POTENCIAL DE GERAÇÃO DE ELETRICIDADE COM CODIGESTÃO DE RESÍDUOS AGROPECUÁRIOS NA REGIÃO DA ZONA DA MATA, MINAS GERAIS, BRASIL
Notice bibliographique
Résumé
Desde outubro de 2012, o sistema elétrico brasileiro enfrenta problemas com o baixo nível dos reservatórios das hidrelétricas. Este cenário pode levar a racionamento de energia, com reflexos sobre a qualidade de vida da população e crescimento econômico. A Zona da Mata de Minas Gerais, formada por 142 municípios, possui um número significativo de pequenas centrais hidrelétricas (PCH). Estas instalações não necessariamente trazem benefícios para a população local, ou seja, os municípios recebem a carga direta da implantação desses empreendimentos sem receber o bônus ou compensação por danos ambientais. A região é o segundo maior centro de produção de carne suína de Minas Gerais e o quinto maior produtor e exportador de carne suína do Brasil. A produção de resíduos derivados da criação de suínos é um grave problema ambiental. O aproveitamento energético dos dejetos de suínos por codigestão anaeróbia com resíduos vegetais (café, feijão, milho e cana de açúcar) é uma oportunidade para promover o saneamento ambiental e aumentar a oferta de energia. Os objetivos deste estudo foram: (i) estimar os resíduos agropecuários disponíveis na região; (ii) estimar o potencial de produção de biometano por meio da codigestão anaeróbia; (iii) avaliar e comparar o potencial de geração de eletricidade a partir do biometano produzido a partir dos dejetos de suínos e por meio da codigestão com resíduos vegetais; e (iv) avaliar os impactos da eletricidade gerada na matriz energética da região. Foi utilizado software de sistema de informações geográficas para a elaboração de mapas da região apresentando a potência elétrica gerada com os resíduos. O potencial de produção de biometano foi estimado em 193.217.223 m3/ano, a potência elétrica em 79,31 MW e a energia gerada pode atender a 28,15% da demanda regional.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».