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Ferramentas de visualização para otimização e planejamento da valorização da biomassa: integrando experiências no Brasil e no Reino Unido

Processo: 23/12377-3
Modalidade de apoio:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Iniciação Científica
Vigência (Início): 16 de novembro de 2023
Vigência (Término): 15 de janeiro de 2024
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Química
Pesquisador responsável:Moisés Teles dos Santos
Beneficiário:Roger Sampaio Bif
Supervisor: Michael Short
Instituição Sede: Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Local de pesquisa: University of Surrey, Inglaterra  
Vinculado à bolsa:23/05420-0 - Criação de um Banco de Dados de Resíduos Agroindustriais para Valorização em Biorrefinarias, BP.IC
Assunto(s):Biomassa   Python   Biorrefinarias
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:biomass | Data | MAPs | Programming | python | visualization | Biorrefinarias

Resumo

Técnicas de obtenção e visualização de dados são essenciais para ferramentas computacionais de tomada de decisão, dado o grande volume de dados que é coletado, armazenado e compartilhado por entidades públicas e privadas. Modelos orientados a dados que utilizam técnicas de otimização podem ser aplicados para processos de tomada de decisão eficientes. Os sistemas relacionados ao uso de recursos renováveis, como biomassa, são um exemplo em que dados geoespaciais podem ser usados para um melhor planejamento e modelagem. Os processos de biorrefinaria são conhecidos por terem uma grande parte de seus custos operacionais vindos da colheita, armazenamento e transporte de biomassa. Portanto, uma gestão eficiente da cadeia de suprimentos é vital para o projeto de valorização da biomassa. Trabalhos anteriores do Pesquisador Responsável desenvolveram modelos para otimizar a tomada de decisão no planejamento de sistemas de biorrefinarias florestais. Combinando os projetos atuais e experiências anteriores dos pesquisadores no Brasil (Prof. Moisés Teles) e no Reino Unido (Prof. Michael Short), esta proposta visa ampliar os resultados do projeto IC da FAPESP que está ocorrendo atualmente no Brasil, por meio de um estágio no Reino Unido, no contexto de um Estágio de Pesquisa no Exterior (BEPE). Essa colaboração busca ampliar os resultados do projeto atual de IC (FAPESP IC 2023/05420-0) de duas formas: (i) Integrado às ferramentas computacionais atualmente em desenvolvimento no Brasil com algoritmos de otimização em código aberto (Python) desenvolvidos pelo grupo de pesquisa no Reino Unido e (ii) Adicionando à ferramenta computacional novos tipos de resíduos de biomassa, especialmente provenientes de origem animal e comércio da cadeia alimentar no Reino Unido para a produção de biogás. No atual projeto IC da FAPESP, arquivos de mapa são obtidos no formato shapefile. Os arquivos são baixados, convertidos para o formato json e o algoritmo Ramer-Douglas-Peucker é utilizado para reduzir a resolução do mapa e gerar arquivos mais leves. Usando a linguagem de programação orientada a objetos Python, foi criada a classe BiomassMap, cujo principal objetivo é fazer um mapa de distribuição de biomassa com base em um banco de dados de biomassa utilizando as bibliotecas Pandas e Matplotlib. Foram criadas ainda as classes DynamicUnits e StaticUnits para representar pontos que possuem uma magnitude associada e aqueles que não possuem, respectivamente. Usando a biblioteca Pandas, os dados são lidos e, com a biblioteca Matplotlib, esses pontos são desenhados no mapa criado pela classe BiomassMap. Para tornar os mapas interativos, foi escolhida a biblioteca Streamlit, que permite a criação de aplicativos de visualização de dados na web usando Python. Os resultados esperados para o Estágio Internacional (BEPE) são: (i) Para o Projeto FAPESP (Bolsa FAPESP IC 2023/05420-0): o projeto atual sobre mineração e visualização de dados de biomassa será aprimorado com a adição de uma camada de otimização e a incorporação das melhores práticas de programação de código aberto; (ii) Para o Reino Unido: O grupo de pesquisa do Prof. Michael Short integrará a visualização dinâmica de mapas aos seus atuais frameworks de otimização; (iii) Para o estudante de graduação brasileiro: ele desenvolverá suas habilidades de comunicação e científicas em um ambiente internacional, sendo acolhido por uma universidade bem reconhecida no Reino Unido, favorecendo ainda a inserção internacional e construção de redes de colaboração Brasil-Reino Unido no âmbito do projeto FAPESP em desenvolvimento. (AU)

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