Purpose: The purpose of this paper is to analyze the impacts of Portfolio size effect due to scaling issues in the outcome obtained in a project portfolio selection for an electricity company in Brazil, focusing on improving business strategic performance. Design/methodology/approach: The study uses a web-based decision support system (DSS), in which scaling issues are considered, incorporating results of previous work. The study evaluates 32 projects from the electricity company and compared the possible results when considering different scales. Additionally, a sensitivity analysis was conducted to analyze the robustness of the case, using the web-based DSS. Findings: The results for an interval scale context showed a portfolio with 21 projects, contrasting with the correct solution of a portfolio containing 23 projects. The latter is related to a ratio scale context, with the proper transformation of weights, which was found to be robust with a sensitivity analysis using Monte Carlo simulation. This demonstrates that only appropriate models for selecting projects can improve the contribution to the company’s permanent strategies of increasing productivity, considering its constraints to achieve optimal results. Originality/value: Additive value functions approach imposes certain requirements on the measurement scales used for the items in a portfolio that should not be ignored, once they have significant impact on the general portfolio results, which are directly related to the business strategic performance and the facilities of doing that with a web-based DSS.

This article aims to propose a multi-criteria model to support decision-making from a portfolio in selecting technologies for Distributed Generation of Energy (DGE) projects based on the characteristics of the geographic space in Brazil. The decision model involves using multi-criteria to support the evaluation, prioritization, and selection of projects under a multistage decision-making process that fits into a strategic management cycle within the energy sector of Mato Grosso do Sul (Brazil). The over-classification techniques Preference Ranking Organization Technique for Enrichment Evaluations (PROMETHEE) II and V were applied under the Value-Focused Thinking (VFT) approach, reflecting the decision-maker or manager preferences among several conflicting criteria in the investment context of sustainable distributed energy generation projects. Based on real data, a numerical application is employed to view the steps of this decision model and illustrate the adequacy and effectiveness in practical issues of portfolio management.

As algas marinhas já são empregadas em diversos produtos e com diversas finalidades, que vão desde alimentos até medicamentos. Elas representam um recurso natural que pode disponibilizar uma variedade de compostos com propriedades bioativas benéficas, tais como ações antioxidantes, anti-inflamatórias, antienvelhecimento, entre outros. Embora as pesquisas estejam voltadas para a exploração de suas propriedades e das commodities já vendidas, elas certamente poderiam ser ainda mais investigadas e exploradas de maneira sustentável. Pode-se encontrar, em algumas praias do litoral sul de Alagoas, resíduos de macroalgas nas areias trazidas pela ação das ondas, resultando em problemas para a saúde pública e que resulta em uma perda de potencial de valorização deste recurso. Logo, este trabalho teve por objetivo estudar os métodos de extração do óleo de resíduos de macroalgas marinhas encontrados nas praias do litoral sul de Alagoas, bem como analisar a viabilidade deste óleo, como fonte de ácidos graxos, para aplicações biotecnológicas. Os métodos de extração a serem avaliados foram: o método de extração por ultrassom e o método de extração soxhlet. Após cada processo de extração aqui mencionado, foi determinada a quantidade de óleo obtida. Os resultados do trabalho apresentaram que o processo de extração do óleo mais viável foi o método extração por solvente a quente e que as macroalgas marinhas pardas e vermelhas foram as que apresentaram maior quantidade de óleo extraído.

As nanofibras desenvolvidas pelo processo de eletrofiação permitem a produção de materiais com altíssima relação superfície-volume e alta porosidade, que possuem inúmeras aplicações nos setores de vestuário, biomédico, eletrônico e têxtil técnico. No setor biomédico, em particular, essa tecnologia já está produzindo bandagens (curativos dérmicos) para o cuidado e proteção de feridas e queimaduras. Segundo Chou et al., 2017, estes nanomateriais possuem diversas características essenciais para seu uso específico: são altamente biodegradáveis, podem criar uma barreira contra bactérias externas, são respiráveis e impermeáveis e podem ser usados como matrizes para administração de medicamentos. Logo, o presente trabalho teve por objetivos desenvolver nanofibras contendo óleos essenciais com propriedades antimicrobianas, via eletrofiação, e analisar variáveis de processo que influenciam na estrutura dessas nanofibras que podem ser aplicadas como curativos dérmicos. Como metodologia para o desenvolvimento das nanofibras, via eletrofiação, foram preparadas soluções do polímero PCL com o solvente clorofórmio/metanol (4:1 em volume) e para que estas nanofibras pudessem possuir atividades antimicrobianas foram acrescentados nas soluções poliméricas, um por vez, óleo essencial de cravo e óleo de orégano que possuem propriedades farmacológicas hidratantes, cicatrizantes e anti-inflamatória. A influência desses óleos na estrutura dessas nanofibras eletrofiadas foi verificada via planejamento experimental fatorial completo cuja resposta de interesse foi o diâmetro médio destas nanofibras. Ao final deste trabalho pôde ser constatada a eficiência do processo de eletrofiação no desenvolvimento das nanofibras e pôde ser verificado que o tipo de óleo, bem como a concentração deste influenciam nos diâmetros médios das nanofibras.

The present work aims to present a brief state of the art regarding the characterization techniques currently used to evaluate the effects of manufacturing processes on the structure of gray cast iron, as well as to evaluate the effectiveness of the X-ray diffraction technique ( XRD) to identify and quantify the phases present in two types of gray cast irons: one with low (0.02% by weight) and the other with a high content of niobium (0.21-0.24% by weight). For both samples, the three main phases were identified: graphite-G, ferrite-Fe (α) and cementite-Fe3C. However, not even for the sample with the highest niobium content, niobium carbide (NbC) was identified by this technique, a fact justified by the detection limit of the conventional diffractometer used and the small fraction of this carbide in the analyzed samples. The change in the concentration of niobium was not sufficient to promote significant differences in the diffractograms. The fluorescence of iron excited mainly by Cu Kα radiation resulted in a high level of noise in the measurements and made it impossible to quantify the phases by means of Rietveld refinement. Thus, for the analyzed niobium contents, it is concluded that the XRD technique with Cu tube is not effective for the quantification of phase fractions or for the identification of NbC in gray cast iron.