Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2022 |
| Autor(a) principal: |
Pinheiro, Romário de Mesquita |
| Orientador(a): |
Gadotti, Gizele Ingrid |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pelotas
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Ciência e Tecnologia de Sementes
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/handle/prefix/13951
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Resumo: |
Reduzir perdas e aumentar a produtividade são dois fatores que precisam ser superados. A ciência e tecnologia de sementes consiste no papel importante para impulsionar o alto rendimento produtivo das culturas agrícolas. Com isso, busca-se através de inserção da tecnologia, resultados promissores com métodos eficazes na solução dos problemas gerados na cadeia sementeira. O objetivo deste trabalho foi avaliar o uso de inovações tecnológicas como aprendizado de máquina não supervisionado no desempenho de equipamento agrícola e a termográfia infravermelha no processo de secagem de sementes. Para avaliar o desempenho de secagem em secadores por inteligência artificial foram coletados dados de secadores convectivos, com base em: i) total de secadores trabalhados; ii) tempo de duração de secagem (horas); iii) percentual de umidade na entrada e saída do produto (%); e iv) diferenças de umidade entres ambas (%). Foi utilizado modelos de treinamento Filtered Clusterer, K-means e filtro Resample, para agrupar dados com base em suas similaridades. O algoritmo juntamente com os filtros demonstrou ser eficiente na classificação não supervisionada, identificando e minimizando similaridade inter-cluster do sistema fixo definindo em classes distintas dentro do conjunto de dados. Para analisar os efeitos da eficiência de secagem com o uso de secador com formato octógono e dimensões 6,65 x 2,50 x 3,25 m, com capacidade de 17 t, foi utilizado uma câmera térmica na faixa espectral de 7,5-13 μm, sendo considerado a radiação por três frações dependentes do comprimento de onda, absorbância (a), refletividade (r) e transmitância (t), onde foi possível identificar falhas problemáticas de temperatura durante a secagem. Conclui-se que ambas as tecnologias são promissoras para avaliar o processo de secagem facilitando a intepretação dos dados e a detecção de termogramas. |
