Publicações - engenharias
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MELO, WILLIAM DE;
LESAK, GIULIANA VARELA GARCIA;
OLIVEIRA, THAMAYNE VALADARES DE;
VOLL, FERNANDO AUGUSTO PEDERSEN;
Alexandre Ferreira Santos;
VIEIRA, RAFAEL BRUNO
Palavra-chave:
Petróleo;
Água Produzida;
Membranas;
Emulsão;
Processamento primário
Áreas do conhecimento:
Engenharias; Operações Industriais e Equipamentos para Engenharia Química;
Engenharias; Engenharia Química; Processos Industriais de Engenharia Química; Processos Biotecnológicos
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MELO, WILLIAM DE;
LESAK, GIULIANA VARELA GARCIA;
OLIVEIRA, THAMAYNE VALADARES DE;
VOLL, FERNANDO AUGUSTO PEDERSEN;
Alexandre Ferreira Santos;
VIEIRA, RAFAEL BRUNO
Palavra-chave:
Membranas;
Emulsão
Áreas do conhecimento:
Engenharias; Operações Industriais e Equipamentos para Engenharia Química
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Bruno Campos da Silva;
João Tedim;
FERREIRA, MÁRIO GUERREIRO SILVA;
Cláudia Eliana Bruno Marino;
Izabel C R Vidotti
Palavra-chave:
Corrosão;
cápsulas estímulo-responsivas;
aço 1020;
ligas de Al;
métodos eletroquímicos
Áreas do conhecimento:
Engenharias; Engenharia Elétrica; Telecomunicações;
Engenharias; Engenharia de Materiais e Metalúrgica; Metalurgia Física; Corrosão
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José João de Espíndola;
José João de Espíndola;
José João de Espíndola;
Guilherme Heim Weber;
Danilo Fernandes Gomes;
Marco José da Silva;
Daniel Rodrigues Pipa;
José João de Espíndola;
Sergio Taveira de Camargo Junior;
Manoel Feliciano da Silva Junior
Palavra-chave:
Optical Fiber Serpentine;
Vibration analysis;
Distributed Acoustic Sensing;
Modal Analysis
Áreas do conhecimento:
Engenharias; Mecânica dos Sólidos; Dinâmica dos Corpos Rígidos, Elásticos e Plásticos
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Gabriela Wessling Oening Dicati;
José Eduardo Gubaua;
Jucélio Tomás Pereira
Palavra-chave:
Numerical uniqueness of solution;
Finite Element Method;
Kriging;
computerized tomography;
Individualization of bone remodeling model
Áreas do conhecimento:
Engenharias; Engenharia Biomédica; Bioengenharia; Modelagem de Fenômenos Biológicos;
Engenharias; Engenharia Mecânica; Análise de Tensões;
Engenharias; Engenharia Mecânica; Biomecânica; Biomecânica de Tecidos
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Bone remodeling models use experimental and theoretical parameters to simulate bone tissue behavior. The physical parameters are computed satisfactori…
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LEITNER, DRIELLE SANCHEZ;
Adriana de Paula Lacerda Santos
Palavra-chave:
Building performance evaluation;
Healthcare;
Literature review
Áreas do conhecimento:
Engenharias; Engenharia Elétrica; Telecomunicações
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CAZULA, BÁRBARA BULHÕES;
OLIVEIRA DA FONSECA, RENATA;
MARINHO, ANDRÉ LUIZ ALVARENGA;
NORONHA, FÁBIO BELLOT;
ARROYO, PEDRO AUGUSTO;
Carlos Itsuo Yamamoto;
BRACKMANN, RODRIGO;
ALVES, HELTON JOSÉ
SSRN Electronic Journals: The English & Commonwealth Law Abstracts Journal,
v. 2022,
p. 1-44,
2022
DOI
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Palavra-chave:
catalisador;
Methane reforming
Áreas do conhecimento:
Engenharias; Catálise
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Maicon Felipe Malacarne;
Pinto, M.A.V.;
Sebastião Romero Franco
INTERNATIONAL JOURNAL FOR COMPUTATIONAL METHODS IN ENGINEERING SCIENCE AND MECHANICS,
v. 23,
n. 1,
p. 45-56,
2022
DOI
Palavra-chave:
Finite Difference Method;
Speed-up;
convergence;
wave equation;
Multigrid;
Complexity order
Áreas do conhecimento:
Ciências Exatas e da Terra; Matemática Aplicada; Análise Numérica;
Engenharias; Engenharia Mecânica; Fenômenos de Transporte; Princípios Variacionais e Métodos Numéricos
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SANTOS, LUZIA R.L.;
LEAL, DÉBORA ABRANTES;
Cláudia Eliana Bruno Marino;
RIEGEL-VIDOTTI, IZABEL C.
Palavra-chave:
proteção contra a corrosão;
sistemas estímulo-responsivo;
inibidores naturais;
técnicas eletroquímicas
Áreas do conhecimento:
Engenharias; Engenharia Elétrica; Telecomunicações;
Engenharias; Engenharia de Materiais e Metalúrgica; Metalurgia Física; Corrosão
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SIGNORI-IAMIN, GIOVANA;
Alexandre Ferreira Santos;
CORAZZA, MARCOS L.;
AGUADO, ROBERTO;
TARRÉS, QUIM;
DELGADO-AGUILAR, MARC
Palavra-chave:
Inteligência Artificial;
Monitoramento de Processos;
nanocelulose
Áreas do conhecimento:
Engenharias; Operações Industriais e Equipamentos para Engenharia Química
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Predictive monitoring of two key properties of nanocellulose, aspect ratio and yield of nanofibrillation, would help manufacturers control and optimize production processes, given the uncertainty that still surrounds their influential factors. For that, 20 different types of cellulosic and lignocellulosic micro/nanofibers produced from spruce and pine softwoods, and by different pre-treatment and fibrillation techniques, were used as training and testing datasets aiming at the development and evaluation of three machine learning models. The models used were Random Forests (RF), Linear Regression (LR) and Artificial Neural Networks (ANN), broadening the scope of our previous work (Santos et al. in Cellulose 29:5609–5622, 2022. https://doi.org/10.1007/s10570-022-04631-5 ). Performance of these models were evaluated by comparing statistical parameters such as Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and R². For the aspect ratio and the yield of nanofibrillation, inputs were chosen among these easily controlled or measured variables: Total lignin (wt%), Cellulose (wt%), Hemicellulose (wt%), Extractives (wt%), HPH Energy Consumption (kWh/kg), Cationic Demand (µeq/g), Transmittance at 600 nm and Consistency index (Ostwald-De Waele’s k). In both cases, the ANN models trained here provided satisfactory estimates of aspect ratio (MAPE = 4.54% and R2 = 0.96) and the yield of nanofibrillation (MAPE = 6.74% and R2 = 0.98), being able to capture the effect of the applied energy along the fibrillation process. RF and LR models resulted in correlation coefficients of 0.93 and 0.95, respectively, for aspect ratio, while for yield of nanofibrillation the correlation coefficients were 0.87 and 0.92.
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