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dc.creatorJahn, Diandra Masurana-
dc.date.accessioned2023-05-17T18:22:00Z-
dc.date.available2023-05-17T18:22:00Z-
dc.date.issued2021-11-30-
dc.identifier.citationJAHN, Diandra Masurana. Eficiência energética de máquinas de aquecimento e seus efeitos no ambiente térmico e no desempenho de frangos de corte. 2022. Dissertação (Mestrado em Zootecnia) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Dois Vizinhos, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31429-
dc.description.abstractThe high demand for products of animal origin made the chain need to improve production and understand the factors that affect it. In broiler production, evolution is constant, so the use of statistical methodologies allows us to assess the behavior of these factors. The study aimed to evaluate four different heating machines, seeking to link the variables of climatic conditions and zootechnical performance with the consumption of pellets and electricity. The work was carried out using a griller broiler production database, from a poultry integrator, located in the Southwest of Paraná, containing information from August 2019 to July 2020. This database was composed of 12 batches of mixed birds, housed one day old, where each flock contained approximately 120,000 birds. The birds were subjected to four treatments, that is, four different heating machines (machine A, machine B, machine C and machine D) and the conditions provided to the birds were the same for all aviaries. The variables analyzed that made up the database were: temperature and relative humidity of the internal and external environment, concentration of internal carbon dioxide, feed conversion, weight gain and consumption of electricity and pellets. For the statistical analysis of the data, analysis of variance, Tukey test and Principal Component Analysis were used, using the R Software. Principal component analysis allows for better data interpretation, providing a study with minimal loss of information, even with large amount of data, being able to eliminate variables with little importance for the analysis and reduce data redundancy, reducing dimensionality. Thus, we can conclude that machine D presented better efficiency, and with the analysis of main components, 4 components were selected, which explained approximately 80% of the data variability, and the climatic variables interfered the most in the performance of the heating machines.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.pt_BRpt_BR
dc.subjectFrango de cortept_BR
dc.subjectMadeira como combustívelpt_BR
dc.subjectConstruções rurais - Aquecimento e ventilaçãopt_BR
dc.subjectBroilers (Chickens)pt_BR
dc.subjectFuelwoodpt_BR
dc.subjectFarm buildings - Heating and ventilationpt_BR
dc.titleEficiência energética de máquinas de aquecimento e seus efeitos no ambiente térmico e no desempenho de frangos de cortept_BR
dc.title.alternativeEnergy efficiency of heating machines and its effects on the thermal environment and broiler performancept_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.description.resumoA elevada demanda por produtos de origem animal, fez com que a cadeia necessitasse aprimorar a produção e compreender os fatores que à afetam. Na produção de frangos de corte a evolução é constante, por tanto a utilização de metodologias estatísticas nos permite avaliar o comportamento desses fatores. O estudo teve como objetivo avaliar quatro distintas máquinas de aquecimento, buscando a ligação entre as variáveis de condições climáticas e de desempenho zootécnico com o consumo de pellet e de energia elétrica. O trabalho foi realizado utilizando um banco de dados de produção de frangos de corte tipo griller, criados até 28 dias de vida, de uma empresa integradora avícola, localizada no Sudoeste do Paraná contendo informações de agosto de 2019 a julho de 2020. Este banco de dados foi composto por 12 lotes de aves de sexagem mista, alojados com um dia de vida, com aproximadamente 120.000 aves cada um. As aves foram submetidas a quatro tratamentos, ou seja, quatro distintas máquinas de aquecimento (máquina A, máquina B, máquina C e máquina D) e as condições fornecidas as aves foram iguais para todos os aviários. As variáveis analisadas que compuseram o banco de dados foram: temperatura e umidade relativa do ambiente interno e externo, concentração de gás carbônico interno, conversão alimentar, ganho de peso e consumo de energia elétrica e de pellet. Para a análise estatística dos dados foi utilizada a análise de variância, teste Tukey e Análise de Componentes Principais, empregando o Software R. A análise de componentes principais possibilitou melhor interpretação dos dados, proporcionando um estudo com o mínimo de perda de informação, mesmo com grande quantidade de dados, sendo capaz de eliminar variáveis com pouca importância para a análise e reduzir a redundância dos dados, diminuindo a dimensionalidade. Assim, podemos concluir que a máquina D apresentou melhor eficiência, e com a análise de componentes principais selecionou-se 4 componentes, os quais explicavam aproximadamente 80% da variabilidade dos dados, sendo que as variáveis climáticas foram que mais interferiram no desempenho das máquinas de aquecer.pt_BR
dc.degree.localDois Vizinhospt_BR
dc.publisher.localDois Vizinhospt_BR
dc.creator.IDhttps://orcid.org/0000-0002-0617-0444pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5916156541889967pt_BR
dc.contributor.advisor1Mendes, Angélica Signor-
dc.contributor.advisor1IDhttps://orcid.org/0000-0001-6644-1907pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5417157598698445pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Souza, Cleverson de-
dc.contributor.advisor-co1IDhttps://orcid.org/0000-0003-0858-5237pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7849921009365214pt_BR
dc.contributor.referee1Mendes, Angélica Signor-
dc.contributor.referee1IDhttps://orcid.org/0000-0001-6644-1907pt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5417157598698445pt_BR
dc.contributor.referee2Vismara, Edgar de Souza-
dc.contributor.referee2IDhttps://orcid.org/0000-0002-0200-1117pt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/7926310174888570pt_BR
dc.contributor.referee3Garcia, Rodrigo Garófallo-
dc.contributor.referee3IDhttps://orcid.org/0000-0002-4978-9386pt_BR
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/0413070608488067pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Zootecniapt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::ZOOTECNIApt_BR
dc.subject.capesZOOTECNIA (50400002)pt_BR
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