Modelo matemático para otimização do planejamento da aplicação de agentes maturadores e da colheita da cana-de-açúcar

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Carmo, Carlos Roberto Souza
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/192693
Resumo: Esta pesquisa teve por objetivo propor um modelo matemático para auxílio no planejamento da aplicação de agentes maturadores e da colheita da cana-de-açúcar, visando obter uma matéria-prima para o setor sucroenergético com máxima qualidade tecnológica relacionada ao teor de sacarose presente no caldo da cana-de-açúcar. Para tanto, inicialmente, foi realizada a revisão teórica acerca da temática relacionada ao ciclo produtivo da cana-de-açúcar, e, ainda, foram pesquisados os resultados de investigações científicas voltadas para essa atividade e que contemplam o uso de agentes químicos de maturação. Na sequência, buscou-se identificar o conjunto de variáveis e processos que ocorrem na fase de maturação da cana, e, também, foi analisada a temática relacionada à utilização de modelos matemáticos aplicados à otimização de processos envolvidos na cultura em questão. Foi formulado um modelo matemático de programação linear inteira a partir de técnicas de Programação por Metas Ponderadas. A avaliação do modelo proposto foi realizada mediante testes computacionais, utilizando quatro cenários baseados em instâncias compostas por 18, 50, 100 e 500 talhões, nos quais foi simulado o cultivo de 18 variedades de cana-de-açúcar adaptáveis à região centro-sul do Brasil. O modelo proposto neste trabalho foi validado e sua utilidade pôde ser evidenciada pela sua aplicabilidade na identificação do momento ideal para realizar a aplicação do maturador, pela identificação do momento ótimo para realização da colheita da cana e também pela possibilidade de maximização da produtividade de sacarose.
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spelling Modelo matemático para otimização do planejamento da aplicação de agentes maturadores e da colheita da cana-de-açúcarMathematical model to optimize the application planning of the ripening agents and the sugarcane harvestModelagem matemáticaMaturadoresOtimizaçãoProgramação por metasMathematical modelingRipenerOptimizationGoal programmingEsta pesquisa teve por objetivo propor um modelo matemático para auxílio no planejamento da aplicação de agentes maturadores e da colheita da cana-de-açúcar, visando obter uma matéria-prima para o setor sucroenergético com máxima qualidade tecnológica relacionada ao teor de sacarose presente no caldo da cana-de-açúcar. Para tanto, inicialmente, foi realizada a revisão teórica acerca da temática relacionada ao ciclo produtivo da cana-de-açúcar, e, ainda, foram pesquisados os resultados de investigações científicas voltadas para essa atividade e que contemplam o uso de agentes químicos de maturação. Na sequência, buscou-se identificar o conjunto de variáveis e processos que ocorrem na fase de maturação da cana, e, também, foi analisada a temática relacionada à utilização de modelos matemáticos aplicados à otimização de processos envolvidos na cultura em questão. Foi formulado um modelo matemático de programação linear inteira a partir de técnicas de Programação por Metas Ponderadas. A avaliação do modelo proposto foi realizada mediante testes computacionais, utilizando quatro cenários baseados em instâncias compostas por 18, 50, 100 e 500 talhões, nos quais foi simulado o cultivo de 18 variedades de cana-de-açúcar adaptáveis à região centro-sul do Brasil. O modelo proposto neste trabalho foi validado e sua utilidade pôde ser evidenciada pela sua aplicabilidade na identificação do momento ideal para realizar a aplicação do maturador, pela identificação do momento ótimo para realização da colheita da cana e também pela possibilidade de maximização da produtividade de sacarose.This research aimed to propose a mathematical model to support the planning of the application of ripening agents and sugarcane harvesting, aiming to obtain raw material for the sugarcane industry with maximum technological quality related to the sucrose content present in the sugarcane juice. Initially, the theoretical review was carried out on the theme related to the sugarcane production stages. Then, a research was conducted in order to identify the results of scientific investigations focused on that activity approaching the use of chemical maturation agents. Next, it was sought to identify the set of variables and processes that occurred during the sugarcane maturation phase, and it was also analyzed the theme related to the use of optimization mathematical modeling applied to the crop in question. Finally, an integer linear programming mathematical modeling based on Weighted Goal Programming techniques was formulated. The evaluation of the proposed model was performed through computational tests using four scenarios based on 18, 50, 100 and 500 fields, in which the cultivation of 18 sugarcane varieties adaptable to the south-central region of Brazil was simulated. The model proposed in this research was validated and its usefulness could be evidenced not only by its applicability in the identification of the ideal moment for the application of the ripener, as well as in the identification of the optimum moment for the sugarcane harvest, but, also for the possibility of maximizing sucrose productivity.Universidade Estadual Paulista (Unesp)Silva, Helenice de Oliveira Florentino [UNESP]Universidade Estadual Paulista (Unesp)Carmo, Carlos Roberto Souza2020-06-02T20:21:30Z2020-06-02T20:21:30Z2020-05-22info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11449/19269300093156233004064021P7porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESP2024-05-02T20:24:23Zoai:repositorio.unesp.br:11449/192693Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestopendoar:29462024-05-02T20:24:23Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false
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