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The authors would like to thank the EU and the Spanish Government (AEI) (PCIN-2017-047) and Fundação para a Ciência e Tecnologia (FCT) (Water JPI/0003/2016) for funding, in the frame of the collaborative international Consortium AQUAVAL financed under the ERA-NET WaterWorks2015 Cofunded Call. This ERA-NET is an integral part of the 2016 Joint Activities developed by the Water Challenges for a Changing World Joint Programme Initiative (Water JPI) and the CDTI (Centro para Desarrollo Tecnológico Industrial, E.P.E., Spain). Authors also thank the Spanish Government (AEI) for funding, in the frame of the project TREASURE (CTQ2017-83225-C2-1-R) and the FCT for funding in the frame of the project UIDB/50016/2020. S. Santorio, A. Val del Rio and A. Mosquera-Corral belong to the Galician Competitive Research Groups (GRC)_ED431C-2021/37 co-funded by FEDER (UE) To avoid toxic ammonium and nitrite concentrations in aquaculture systems is crucial to maintain the fish production. When recirculating aquaculture systems (RAS) operate in freshwater farms during the dry seasons, the concentrations of these pollutants increase. The objective of the present study is the evaluation of a Continuous Flow Granular Reactor (CFGR) for the treatment of freshwater RAS stream at pilot-scale during two consecutive dry seasons. The CFGR was fed with a extremely low-strength recirculation stream of a trout farm (0.12–1.84 mg NH4+-N/L and 2.2–8.14 mg C/L). Two different configurations were evaluated. The first configuration consisted on a CFGR fed from the bottom, being the up-flow velocity the only shear force to mix the biomass. The second configuration incorporated a mechanical stirrer and a sieve to improve the biomass mixing and retention. The CFGR was operated at short hydraulic retention times (HRT) which ranged from 11 to 68 min. The configuration with a mechanical stirrer and sieve was optimal in terms of biomass retention and nitrogen removal performance. Despite the low nitrogen and organic matter concentrations, granulation was achieved in 55 days, with an average granule diameter up to 0.47 mm. Ammonium and nitrite removal percentages up to 81% and 100% were achieved, respectively. The ammonium and nitrite production rate in the trout farm were lower than the removal achieved by the CFGR, which makes the implementation of this system appropriated to maintain the concentration of these compounds below toxic levels for rainbow trout SI

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Made available in DSpace on 2016-08-29T15:33:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_2809_.pdf: 2366315 bytes, checksum: 58149b82c1db73f2e15308dca84634dc (MD5) Previous issue date: 2009-08-31 "Os sistemas biológicos que viabilizam os sentidos dos seres vivos, especialmente dos seres humanos, tem sido objeto de estudo desde a antiguidade. O advento da computação, a partir do século XX, propiciou ferramentas para que tais sistemas pudessem ser simulados, desde que compreendidos. Vários pesquisadores tem trabalhado no sentido de elaborar modelos cada vez mais próximos dos sistemas naturais, e sua reprodução em ambientes naturais ou computacionais simulados permite a verificação de sua eficácia. A visão, um dos mais poderosos sentidos humanos, é um dos mais investigados devido, principalmente, ao grande número de aplicações de sistemas de visão artificial. Sua modelagem tem avançado com velocidade, mas sua eficiência esbarra, muitas vezes, na disponibilidade de recursos computacionais para o processamento, uma vez que o cérebro possui bilhões de neurônios envolvidos na viabilização do sentido da visão. Neste trabalho foram investigados mecanismos de paralelização do código de modelo matemático-computacional, desenvolvido na UFES em trabalho anterior, da arquitetura neural humana envolvida com a percepção da profundidade (reconstrução do ambiente 3D externo internamente ao computador) por meio da visão estéreo. Durante a investigação, foi identificada a oportunidade do uso de C+CUDA (Compute Unified Device Architecture) para o desenvolvimento de versão paralela do modelo original de percepção da profundidade por meio da visão estéreo. A nova versão C+CUDA do modelo roda em GPUs (Graphics Processing Units) e, no ambiente de desenvolvimento utilizado, alcançou desempenho 57,4 vezes superior à versão seqüencial original. Speedups desta magnitude demonstram os benefícios da computação paralela e de alto desempenho e a importância que a nova tecnologia de GPUs tem no cenário atual com o aumento de desempenho obtido, a aplicação que rodava em 16,9 segundos (uma reconstrução 3D) passou a rodar em 0,27 segundos, o que viabiliza aplicações de tempo real em robótica, por exemplo."