The debate to establish a balance between the generation of electricity and the preservation of the environment is, extraordinarily, important. This article proposes, as a short-term solution, the replacement of diesel oil by natural gas in thermoelectric generation. Natural gas emits 75% less pollutants to the environment than diesel and has a similar energetic efficiency. As a strategy for this replacement to occur safely, the computational modeling was developed in a Bioinspired Computing methodology, called Genetic Algorithm (GA). The GA incorporated all the variables of the electricity and natural gas networks, presented in the mathematical modeling. The result was a significant reduction in the level of pollutants emitted, with high stability in the electrical power system.

This article portrays the relationship between fractional order differential calculus and the computational intelligence method, applying it to the improvement of intelligent systems. The Kirchhoff Laws, represented by second order differential equations, were solved via non-integer order differential calculus. The results obtained were used in the implementation of decision trees, which allowed the decision rules to be incorporated into the controllers. The results obtained by mathematical modeling did magnify the information extracted from Kirchhoff's Laws. Due to the gain magnitude of this information, the decision trees were obtained with greater precision and accuracy. In this way, it was achieved to build a hybrid system capable of being used in the development of controllers automata that has the lower response time and highest efficiency.

A Região Hidrográfica Amazônica apresenta um panorama de acentuada fragilidade organizacional dos setores públicos relacionados à Governança da Água e da Ameaça Hídrica. A necessidade de um sistema de Gestão Integrada e Participativa dos Recursos Hídricos e a setorização de políticas públicas contribuem para um contexto de insustentabilidade ambiental para a Gestão Hídrica. Assim, a ambientalização dos Recursos Hídricos e a regência da Água configuram a factual Gestão Territorial dos Recursos Hídricos. O objetivo deste artigo é demonstrar o processo de ambientalização dos Recursos Hídricos e governança da Água na Amazônia Brasileira a partir da operacionalização do Índice de ambientalização dos Recursos Hídricos na Amazônia Brasileira. Este método foi constituído a partir da implementação de uma Inteligência Artificial baseada em Árvore de Decisão. Essa estratégia beneficiou-se de dados do Índice de Ameaça Hídrica, percentual de desmatamento, percentual de barragens e percentual de áreas destinadas à agricultura comercial, resultando em um modelo de tomada de decisão capaz de auxiliar o desenvolvimento regional dos países Amazônicos.

O Dióxido de Carbono - CO2, é o principal causador do aquecimento global, respondendo por 75% das emissões de gases de efeito estufa antropogênicas. A substituição dos atuais combustíveis fósseis por componentes ecologicamente corretos, que provoquem a redução do CO2, é uma das premissas desse trabalho. A utilização do Gás Natural como combustível à geração termoelétrica é apresentada como uma forma segura e estável ao sistema elétrico, até que haja a substituição por modelos sustentáveis. A segurança da rede de Gás Natural é necessária para apoiar a matriz energética, o crescimento econômico e, consequentemente, a matriz social de uma nação. A diminuição da vulnerabilidade da rede de Gás Natural, do ponto de vista de segurança, poderá ser alcançada com o monitoramento, análise e estimativas das variáveis envolvidas no modelo, e consequentemente, no controle e adequação às demandas do sistema elétrico de potência. É indispensável incluir no planejamento de um sistema de potência a infraestrutura do sistema de Gás Natural. Por outro lado, a necessidade de operação coordenada entre os sistemas de energia elétrica e de Gás Natural, aumenta a complexidade e incerteza da tarefa de despachar a geração de energia elétrica e a produção do gás, uma vez que as redes de Gás Natural não são diretamente supervisionadas e controladas por centros de operação de sistemas de energia. Neste contexto, esse artigo aplica Modelos Matemáticos fundamentados em Equações Diferenciais, cujas soluções foram encontradas mediante o uso da Inteligência Computacional, implementada no software Octave. Os resultados obtidos mostram que o Gás Natural fornece uma geração de energia estável. Mesmo sabendo que a sua origem é fóssil e, que emite gases poluentes, como o dióxido de carbono, durante seu processo de combustão, o Gás Natural é 50% menos poluente do que carvão mineral, caracterizando uma excelente vantagem na transição segura da matriz energética.

Composite materials stand out for enabling the development of new materials that are environmentally friendly, whose manufacturing processes and waste are increasingly less harmful, associated with good mechanical properties. In this context, this work sought to investigate the mechanical behavior in flexural and impact of polyester matrix composites with the inclusion of short fibers of sisal, piassava, raffia, mallow and jute arranged randomly. The mechanical properties of flexural were evaluated according to ASTM D 790 and the impact toughness Charpy with the ASTM D 6110 standard. The results showed that when subjected to flexural stresses, the composites presented resistance of 112 .12 MPa for the neat matrix and 35.21; 34.45; 27.29; 25.89 and 20.56 MPa with the inclusion of sisal, piassava, raffia, mallow and jute fibers, respectively. As for the impact test, they showed values of 31.50 kJ/m² for the neat matrix and 57.06; 52.52; 48.03; 38.02; 37.65 kJ/m² with the inclusion of sisal, piassava, raffia, mallow and jute fibers, respectively. Then, the fracture surface of the composites was analyzed with a microscope in order to correlate the fracture aspects with the mechanical properties.

The several papers recently published, applied to sustainable development, has been considering new methodologies and techniques in identifying the main criteria, in numeric format, that are useful in formulating possible solutions to the solid waste problem. This paper presents the Mathematical and Computational Modeling Process (PM2C), applied in the determination of control variables related to selection of areas destined to the construction of landfills, in order to benefit from new analyzes and values obtained by methods such as AHP (Analytical Hierarchy Process) and GIS (Geographic Information Systems). The main objective of this paper is the use of Artificial Intelligence (AI), through a Decision Tree strategy, as a selective method and optimal solutions in choosing the best area dedicated to the construction of landfills, with the creation and analysis of new values applied to scenarios defined in the paper of Andrade e Barbosa (2015). The results, expressed in analytical and graphical forms, show the individual values for each criterion and new scenarios involved in the phenomena. This paper highlights the importance of incorporating new conditions and criteria to propose a new decision-making rule, simultaneously, associating qualitative and quantitative characteristics, related to social and economic effects, applied to the environment management system. Based on these principles, it was possible to simulate new scenarios that demonstrate, with very high precision, the best values of useful criteria for decision-making in the selection of the optimal area for implementation of a landfill.