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Preservar, Divulgar e Dar Acesso à Produção Intelectual

DA UNIVERSIDADE PORTUCALENSE

Entradas recentes

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Minors, Justice, and Procedural Safeguards: Impact of Directive (EU) 2016/800 on Portuguese Criminal Proceedings
(2026-07-24) Guimarães, Ana Paula; Rebelo, Fernanda
The Convention of the Rights of the Child and Directive (EU) 2016/800 of the European Parliament and of the Council, of 11 May, outline a coinciding concept of child and minor suspect or defendant in criminal proceedings, respectively, in Articles 1 and 3, referring to a person under the age of 18, with the sole exception of the possibility that national law establishes a lower age of majority. [...]
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Supporting First-Year Student Success @Universidade Portucalense: From Monitoring to Engagement, Development, and Excellence [abstract]
(2026-10-15) Araújo, Alexandra M.; Fernandes, Sandra
Resumo publicado no Portugal EFYE 2026 book of abstracts: Fostering successful experiences in Portuguese higher education—Showcasing Portuguese innovation and practice in student success and the first-year experience.
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Avaliação do comportamento térmico e eficiência energética em processos de cozedura cerâmica
(2026-10-13) Costa, Diogo Alexandre Oliveira
A presente dissertação investiga o comportamento térmico e energético de um forno industrial do setor cerâmico, recorrendo à aplicação de técnicas de análise de dados e metodologias de exploração estatística orientadas para a eficiência operacional. O estudo surge no contexto da crescente importância da Ciência de Dados na Indústria 4.0, onde a otimização de processos térmicos e a redução do consumo energético assumem um papel central para a sustentabilidade e competitividade do setor. A investigação fundamentou-se inicialmente numa análise sistemática do estado da arte, que demonstrou o papel crucial da Ciência de Dados na análise preditiva e na expansão das capacidades de Avaliação de Ciclo de Vida (ACV). Este processo permitiu o levantamento de requisitos técnicos e a identificação de variáveis-chave (como a composição da pasta, tempos de ciclo, fluxos de exaustão e consumos energéticos) essenciais para que modelos de Machine Learning possam apoiar decisões sustentáveis. A base experimental assentou em dois conjuntos de dados distintos: o primeiro exploratório, que permitiu compreender o contexto produtivo e as relações fundamentais entre variáveis térmicas e energéticas; e o segundo mais completo, que suportou a análise aprofundada do funcionamento real de um forno de produção de chacota ao longo de sete meses. A metodologia adotada incluiu limpeza e preparação dos dados, deteção de outliers, segmentação por curvas de produção, análise temporal, correlações e criação de variáveis derivadas. Os resultados evidenciaram padrões de funcionamento coerentes com o processo produtivo, bem como fenómenos relevantes para a eficiência térmica, incluindo oscilações antes de quebras, assimetrias entre zonas do forno e efeitos de inércia térmica. Verificou-se que a curva de 13 horas funciona como padrão operacional eficiente, enquanto a curva de 16 horas revela maior potencial energético quando aplicada estrategicamente. Conclui-se que a integração de ferramentas de análise de dados, apoiadas por softwares multidisciplinares e bases de dados ambientais identificadas na literatura, permite não só diagnosticar o estado real do processo como identificar oportunidades de otimização energética e bases para o desenvolvimento de modelos preditivos num contexto industrial real.