Nesta pesquisa, apresenta-se o estudo do comportamento do crescimento e decrescimento do número de casos de COVID-19, no qual foi desenvolvido modelos matemáticos com o uso do Método de Malthus e ajuste de curva polinomial, destinado à análise do comportamento da disseminação do vírus do COVID-19 no município de Santa Rosa/RS. Os dados foram fornecidos pela Fundação Municipal de Saúde de Santa Rosa, com análise dos números de contaminados e de óbitos, considerando a variação do número de casos semanalmente. Os parâmetros aplicados permitiram a aplicação da modelagem matemática, onde se aplicou o ajuste de curva polinomial e modelo através da Teoria Malthusiana, onde o ajuste polinomial se mostrou melhor, com um erro baixo apresentado na função polinomial, comprovado com a correlação de Pearson. Neste apresenta-se alguns destes resultados e análise dos mesmos. Através dos resultados alcançados, podemos analisar o comportamento da disseminação do COVID-19, sendo assim, pode se concluir que estes modelos podem ser utilizados em projeções de cenários futuros e ações que possam ser tomadas para evitar a incidência deste vírus na cidade de Santa Rosa.

RESUMOA grande demanda de extração de óleos vegetais de sementes oleaginosas como girassol, soja e canola, para atender a alimentação humana e a produção de biodiesel, está em constante crescimento no Brasil e no mundo. Este processo requer o uso de métodos industriais de extração por solvente, para obtenção do óleo, esse processo deve de ter uma velocidade aceitável e eficiência econômica. Quase que na totalidade das indústrias do Brasil e do mundo, utiliza o solvente hexano neste processo.Os extratores por solvente constituem-se de equipamentos onde a matéria-prima continuamente entra e recebe banhos de solvente, ocasionando a migração do óleo da semente para o solvente, que sai do extrator enriquecido pelo óleo. A essa mistura formada do solvente com o óleo extraído, dá-se o nome de micela, que posteriormente é processada para que o óleo seja separado.Cada espécie de semente oleaginosa e seu cultivo têm suas particularidades e precisa de prévia preparação para ingressar no extrator, visando uma extração eficiente. Influenciam, também, no processo, a velocidade de operação do equipamento e o volume de entrada de solvente e matéria-prima no extrator.A verificação da eficiência do processo de extração da indústria é realizada inúmeras vezes ao dia através da análise da concentração de óleo existente na micela que sai do extrator. Se o percentual de óleo na micela está abaixo do normal significa que está sendo perdido óleo retido no resíduo de matéria-prima, causando prejuízos à indústria. Tanto maior será a perda financeira quanto for a demora na constatação da ineficiência citada.A extração de óleos vegetais, por solvente em instalações industriais de grande escala, processam até 15.000 toneladas de matéria-prima por dia de operação. O Brasil tem uma área industrial muito grande voltada à extração de óleos vegetais, como óleo de soja, canola, milho, arroz e girassol. Estas indústrias de óleo usam instalações contínuas de grande porte, com predominância de extratores de extração por solvente do tipo "Rotocell", "De Smet" e "Crow-Model". Percebe-se então à necessidade de modelos matemáticos que descrevem este processo com eficácia, de forma a poder otimizar os equipamentos e o processo de extração. Para a modelagem dos processos de extração nesses equipamentos, faz-se necessário o entendimento de extratores de complexidade menor como o extrator de "Leito-Fixo" equipamento laboratorial, pois em geral os extratores assemelham-se ao leitofixo, atuando em um sistema contra-corrente cruzado. Majumdar, et al [1] e Moreira [2] desenvolveram modelos matemáticos para um extrator leito-fixo, que levam em conta características da matéria-prima, tais como: porosidades das fases bulk e poro, constante de equilíbrio, área de contato, diâmetro da partícula.Considerando que a bibliografia apresenta dados incompletos e divergentes relativos às matérias-primas, porém estes dados são necessários à modelagem dos equipamentos. Portanto, neste trabalho desenvolveu-se um equipamento laboratorial do tipo leito fixo, através de apoio do ...

Neste artigo apresenta-se a construção de modelos matemáticos que descrevem o comportamento dos casos de câncer de próstata diagnóstico C61 e mama diagnóstico C50 no município de Santa Rosa – RS no período de 2013 a 2021. Utilizando o Modelo de Malthus, Interpolação polinomial de Lagrange e de Regressão Linear, foram desenvolvidas funções que descrevem o comportamento do número de casos de câncer de próstata e mama. Para obter os dados reais sobre os casos de câncer durante os anos de 2013 até 2021 foi o utilizado o DataSUS, o serviço de informações do Sistema Único de Saúde (SUS). Comparando os dados obtidos através dos cálculos e os valores reais foi encontrado um modelo de função, que melhor se adaptou para cada tipo de câncer.

No abstract

Estudo do comportamento econômico de Santa Rosa/RS baseado em um modelo matemático de dinâmica populacional The study of Santa Rosa's economic behavior based on a population dynamic's mathematical model 1