Bibliometric analysis of Advanced Oxidation Processes studies with a focus on Life Cycle Assessment and Costs

Advanced oxidation processes (AOPs) are wastewater treatment technologies that stand out for their ability to degrade Contaminants of Emerging Concern (CECs). The literature has extensively investigated these removal processes for different aqueous matrices. Once technically mature, some of these systems have become accredited to be applied on a large scale, and therefore, their systemic performances in the environmental and cost spheres have also become essential requirements. This study proposed corroborating this trend, analyzing the available literature on the subject to verify how experts in the AOP area investigated this integration during 2015-2023. For this purpose, a sample of publications was treated by applying the Systematic Review (SR) methodology. This resulted in an extract of 83 studies that adopted life-cycle logic to estimate environmental impacts and process costs or evaluated them as complementary to the technical dimension of each treatment technology. This analysis found that both dimensions can be used for selecting or sizing AOPs at the design scale. However, the appropriate choice of the impact categories for the environmental assessment and establishing a methodology for cost analysis can make the approach still more effective. In addition, a staggering number of processes would broaden the reality and applicability of the estimates, and adopting multicriteria analysis methodologies could address essential aspects of decision-making processes during the design of the arrangements. By meeting the original purposes, the study broadened the requirements for designing AOPs and disseminating their use in mitigating the discharge of CECs.

Produção sucroalcooleira: estratégias financeiras e operacionais

Este artigo propõe a construção de um modelo de otimização para a definição do  portfólio de produtos de uma usina sucroalcooleira, levando em conta aspectos operacionais e financeiros. Considera-se que a receita obtida por um produtor provém da venda de açúcar e álcool no mercado físico e de resultados obtidos através de operações de hedge no mercado de derivativos de açúcar.  Empregando como medida de risco o CVaR (Conditional Value-at-Risk), o modelo possibilita a construção de uma fronteira eficiente e, de acordo com a tolerância ao risco do produtor, define a estratégia ideal de produção (mix de produção) e de atuação no mercado de derivativos (razão de hedging).  Através do modelo o artigo busca também analisar a vantagem do uso do mercado de opções na construção de estratégias financeiras de hedging em mercados de commodities agrícolas.

Um modelo hierárquico para previsão de preços de commodities agrícolas

Nos últimos 20 anos tem ocorrido um interesse crescente no comportamento do preço de commodities devido a mudanças no padrão da demanda mundial e o crescimento dos mercados futuros de commodities como instrumento para gestão de portfólios na indústria. A fim de reduzir risco e assegurar preços, os agentes de mercado empregam diferentes estratégias de hedging baseadas no em mercados futuros, sendo imprescindível o uso de modelos de previsão. Neste contexto, o objetivo deste artigo é construir um modelo de previsão para preços à vista de commodities agrícolas com base em um modelo hierárquico. Um primeiro modelo de espaço de estados é ajustado de forma a identificar tendências das séries. Os resultados obtidos são então corrigidos através de redes neurais. Para analisar o comportamento do modelo foram consideradas commodities: soja, álcool e açúcar. Os resultados sugerem que o modelo pode ser uma ferramenta útil para entender os mercados e para previsão de preços de curto prazo.