Prediction of mean surface temperature of broiler chicks and load microclimate during transport

Este estudo teve como objetivo determinar um modelo para predizer a temperatura média da superfície de pintinhos de corte e as condições microclimáticas da carga viva durante o transporte, utilizando redes neurais. A pesquisa foi conduzida no estado de São Paulo, Brasil, monitorando nove remessas com diferentes densidades de caixas, utilizando um caminhão climatizado com capacidade média de 380 caixas. Quatorze caixas de pintinhos foram selecionadas em cada remessa, avaliando-se cinco pintinhos por caixa. A temperatura média da superfície dos pintinhos (TMS) foi medida com um termômetro infravermelho tanto no carregamento quanto no descarregamento. Para avaliar o microclima do contêiner (centro e interior das caixas), foram registrados a temperatura do ar (T), a umidade relativa (UR) e a entalpia específica (h); para isso, dezessete registradores de dados foram instalados, um por caixa (14) e três ao longo do contêiner. A TMS e o microclima do caminhão foram analisados ​​utilizando redes neurais artificiais com uma única camada e sete neurônios, treinadas com o algoritmo de mínimos quadrados (LMS). A TMS no descarregamento apresentou melhor predição da TMS durante o transporte. A melhor predição das condições microclimáticas foi obtida dentro das caixas durante o transporte.