Resumo Dada a importância da suinocultura para o Brasil, é necessário entender o impacto ambiental gerado pelos materiais de construção empregados na produção das instalações rurais, em especial na construção dos biodigestores, visto que essas instalações têm um importante papel na sustentabilidade dos sistemas de produção. Diante da relevância do volume de concreto empregado no processo de construção de biodigestores para manejo e tratamento de resíduos da suinocultura, esta pesquisa avaliou as emissões de dióxido de carbono equivalente (CO2Eq.) em diferentes cenários de dosagens de concreto. Para isso, um modelo computacional ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) foi desenvolvido para predição e análise das emissões de CO2Eq. durante o ciclo de vida dos materiais adotados em concretos convencionais. Os resultados indicam que a escolha adequada da dosagem pode gerar redução nas emissões de CO2Eq. da ordem de 31,41% para concretos de 30 MPa a 40 MPa. Isso implica uma proposta promissora para a redução do impacto ambiental na produção de instalações em concreto, o que tem potencial paraimpulsionar novas pesquisas na área.

Abstract Due to the importance of swine production in Brazil, there is a need to understand the environmental impact generated by the construction materials used in the production of rural facilities, especially in the construction of biodigesters, as these facilities play an important role in the sustainability of production systems. Considering the relevance of the volume of concrete used in the construction of biodigesters for the management and treatment of swine waste, this research study sought to evaluate the emissions of carbon dioxide equivalent (CO 2 Eq.) in different concrete mix scenarios. For that purpose, a computational ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) model was developed to predict and analyse CO 2 Eq. emissions during the life cycle of materials adopted in conventional concrete. The results indicate that the proper choice of dosage can lead to a reduction of 31.41% in CO 2 Eq. emissions, for concrete from 30 to 40 MPa. This represents a promising proposal for reducing the environmental impact of the production of concrete constructions, which has the potential to stimulate further research in this area.

A cotornicultura é uma alternativa na produção animal que, pelo baixo investimento, rápido retorno do capital investido, utilização de pequenas áreas e à gereção de novos empregos, tem despertado grande interesse no Brasil. Neste trabalho, objetivou-se desenvolver um modelo baseado na teoria dos conjuntos fuzzy para a predição do peso de ovos de codornas japonesas. O modelo fuzzy proposto foi elaborado com base em dados experimentais oriundos de medições em campo, bem como da literatura, a respeito da influência do ambiente sobre o peso de ovos de codornas japonesas de postura. Para o desenvolvimento do sistema fuzzy, foram definidas, como variáveis de entrada, a temperatura de bulo seco (t bs, °C) e a umidade relativa (UR, %) do ar, sendo utilizadas curvas de pertinência trapezoidais e triangulares, respectivamente. O desvio absoluto entre os valores de peso dos ovos observados e os estimados pelo sistema fuzzy variou entre 0,01 g e 0,32 g, sendo o desvio médio de 0,14 g. O erro médio encontrado foi de 2,33 %, e o coeficiente de determinação (R²) foi igual a 0,668. O sistema fuzzy desenvolvido para estimar o peso dos ovos de codornas japonesas, com base na T e UR, proporcionou baixos valores de desvio absoluto e erro percentual, possibilitando estimar de forma realística o peso dos ovos em diferentes condições ambientais.

Quail breeding is a viable alternative for animal production and due to its low investment, fast return of invested capital, use of small areas and creation of jobs has aroused much interest in Brazil. The aim of this study was to develop a model based on fuzzy set theory to predict the weight of eggs from Japanese quails. The proposed fuzzy model was based on data from field measurement experiments, as well as from literature referring to the influence of environment over the weight of eggs. To develop the fuzzy system, air dry-bulb temperature (t db, ° C) and relative air humidity (RH, %) were defined as input variables and trapezoidal and triangular membership functions were used, respectively. The absolute deviation between the values for observed egg weight and egg weight estimated by the fuzzy system, varied between 0.01 g and 0.32 g, and the average deviation was 0.14 g. The average error found was 2.33%, and the determination coefficient (R²) was equal to 0.668. The fuzzy system developed to estimate the weight of Japanese quail eggs, based on the t db and RH provided low values for absolute deviation and percentage error, allows a realistic estimate of the weight of eggs in different environmental conditions.