ampla, a qualidade de vida, principalmente das populações mais vulneráveis. Esta pesquisa objetivou a análise do desenvolvimento do sistema de esgotamento sanitário do município de Camaragibe (PE), localizado na região metropolitana de Recife (RMR), na Zona da Mata de Pernambuco. Os parâmetros analisados foram: a cobertura de atendimento total de esgoto (IN056 – [percentual]), dado pela relação entre a população atendida e a população residente no município; o índice de coleta de esgoto, dado pela razão entre o volume de esgoto coletado e de água fornecida pelo sistema público (IN015 - [percentual]); e, a extensão da rede de esgoto com relação ao número de ligações do município (IN021 – [m/ligações]). As informações foram oriundas do Sistema Nacional de Informações Sobre Saneamento da Secretaria Nacional de Saneamento Ambiental, vinculada ao Ministério das Cidades. Na análise dos dados, para verificação de normalidade, o teste utilizado foi o de Shapiro-Wilk, com significância de 5%. Uma vez verificada a não normalidade da totalidade dos dados, para verificação da tendência, foi utilizado o teste não paramétrico de Mann-Kenddall, também com significância de 5%. As análises foram feitas com o software excel, para criação de tabelas e gráficos e o software estatístico R, como o RStudio, para aplicação dos testes. Os dados são do ano de 2008 (a partir da tabela de valores desagregados gerada 2009) até 2022 (e tabela de valores gerada em 2023). O teste de Shapiro-Wilk indicou a condição de não normalidade para o índice de coleta de esgoto, com valor da estatística W=0,802 e p-valor de 0,004. O teste de Mann-Kenddall forneceu os valores tal de Kendall (T), de -0,25 para a variável IN056, de 0,510 para IN015 e 0,771 para IN021, com respectivos p-valores de 0,0327, 0,0099 e 0,0001. É possível observar uma redução do índice de atendimento associado a uma possível ampliação do índice de coleta de esgoto. Este resultado pode estar associado a um pequeno acréscimo da coleta industrial em relação a coleta domiciliar, resultado ainda a ser melhor investigado. De forma geral é possível afirmar que o sistema de esgotamento sanitário no município está muito aquém dos ideais de universalização desejados e não foi possível observar uma evolução consistente no período analisado.
Palavras-chave: Saneamento Básico; Esgotamento Sanitário; Universalização
 
Vivências em Monitoria
No full textA consolidação dos Componentes Curriculares de Extensão (CCEs) como instrumentos pedagógicos de integração entre universidade e sociedade em 2025 proporcionou experiências formativas significativas para discentes de graduação e pós-graduação da Escola Politécnica de Pernambuco (POLI/UPE). Neste cenário, o projeto de monitoria dos CCEs “Tópicos Avançados de Sustentabilidade” (TAS) e “Revisão Sistemática da Literatura” (RSL) representou uma iniciativa inovadora voltada ao apoio técnico e pedagógico, com ênfase no fortalecimento das atividades de ensino, pesquisa e extensão. A atuação extensionista dentro desses componentes promoveu um ambiente colaborativo de aprendizado, onde teoria e prática se entrelaçaram. A aluna de graduação, na condição de monitora, participou ativamente da reformulação dos planos de ensino e da elaboração de materiais didáticos, vivenciando de forma prática os desafios do planejamento, da organização e da execução de disciplinas com interface direta com questões sociais contemporâneas. O CCE de TAS, em particular, permitiu o aprofundamento crítico sobre práticas sustentáveis na construção civil, enquanto o CCE de RSL ofereceu ferramentas metodológicas para análise rigorosa da produção científica, qualificando a formação dos estudantes. No âmbito das aulas, o uso de metodologias ativas, como o modelo Flipped Classroom, incentivou a autonomia discente e a construção coletiva do conhecimento. A monitora, além de auxiliar na estruturação e mediação das atividades, também contribuiu com a organização de eventos extensionistas como o Fórum DESS e o Concurso de Vídeos de Sustentabilidade, promovendo o engajamento estudantil e o diálogo com a comunidade acadêmica e externa a UPE, estabelecendo novas parcerias e fortalecendo as já existentes. A utilização do Google Classroom facilitou a centralização de conteúdos e a troca de informações, enquanto as redes sociais do grupo do DESS apoiadas peloprograma de extensão DESS@POLI e projeto de extensão CCE@DESS foram utilizadas para divulgar ações, ampliar o alcance das atividades e estreitar a comunicação com o público. A interação constante com os alunos exigiu não apenas domínio técnico, mas também sensibilidade para orientar, avaliar e oferecer feedbacks construtivos, contribuindo para a formação ética e crítica dos envolvidos. Na dimensão da pesquisa, a monitora atuou como suporte em projetos desenvolvidos a partir da metodologia de Revisão Sistemática da Literatura, promovendo a produção científica qualificada e a difusão do conhecimento, a experiência foi enriquecedora e possibilitou o desenvolvimento de habilidades comunicativas, analíticas e colaborativas. Ao final do semestre, os monitores participaram da avaliação das atividades, registrando os resultados e refletindo sobre os aprendizados adquiridos. Essa vivência demonstrou a relevância dos CCEs como espaços privilegiados para o desenvolvimento de competências pedagógicas, técnicas e interpessoais, além de evidenciar seu papel estratégico na integração entre ensino superior e sociedade. A prática da monitoria em 2025 reafirmou o potencial transformador da extensão universitária, contribuindo para uma formação acadêmica ampliada, socialmente comprometida e orientada pela construção de soluções sustentáveis
Modelagem e Simulação dos Processos Acoplados de Reforma Seca do Biogás a partir de Biomassa e Síntese de Fischer-Tropsch
No full textEste trabalho teve como objetivo realizar a modelagem matemática e simulação acoplada dos processos de RSB e SFT visando maximizar a conversão dos reagentes e os rendimentos em combustíveis líquidos sintéticos, principalmente hidrocarbonetos C5
Detecção de Cyberbullying com Abordagens de Deep Learning em uma Base Multiclasse
No full textO bullying, antes restrito a ambientes físicos como escolas, expandiu-se drasticamente com a proliferação das redes sociais e o acesso irrestrito à internet. Essa transformação deu origem ao cyberbullying, caracterizado por comportamentos deliberados e agressivos disseminados através de plataformas digitais — como aplicativos de mensagens, mídias sociais e fóruns online — com o intuito de infligir danos psicológicos, emocionais ou até físicos. Diferente do bullying convencional, o cyberbullying pode ocorrer de forma anônima e escalar rapidamente, amplificando seu alcance e suas consequências (Sasikumar et al., 2023). À medida que o volume e a velocidade da produção de conteúdo digital superam a capacidade de monitoramento humano, abordagens computacionais tornaram-se cruciais. Avanços em Inteligência Artificial (IA), notadamente em Machine Learning (ML) e Processamento de Linguagem Natural (PLN), oferecem mecanismos escaláveis e adaptáveis para identificar condutas prejudiciais na comunicação textual. O Deep Learning (DL), subárea de ML, faz o uso de arquitetura de redes neurais profundas para capturar padrões mais complexos e hierárquicos dos dados, superando, muitas vezes, os resultados obtidos pelos modelos tradicionais de ML (Janiesch, Zschech e Heinrich, 2021). Contudo, apesar de seu potencial, a detecção de cyberbullying permanece um desafio significativo, dada a natureza informal, idiomática e altamente contextual da linguagem online. Motivado por esses problemas encontrados, este estudo focou em analisar técnicas de DL, modificando suas arquiteturas com a adição de camadas bidirecionais e de atenção, e diferentes tipos de modelos de word embedding, com o objetivo de criação de vetores mais robustos de entrada para os modelos de DL, para analisar e detectar cyberbullying em uma base textual multiclasse. Portanto, neste trabalho os modelos de DL utilizados foram o Long-Short Term Memory (LSTM) e Gated Recurrent Unit (GRU), como também, os modelos de word embedding Word2Vec e FastText. O Word2Vec (Hasan et al., 2022) é um modelo que consegue criar representações vetoriais densas e detalhadas que capturam as relações semânticas e contextuais entre as palavras . O FastText (Joulin et al., 2016) se diferencia pela aplicação do método de capturar informações de subpalavras com o uso de recursos de n-gramas, aumentando sua capacidade de compreensão das relações entre as palavras. A metodologia utilizada pela pesquisa foi baseada nas boas práticas do processo de mineração de dados da Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) em que as etapas seguidas foram: entendimento dos dados, pré-processamento, modelagem e avaliação. Para etapa de entendimento dos dados, trata-se de uma base textual com um total de 47.656 entradas e duas colunas, com o texto a ser analisado e a classe a qual o texto pertence. As classes são: não cyberbullying, gênero, religião, outros tipos de cyberbullying, idade e etnia. Para a etapa de pré-processamento, entende-se como a etapa de preparação dos dados para sua análise, por exemplo, a limpeza da informação (e.g., retirada de comentários, emojis, citações), utilização de técnicas de processamento de linguagem natural (e.g., tokenização, remoção de stopwords, lematização) e por fim a aplicação dos modelos de word embedding. A modelagem é responsável pela descrição da construção dos modelos de DL. Os modelos são construídos com duas camadas LSTM ou GRU, também com suas versões bidirecionais, como também, são construídos os modelos com a presença e ausência da camada de atenção. A avaliação serve para verificar a eficiência dos modelos na realização da tarefa de detecção de cyberbullying, cada um dos modelos será avaliado a partir do método de word embedding utilizado. As métricas (Geron, A., 2021) que serão utilizadas serão a acurácia, que é representada pela proporção do total de predições corretas sobre o número total de predições, e F1-Score, que é a média harmônica da precisão, proporção do número de predições corretas e positivas pelo número total de valores positivos, e o recall, proporção de predições corretas e positivas pelo o número total de valores corretos. Para o método Word2Vec, o Bidirecional GRU (BiGRU) possui a melhor média dos resultados com acurácia de 81% e F1-Score de 80,7%. O FastText, o Bidirecional LSTM (BiLSTM) com a camada de atenção possui a melhor média dos resultados com a acurácia de 79% e F1-Score de 79%. Os resultados obtidos demonstram que a escolha da arquitetura de DL e do modelo de word embedding impacta diretamente a eficácia na detecção de cyberbullying. A superioridade do modelo BiGRU com Word2Vec, alcançando 81% de acurácia, oferece uma contribuição prática e validada para o desenvolvimento de sistemas de moderação automática. Concretamente, este estudo fornece um direcionamento técnico para equipes de desenvolvimento e plataformas de redes sociais, indicando que a implementação de Redes Neurais Recorrentes Bidirecionais reside em sua capacidade de fornecer uma compreensão mais profunda e completa de dados sequenciais, permitindo que os modelos consideram o fluxo de informações em ambas as direções. Ao adotar essa abordagem, é possível construir ferramentas mais precisas e rápidas na identificação de conteúdo nocivo, contribuindo significativamente para a criação de ambientes online mais seguros e reduzindo a exposição dos usuários a ataques de cyberbullying. Portanto, o cyberbullying, especialmente em plataformas de texto como redes sociais e fóruns, é complexo e nem sempre óbvio. Uma única palavra ofensiva pode não ser suficiente para caracterizar o bullying; o contexto da frase, do parágrafo ou de uma sequência de interações é fundamental, por isso o uso dessas Redes Neurais Recorrentes Bidirecionais são fundamentais