POTENCIAL DE GERAÇÃO DE ELETRICIDADE COM CODIGESTÃO DE RESÍDUOS AGROPECUÁRIOS NA REGIÃO DA ZONA DA MATA, MINAS GERAIS, BRASIL
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".