Corrige acentuacao dos textos

2026-06-26 18:15:55 -03:00
parent 6443c0e2dc
commit f02167ff92
24 changed files with 174 additions and 175 deletions
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,24 +1,24 @@
-# Planejador Diario de Missoes e Sobreaviso
+# Planejador Diário de Missões e Sobreaviso

-Projeto em Python para gerar a escala diaria de missao acionada, missao local e sobreaviso usando Programacao Linear Inteira Mista (MILP).
+Projeto em Python para gerar a escala diária de missão acionada, missão local e sobreaviso usando Programação Linear Inteira Mista (MILP).

 ## 1. Estrutura do projeto

 ```text
 dados/                    Arquivos de entrada do planejamento
 resultados/               Planilhas geradas pelo planejador
-src/planejador_missao/    Codigo-fonte Python do modelo
-scripts/                  Scripts numerados de execucao, validacao e teste
+src/planejador_missao/    Código-fonte Python do modelo
+scripts/                  Scripts numerados de execução, validação e teste
 .vscode/                  Arquivos de workspace do VS Code
 web_app.py                Interface web HTML para abrir no navegador
 run_planner.py            Ponto de entrada para executar o planejamento
-requirements.txt          Dependencias Python
+requirements.txt          Dependências Python
 Abrir Planejador.vbs      Atalho para abrir a interface sem prompt
 ```

-A execucao oficial do projeto e feita somente em Python.
+A execução oficial do projeto é feita somente em Python.

-## 2. Preparacao do ambiente
+## 2. Preparação do ambiente

 No PowerShell, a partir da raiz do projeto:

@@ -29,13 +29,13 @@ python -m venv .venv
 pip install -r requirements.txt
 ```

-A pasta `.venv` nao acompanha a entrega oficial. Ela deve ser recriada pelo usuario com os comandos acima.
+A pasta `.venv` não acompanha a entrega oficial. Ela deve ser recriada pelo usuário com os comandos acima.

 ## 3. Como executar pelo app no navegador

 Forma recomendada:

-1. De dois cliques em `Abrir Planejador.vbs`.
+1. Dê dois cliques em `Abrir Planejador.vbs`.
 2. Aguarde o navegador abrir em `http://127.0.0.1:8050`.

 Se preferir executar manualmente pelo PowerShell, use:
@@ -46,19 +46,19 @@ Na raiz do projeto:
 python web_app.py
 ```

-O navegador abre automaticamente em `http://127.0.0.1:8050`. Se nao abrir, copie esse endereco no Google Chrome.
+O navegador abre automaticamente em `http://127.0.0.1:8050`. Se não abrir, copie esse endereço no Google Chrome.

 O app permite:

- editar data e criterios de otimizacao;
- informar a missao de rota acionada;
- marcar condicao das aeronaves;
- selecionar tripulantes disponiveis;
- consultar a aba `Quadrinhos`, com proxima OI, horas do ano, SBV e falta para 50 horas;
+- editar data e critérios de otimização;
+- informar a missão de rota acionada;
+- marcar condição das aeronaves;
+- selecionar tripulantes disponíveis;
+- consultar a aba `Quadrinhos`, com próxima OI, horas do ano, SBV e falta para 50 horas;
 - salvar os arquivos de entrada em `dados/`;
- gerar a escala e abrir a ultima planilha.
+- gerar a escala e abrir a última planilha.

-A versao final usa Python e interface web local.
+A versão final usa Python e interface web local.

 ## 4. Como executar pelo terminal

@@ -81,17 +81,17 @@ Os arquivos de entrada ficam em `dados/`.

 | Arquivo | Finalidade |
 | --- | --- |
-| `Modelagem_C98_ETA2_local.xlsx` ou `Modelagem C98 ETA2.xlsx` | Cadastro base de tripulantes, qualificacoes, projetos, soldo e metas de horas. |
-| `catalogo_ois.xlsx` | Catalogo de OIs por aeronave, subprograma, ordem e tipo de missao. |
-| `indisponibilidades_2026.xlsx` | Periodos em que cada tripulante nao pode ser escalado. |
-| `parametros_missao.csv` | Data de planejamento e criterios de otimizacao. |
-| `aeronaves_disponiveis.csv` | Condicao diaria de cada aeronave. |
-| `rotas_acionadas.csv` | Missao de rota acionada para atendimento obrigatorio. |
-| `tripulantes_disponiveis.csv` | Selecao manual dos tripulantes disponiveis no dia. |
-| `progresso_ois_2026.xlsx` | OIs ja concluidas manualmente. |
-| `historico_horas_voadas.csv` | Historico acumulado gerado automaticamente pelo planejador. |
+| `Modelagem_C98_ETA2_local.xlsx` ou `Modelagem C98 ETA2.xlsx` | Cadastro base de tripulantes, qualificações, projetos, soldo e metas de horas. |
+| `catalogo_ois.xlsx` | Catálogo de OIs por aeronave, subprograma, ordem e tipo de missão. |
+| `indisponibilidades_2026.xlsx` | Períodos em que cada tripulante não pode ser escalado. |
+| `parametros_missao.csv` | Data de planejamento e critérios de otimização. |
+| `aeronaves_disponiveis.csv` | Condição diária de cada aeronave. |
+| `rotas_acionadas.csv` | Missão de rota acionada para atendimento obrigatório. |
+| `tripulantes_disponiveis.csv` | Seleção manual dos tripulantes disponíveis no dia. |
+| `progresso_ois_2026.xlsx` | OIs já concluídas manualmente. |
+| `historico_horas_voadas.csv` | Histórico acumulado gerado automaticamente pelo planejador. |

-## 6. Saida gerada
+## 6. Saída gerada

 O planejador cria uma planilha em:

@@ -99,17 +99,17 @@ O planejador cria uma planilha em:
 resultados/planejamento_diario_YYYY-MM-DD.xlsx
 ```

-Quando ja existe arquivo para a mesma data, o sistema acrescenta o horario ao nome para preservar a saida anterior.
+Quando já existe arquivo para a mesma data, o sistema acrescenta o horário ao nome para preservar a saída anterior.

-A aba `ESCALA DIARIA` contem tres blocos:
+A aba `ESCALA DIARIA` contém três blocos:

 - `MISSAO ACIONADA`;
 - `VOOS LOCAIS`;
 - `SOBREAVISO`.

-Apos a solucao, o arquivo `dados/historico_horas_voadas.csv` tambem e atualizado com horas voadas e sobreavisos registrados.
+Após a solução, o arquivo `dados/historico_horas_voadas.csv` também é atualizado com horas voadas e sobreavisos registrados.

-## 7. Scripts e validacao com voos de 2025
+## 7. Scripts e validação com voos de 2025

 O fluxo pelo VS Code pode ser executado com:

@@ -123,7 +123,7 @@ Para conferir rapidamente o ambiente:
 python scripts\09_testar_instalacao.py
 ```

-Para validar o modelo com dados historicos, coloque os voos reais de 2025 em:
+Para validar o modelo com dados históricos, coloque os voos reais de 2025 em:

 ```text
 dados/validacao/voos_2025.csv
@@ -135,19 +135,19 @@ O arquivo deve ter as colunas:
 data,aeronave,tipo_escala,tripulante,funcao,oi,horas_voadas,sbv
 ```

-Se a planilha `Quadro de Voo 2025 (2).xlsx` estiver em `dados/`, a validacao importa a aba `VOOS` automaticamente:
+Se a planilha `Quadro de Voo 2025 (2).xlsx` estiver em `dados/`, a validação importa a aba `VOOS` automaticamente:

 ```powershell
 python scripts\00_main.py --validacao 2025
 ```

-Tambem e possivel chamar diretamente:
+Também é possível chamar diretamente:

 ```powershell
 python scripts\07_validacao_2025.py
 ```

-Os relatorios sao salvos em:
+Os relatórios são salvos em:

 ```text
 resultados/validacao/validacao_2025_resumo.xlsx
@@ -156,61 +156,61 @@ resultados/validacao/validacao_2025_metricas.csv
 resultados/validacao/validacao_2025_barras.png
 ```

-Ele contem:
+Ele contém:

- `metricas`: comparacao entre escala real 2025 e escala otimizada;
+- `metricas`: comparação entre escala real 2025 e escala otimizada;
 - `comparativo_trips`: horas reais, horas otimizadas e delta por tripulante;
- `voos_2025_slots`: voos historicos agregados em slots;
- `escala_otimizada`: redistribuicao proposta pelo MILP.
+- `voos_2025_slots`: voos históricos agregados em slots;
+- `escala_otimizada`: redistribuição proposta pelo MILP.

-Os scripts antigos de importacao/validacao foram preservados em `scripts/_arquivados/`.
+Os scripts antigos de importação/validação foram preservados em `scripts/_arquivados/`.

-## 8. Metodo de otimizacao
+## 8. Método de otimização

-O modelo monta previamente todas as colunas candidatas viaveis. Cada coluna representa uma possivel escala de dupla para:
+O modelo monta previamente todas as colunas candidatas viáveis. Cada coluna representa uma possível escala de dupla para:

 - rota acionada;
- missao local;
+- missão local;
 - sobreaviso.

-Cada coluna recebe uma variavel binaria no MILP:
+Cada coluna recebe uma variável binária no MILP:

 ```text
 x[i] = 1 se a coluna candidata i for escolhida
-x[i] = 0 caso contrario
+x[i] = 0 caso contrário
 ```

-A funcao objetivo maximiza o score operacional, com prioridade para:
+A função objetivo maximiza o score operacional, com prioridade para:

 1. atender rotas acionadas;
-2. aproveitar missoes locais para progressao operacional;
-3. escolher sobreavisos conforme o criterio definido.
+2. aproveitar missões locais para progressão operacional;
+3. escolher sobreavisos conforme o critério definido.

-Restricoes principais:
+Restrições principais:

- cada tripulante aparece no maximo uma vez na escala;
+- cada tripulante aparece no máximo uma vez na escala;
 - cada aeronave livre recebe exatamente uma cobertura principal, por rota acionada ou sobreaviso;
- cada aeronave executa no maximo uma rota acionada;
- cada aeronave executa no maximo uma missao local;
- rota acionada e missao local nao podem usar a mesma aeronave no mesmo dia;
+- cada aeronave executa no máximo uma rota acionada;
+- cada aeronave executa no máximo uma missão local;
+- rota acionada e missão local não podem usar a mesma aeronave no mesmo dia;
 - toda rota acionada informada deve ser atendida exatamente uma vez.

-O resolvedor usado e `scipy.optimize.milp`, um resolvedor exato de programacao inteira disponivel diretamente em Python.
+O resolvedor usado é `scipy.optimize.milp`, um resolvedor exato de programação inteira disponível diretamente em Python.

-## 9. Organizacao do codigo
+## 9. Organização do código

-O codigo em `src/planejador_missao/` esta dividido por blocos funcionais:
+O código em `src/planejador_missao/` está dividido por blocos funcionais:

 | Arquivo | Responsabilidade |
 | --- | --- |
-| `data_io.py` | Leitura das planilhas/CSVs e escrita do historico. |
-| `rules.py` | Regras de disponibilidade, qualificacao e progresso operacional. |
-| `candidates.py` | Geracao das colunas candidatas para o MILP. |
-| `optimizer.py` | Formulacao e solucao do modelo MILP. |
-| `report.py` | Registro de horas e criacao da planilha Excel. |
+| `data_io.py` | Leitura das planilhas/CSVs e escrita do histórico. |
+| `rules.py` | Regras de disponibilidade, qualificação e progresso operacional. |
+| `candidates.py` | Geração das colunas candidatas para o MILP. |
+| `optimizer.py` | Formulação e solução do modelo MILP. |
+| `report.py` | Registro de horas e criação da planilha Excel. |
 | `quadrinhos.py` | Resumo operacional da aba Quadrinhos. |
-| `validacao.py` | Validacao retrospectiva com voos historicos. |
-| `main.py` | Orquestracao do fluxo completo. |
-| `utils.py` | Normalizacao de textos, datas, booleanos e horas. |
+| `validacao.py` | Validação retrospectiva com voos históricos. |
+| `main.py` | Orquestração do fluxo completo. |
+| `utils.py` | Normalização de textos, datas, booleanos e horas. |

-Os comentarios no codigo indicam os blocos do fluxo e as restricoes relevantes do modelo, sem repetir conceitos elementares da linguagem.
+Os comentários no código indicam os blocos do fluxo e as restrições relevantes do modelo, sem repetir conceitos elementares da linguagem.
--- a/run_planner.py
+++ b/run_planner.py
@@ -1,4 +1,4 @@
-"""Ponto de entrada do planejador diario de missoes."""
+"""Ponto de entrada do planejador diário de missões."""

 from pathlib import Path

@@ -9,6 +9,6 @@ if __name__ == "__main__":
    resultado = executar_planejamento(Path(__file__).resolve().parent)
    print("\n=== Planejamento concluido ===")
    print(f"Data: {resultado['data_planejamento']}")
-    print(f"Arquivo de saida: {resultado['arquivo_saida']}")
+    print(f"Arquivo de saída: {resultado['arquivo_saida']}")
    print(f"Colunas candidatas: {resultado['total_candidatas']}")
    print(f"Escalas selecionadas: {resultado['total_selecionadas']}")
--- a/scripts/00_main.py
+++ b/scripts/00_main.py
@@ -1,16 +1,16 @@
-"""Orquestrador principal do Planejador Missao.
+"""Orquestrador principal do Planejador Missão.

 Entradas:
    Arquivos em dados/, argumentos opcionais de linha de comando e configuracoes
    centralizadas em scripts/01_config.py.

-Saidas:
-    Planejamento diario em resultados/, historico operacional atualizado,
-    relatorios de validacao quando solicitado e logs em logs/execucao.log.
+Saídas:
+    Planejamento diário em resultados/, histórico operacional atualizado,
+    relatórios de validação quando solicitado e logs em logs/execucao.log.

 Papel no pipeline:
    Executa o fluxo completo: leitura de dados, preparacao, geracao de colunas
-    candidatas, montagem/solucao do MILP, exportacao de resultados e validacao.
+    candidatas, montagem/solução do MILP, exportação de resultados e validação.

 Exemplos:
    python scripts/00_main.py --data 2026-01-02 --modo diario
@@ -43,7 +43,7 @@ def atualizar_data_planejamento(data: str) -> None:


 def executar_diario(args: argparse.Namespace, logger) -> dict:
-    """Executa o planejamento diario oficial em Python."""
+    """Executa o planejamento diário oficial em Python."""
    io_utils.configurar_ambiente()
    if args.data:
        atualizar_data_planejamento(args.data)
@@ -60,24 +60,24 @@ def executar_diario(args: argparse.Namespace, logger) -> dict:
    logger.info("Colunas candidatas: %s", resultado["total_candidatas"])
    logger.info("Escalas selecionadas: %s", resultado["total_selecionadas"])
    logger.info("Arquivo exportado: %s", resultado["arquivo_saida"])
-    logger.info("Tempo de execucao: %.1f s", duracao)
+    logger.info("Tempo de execução: %.1f s", duracao)
    return resultado


 def executar_validacao(ano: str, logger) -> dict:
-    """Executa validacao retrospectiva suportada pelo projeto."""
+    """Executa validação retrospectiva suportada pelo projeto."""
    if str(ano) != "2025":
-        raise ValueError("Erro: no momento a validacao disponivel e --validacao 2025.")
+        raise ValueError("Erro: no momento a validação disponível é --validacao 2025.")
    validacao = importlib.import_module("07_validacao_2025")
    return validacao.executar_validacao_2025(importar=True, logger=logger)


 def parse_args() -> argparse.Namespace:
-    parser = argparse.ArgumentParser(description="Executa o Planejador Missao em Python.")
-    parser.add_argument("--data", help="Data do planejamento diario no formato AAAA-MM-DD.")
-    parser.add_argument("--aeronave", choices=config.AERONAVES, help="Aeronave de referencia para diagnostico.")
-    parser.add_argument("--modo", default="diario", choices=["diario"], help="Modo de execucao do planejamento.")
-    parser.add_argument("--validacao", help="Ano da validacao retrospectiva. Exemplo: --validacao 2025.")
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="Executa o Planejador Missão em Python.")
+    parser.add_argument("--data", help="Data do planejamento diário no formato AAAA-MM-DD.")
+    parser.add_argument("--aeronave", choices=config.AERONAVES, help="Aeronave de referência para diagnóstico.")
+    parser.add_argument("--modo", default="diario", choices=["diario"], help="Modo de execução do planejamento.")
+    parser.add_argument("--validacao", help="Ano da validação retrospectiva. Exemplo: --validacao 2025.")
    return parser.parse_args()


@@ -86,13 +86,13 @@ def main() -> None:
    logger = io_utils.configurar_logger("main")
    if args.validacao:
        saida = executar_validacao(args.validacao, logger)
-        print("\n=== Validacao concluida ===")
+        print("\n=== Validação concluída ===")
        for path in saida["arquivos"]:
            print(f"- {path}")
        return

    resultado = executar_diario(args, logger)
-    print("\n=== Planejamento diario concluido ===")
+    print("\n=== Planejamento diário concluído ===")
    print(f"Data: {resultado['data_planejamento']}")
    print(f"Arquivo: {resultado['arquivo_saida']}")
    print(f"Colunas candidatas: {resultado['total_candidatas']}")
--- a/scripts/01_config.py
+++ b/scripts/01_config.py
@@ -1,11 +1,11 @@
-"""Configuracao central dos scripts do Planejador Missao.
+"""Configuração central dos scripts do Planejador Missão.

 Entradas:
-    Estrutura padrao do projeto, com pastas dados/, src/ e resultados/.
+    Estrutura padrão do projeto, com pastas dados/, src/ e resultados/.

-Saidas:
-    Constantes de caminho, parametros operacionais, nomes de arquivos e pesos
-    usados pelos scripts de execucao, validacao e teste.
+Saídas:
+    Constantes de caminho, parâmetros operacionais, nomes de arquivos e pesos
+    usados pelos scripts de execução, validação e teste.

 Papel no pipeline:
    Evita caminhos absolutos e concentra convencoes para que o projeto rode em
@@ -67,6 +67,6 @@ ARQUIVOS_ENTRADA_OBRIGATORIOS = [


 def garantir_diretorios() -> None:
-    """Cria diretorios de saida e apoio usados pelos scripts."""
+    """Cria diretórios de saída e apoio usados pelos scripts."""
    for path in [RESULTADOS_DIR, VALIDACAO_DIR, LOGS_DIR, TEMP_DIR, ARQUIVO_VOOS_2025.parent]:
        path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
--- a/scripts/02_io_utils.py
+++ b/scripts/02_io_utils.py
@@ -1,14 +1,14 @@
-"""Utilitarios de entrada, saida e log dos scripts.
+"""Utilitários de entrada, saída e log dos scripts.

 Entradas:
    Caminhos definidos em 01_config.py.

-Saidas:
-    Validacoes de arquivos, diretorios criados, logs em logs/execucao.log e
+Saídas:
+    Validações de arquivos, diretórios criados, logs em logs/execucao.log e
    funcoes pequenas para exportacao.

 Papel no pipeline:
-    Padroniza mensagens de erro e evita repeticao de codigo de filesystem.
+    Padroniza mensagens de erro e evita repetição de código de filesystem.
 """

 from __future__ import annotations
@@ -52,7 +52,7 @@ def configurar_logger(nome: str = "planejador_missao") -> logging.Logger:


 def exigir_arquivos(paths: Iterable[Path]) -> None:
-    """Interrompe a execucao com mensagem clara se algum arquivo faltar."""
+    """Interrompe a execução com mensagem clara se algum arquivo faltar."""
    ausentes = [path for path in paths if not path.exists()]
    if ausentes:
        lista = "\n".join(f"- {path}" for path in ausentes)
@@ -64,7 +64,7 @@ def exigir_colunas(df: pd.DataFrame, colunas: Iterable[str], origem: str) -> Non
    faltantes = [col for col in colunas if col not in df.columns]
    if faltantes:
        raise ValueError(
-            f"Erro: coluna obrigatoria '{faltantes[0]}' nao encontrada em {origem}. "
+            f"Erro: coluna obrigatória '{faltantes[0]}' não encontrada em {origem}. "
            "Verifique o arquivo de entrada."
        )

--- a/scripts/03_preparar_dados.py
+++ b/scripts/03_preparar_dados.py
@@ -1,15 +1,15 @@
-"""Preparacao das bases operacionais do Planejador Missao.
+"""Preparação das bases operacionais do Planejador Missão.

 Entradas:
    Planilhas e CSVs em dados/: cadastro, catalogo de OIs, indisponibilidades,
-    progresso, historico, aeronaves, tripulantes disponiveis e rotas acionadas.
+    progresso, histórico, aeronaves, tripulantes disponíveis e rotas acionadas.

 Saidas:
    Dicionario com DataFrames normalizados para geracao de colunas candidatas.

 Papel no pipeline:
    Concentra a leitura e a preparacao antes do MILP, mantendo rastreavel quais
-    arquivos alimentam cada execucao.
+    arquivos alimentam cada execução.
 """

 from __future__ import annotations
@@ -64,7 +64,7 @@ def main() -> None:
    logger = io_utils.configurar_logger("preparar_dados")
    bases = carregar_bases()
    logger.info("Tripulantes no cadastro: %s", len(bases["cadastro"]))
-    logger.info("Tripulantes disponiveis: %s", len(bases["disponiveis"]))
+    logger.info("Tripulantes disponíveis: %s", len(bases["disponiveis"]))
    logger.info("Aeronaves informadas: %s", len(bases["aeronaves"]))
    logger.info("Rotas acionadas: %s", len(bases["rotas"]))

--- a/scripts/04_gerar_colunas_candidatas.py
+++ b/scripts/04_gerar_colunas_candidatas.py
@@ -1,11 +1,11 @@
-"""Geracao das colunas candidatas viaveis.
+"""Geração das colunas candidatas viáveis.

 Entradas:
    Bases preparadas por 03_preparar_dados.py.

 Saidas:
-    DataFrame em que cada linha representa uma escala possivel: rota acionada,
-    missao local ou sobreaviso, com dupla, aeronave, score, custo e metadados.
+    DataFrame em que cada linha representa uma escala possível: rota acionada,
+    missão local ou sobreaviso, com dupla, aeronave, score, custo e metadados.

 Papel no pipeline:
    Materializa o espaco de decisoes do MILP. A compatibilidade de aeronave,
@@ -21,13 +21,13 @@ io_utils = importlib.import_module("02_io_utils")


 def gerar_colunas_do_dia(bases: dict):
-    """Gera colunas candidatas para a data e parametros informados nas bases."""
+    """Gera colunas candidatas para a data e parâmetros informados nas bases."""
    from src.planejador_missao.candidates import gerar_colunas

    parametros = bases["parametros"]
-    # Cada coluna candidata equivale a uma variavel x_j do MILP.
+    # Cada coluna candidata equivale a uma variável x_j do MILP.
    # As regras de dupla, qualificacao, instrucao e indisponibilidade sao
-    # aplicadas antes do solver para reduzir o modelo a alternativas viaveis.
+    # aplicadas antes do solver para reduzir o modelo a alternativas viáveis.
    return gerar_colunas(
        parametros["data_planejamento"],
        bases["rotas"],
--- a/scripts/05_modelo_milp.py
+++ b/scripts/05_modelo_milp.py
@@ -1,7 +1,7 @@
-"""Modelo MILP do Planejador Missao usando scipy.optimize.milp/HiGHS.
+"""Modelo MILP do Planejador Missão usando scipy.optimize.milp/HiGHS.

 Entradas:
-    Colunas candidatas viaveis geradas por 04_gerar_colunas_candidatas.py.
+    Colunas candidatas viáveis geradas por 04_gerar_colunas_candidatas.py.

 Saidas:
    Subconjunto de colunas selecionadas pelo solver, representando a escala
@@ -14,12 +14,12 @@ Metodologia:

 Restricoes implementadas no motor src.planejador_missao.optimizer:
    a) rota acionada obrigatoria coberta exatamente uma vez;
-    b) cada tripulante aparece no maximo uma vez no dia;
+    b) cada tripulante aparece no máximo uma vez no dia;
    c) cada aeronave recebe cobertura principal por rota acionada ou SBV;
-    d) aeronave nao executa escalas conflitantes de rota/local no mesmo dia;
+    d) aeronave não executa escalas conflitantes de rota/local no mesmo dia;
    e) qualificacao, indisponibilidade e regras de instrucao entram no filtro de
-       colunas candidatas, logo colunas inviaveis nao chegam ao MILP;
-    f) regras especificas de rota, missao local e SBV sao preservadas por tipo.
+       colunas candidatas, logo colunas inviáveis não chegam ao MILP;
+    f) regras específicas de rota, missão local e SBV são preservadas por tipo.
 """

 from __future__ import annotations
@@ -36,10 +36,10 @@ def resolver_escala(colunas, rotas, aeronaves):
    from src.planejador_missao.optimizer import resolver_milp

    if colunas.empty:
-        raise RuntimeError("Erro: nao ha colunas candidatas viaveis para montar o MILP.")
+        raise RuntimeError("Erro: não há colunas candidatas viáveis para montar o MILP.")

    # O resolvedor cria x_j binario para cada linha de colunas.
-    # A funcao objetivo usa -score_milp porque o HiGHS via SciPy resolve
+    # A função objetivo usa -score_milp porque o HiGHS via SciPy resolve
    # minimizacao; isso preserva a interpretacao de maximizar score.
    return resolver_milp(colunas, rotas, aeronaves)

--- a/scripts/06_exportar_resultados.py
+++ b/scripts/06_exportar_resultados.py
@@ -5,10 +5,10 @@ Entradas:

 Saidas:
    Planilha em resultados/planejamento_diario_YYYY-MM-DD.xlsx e registros de
-    historico operacional para atualizacao do acumulado.
+    histórico operacional para atualização do acumulado.

 Papel no pipeline:
-    Converte a solucao matematica em artefatos utilizaveis pelo esquadrao.
+    Converte a solução matemática em artefatos utilizáveis pelo esquadrão.
 """

 from __future__ import annotations
--- a/scripts/07_validacao_2025.py
+++ b/scripts/07_validacao_2025.py
@@ -11,8 +11,8 @@ Saidas:
    resultados/validacao/validacao_2025_barras.png

 Papel no pipeline:
-    Mantem a demanda historica de 2025, gera candidatos compativeis para cada
-    slot historico e usa MILP para redistribuir tripulantes preservando horas.
+    Mantém a demanda histórica de 2025, gera candidatos compatíveis para cada
+    slot histórico e usa MILP para redistribuir tripulantes preservando horas.
 """

 from __future__ import annotations
@@ -89,7 +89,7 @@ def _tripulantes(valor: object) -> list[str]:


 def importar_voos_2025(origem: Path = config.ARQUIVO_QUADRO_VOO_2025, destino: Path = config.ARQUIVO_VOOS_2025) -> pd.DataFrame:
-    """Importa voos realizados de 2025 da aba VOOS para o CSV de validacao."""
+    """Importa voos realizados de 2025 da aba VOOS para o CSV de validação."""
    io_utils.exigir_arquivos([origem])
    raw = pd.read_excel(origem, sheet_name=config.ABAS["voos_2025"], header=None)
    linhas = []
@@ -176,7 +176,7 @@ def _png_barras(path: Path, metricas: pd.DataFrame) -> Path:


 def executar_validacao_2025(importar: bool = True, logger=None) -> dict:
-    """Executa a validacao completa e exporta os artefatos finais."""
+    """Executa a validação completa e exporta os artefatos finais."""
    io_utils.configurar_ambiente()
    logger = logger or io_utils.configurar_logger("validacao_2025")
    inicio = pd.Timestamp.now()
@@ -189,9 +189,9 @@ def executar_validacao_2025(importar: bool = True, logger=None) -> dict:

    voos = carregar_voos_2025(config.ARQUIVO_VOOS_2025)
    if voos.empty:
-        raise RuntimeError("Erro: base de validacao 2025 vazia. Verifique dados/validacao/voos_2025.csv.")
+        raise RuntimeError("Erro: base de validação 2025 vazia. Verifique dados/validacao/voos_2025.csv.")
    if (voos["horas_voadas"] < 0).any():
-        raise RuntimeError("Erro: foram encontradas horas voadas negativas na validacao 2025.")
+        raise RuntimeError("Erro: foram encontradas horas voadas negativas na validação 2025.")

    resultado = otimizar_equalizacao_50(
        config.PROJECT_ROOT,
@@ -204,7 +204,7 @@ def executar_validacao_2025(importar: bool = True, logger=None) -> dict:
    total_real = float(metricas.loc[metricas["cenario"] == "real_2025", "horas_total"].iloc[0])
    total_otim = float(metricas.loc[metricas["cenario"] == "otimizado_meta_50", "horas_total"].iloc[0])
    if abs(total_real - total_otim) > 0.01:
-        logger.warning("Horas nao preservadas: real=%s otimizado=%s", total_real, total_otim)
+        logger.warning("Horas não preservadas: real=%s otimizado=%s", total_real, total_otim)

    resumo_path = config.VALIDACAO_DIR / "validacao_2025_resumo.xlsx"
    detalhada_path = config.VALIDACAO_DIR / "validacao_2025_detalhada.xlsx"
@@ -231,7 +231,7 @@ def executar_validacao_2025(importar: bool = True, logger=None) -> dict:
    logger.info("Alocacoes otimizadas: %s", len(resultado["otimizados"]))
    logger.info("Tripulantes comparados: %s", len(resultado["comparativo"]))
    logger.info("Status solver: %s", resultado["status_solver"]["mensagem"])
-    logger.info("Tempo de validacao: %.1f s", duracao)
+    logger.info("Tempo de validação: %.1f s", duracao)
    logger.info("Arquivos exportados: %s | %s | %s | %s", resumo_path, detalhada_path, metricas_path, grafico_path)

    return {
@@ -242,11 +242,11 @@ def executar_validacao_2025(importar: bool = True, logger=None) -> dict:


 def main() -> None:
-    """Ponto de entrada da validacao 2025."""
+    """Ponto de entrada da validação 2025."""
    logger = io_utils.configurar_logger("validacao_2025")
    saida = executar_validacao_2025(importar=True, logger=logger)
    metricas = saida["resultado"]["metricas"]
-    print("\n=== Validacao 2025 concluida ===")
+    print("\n=== Validação 2025 concluída ===")
    print(metricas.to_string(index=False))
    print("\nArquivos gerados:")
    for path in saida["arquivos"]:
--- a/scripts/08_app_utils.py
+++ b/scripts/08_app_utils.py
@@ -30,7 +30,7 @@ def comando_python_app() -> list[str]:


 def abrir_app() -> None:
-    """Inicia o app em segundo plano sem janela de console quando possivel."""
+    """Inicia o app em segundo plano sem janela de console quando possível."""
    io_utils.configurar_ambiente()
    subprocess.Popen(comando_python_app(), cwd=config.PROJECT_ROOT)

--- a/scripts/09_testar_instalacao.py
+++ b/scripts/09_testar_instalacao.py
@@ -1,13 +1,13 @@
-"""Teste rapido de instalacao do Planejador Missao.
+"""Teste rápido de instalação do Planejador Missão.

 Entradas:
    Ambiente Python atual, dependencias instaladas e arquivos em dados/.

-Saidas:
-    Diagnostico amigavel no terminal e log em logs/execucao.log.
+Saídas:
+    Diagnóstico amigável no terminal e log em logs/execucao.log.

 Papel no pipeline:
-    Permite verificar rapidamente se o computador esta pronto para executar o
+    Permite verificar rapidamente se o computador está pronto para executar o
    planejador e o solver HiGHS/scipy.optimize.milp.
 """

@@ -56,7 +56,7 @@ def main() -> None:
    testar_solver_minimo()
    print("Solver scipy.optimize.milp/HiGHS OK")
    logger.info("Teste de instalacao concluido com sucesso.")
-    print("Ambiente OK para executar o Planejador Missao.")
+    print("Ambiente OK para executar o Planejador Missão.")


 if __name__ == "__main__":
--- a/scripts/_arquivados/importar_quadro_voo_2025.py
+++ b/scripts/_arquivados/importar_quadro_voo_2025.py
@@ -1,4 +1,4 @@
-"""Importa a aba VOOS do Quadro de Voo 2025 para a base de validacao."""
+"""Importa a aba VOOS do Quadro de Voo 2025 para a base de validação."""

 from __future__ import annotations

@@ -110,7 +110,7 @@ def importar(origem: Path, destino: Path) -> pd.DataFrame:


 def main() -> None:
-    parser = argparse.ArgumentParser(description="Importa voos realizados de 2025 para a validacao.")
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="Importa voos realizados de 2025 para a validação.")
    parser.add_argument(
        "--origem",
        type=Path,
@@ -121,7 +121,7 @@ def main() -> None:
        "--destino",
        type=Path,
        default=BASE_DIR / "dados" / "validacao" / "voos_2025.csv",
-        help="CSV de validacao gerado.",
+        help="CSV de validação gerado.",
    )
    args = parser.parse_args()

--- a/scripts/_arquivados/validar_2025.py
+++ b/scripts/_arquivados/validar_2025.py
@@ -1,4 +1,4 @@
-"""Executa a validacao retrospectiva com voos de 2025."""
+"""Executa a validação retrospectiva com voos de 2025."""

 from __future__ import annotations

@@ -29,7 +29,7 @@ def main() -> None:

    voos = carregar_voos_2025(entrada)
    if voos.empty:
-        print("Base de validacao ainda vazia.")
+        print("Base de validação ainda vazia.")
        print(f"Preencha o arquivo: {entrada}")
        print("Colunas esperadas: data,aeronave,tipo_escala,tripulante,funcao,oi,horas_voadas,sbv")
        return
@@ -43,13 +43,13 @@ def main() -> None:
    )
    arquivo = salvar_relatorio_validacao(BASE_DIR, resultado, meta_horas=args.meta)

-    print("\n=== Validacao 2025 concluida ===")
+    print("\n=== Validação 2025 concluída ===")
    print(f"Meta de equalizacao: {args.meta:g} horas")
    print(f"Voos/slots avaliados: {len(resultado['slots'])}")
    print(f"Tripulantes comparados: {len(resultado['comparativo'])}")
-    print(f"Relatorio: {arquivo}")
+    print(f"Relatório: {arquivo}")
    print(f"Solver: {resultado['status_solver']['mensagem']}")
-    print("\nMetricas:")
+    print("\nMétricas:")
    print(resultado["metricas"].to_string(index=False))


--- a/src/planejador_missao/init.py
+++ b/src/planejador_missao/init.py
@@ -1,2 +1 @@
-"""Planejador de missao e sobreaviso por MILP."""
-
+"""Planejador de missão e sobreaviso por MILP."""
--- a/src/planejador_missao/candidates.py
+++ b/src/planejador_missao/candidates.py
@@ -172,13 +172,13 @@ def gerar_colunas(data_planejamento, rotas, aeronaves, cadastro, indisponibilida
            candidatos = filtrar_por_horas_aeronave(candidatos, horas_disp)
            if candidatos.empty:
                continue
-            colunas.append(gerar_duplas(aplicar_prioridades(candidatos), criterio_missao, "ROTA_ACIONADA", av, data_planejamento, cadastro, indisponibilidades, progresso, catalogo, disponiveis, rota_id=rota_id + 1, rota=rota, observacao="Missao de rota acionada"))
+            colunas.append(gerar_duplas(aplicar_prioridades(candidatos), criterio_missao, "ROTA_ACIONADA", av, data_planejamento, cadastro, indisponibilidades, progresso, catalogo, disponiveis, rota_id=rota_id + 1, rota=rota, observacao="Missão de rota acionada"))
    for av in livres:
        horas_disp = horas_disponiveis(aeronaves, av)
        candidatos_local = candidatos_missao(data_planejamento, av, "LOCAL", cadastro, indisponibilidades, progresso, catalogo, disponiveis)
        candidatos_local = filtrar_por_horas_aeronave(candidatos_local, horas_disp)
        if not candidatos_local.empty:
-            colunas.append(gerar_duplas(aplicar_prioridades(candidatos_local), criterio_missao, "MISSAO_LOCAL", av, data_planejamento, cadastro, indisponibilidades, progresso, catalogo, disponiveis, observacao="Missao local planejada para progressao operacional"))
+            colunas.append(gerar_duplas(aplicar_prioridades(candidatos_local), criterio_missao, "MISSAO_LOCAL", av, data_planejamento, cadastro, indisponibilidades, progresso, catalogo, disponiveis, observacao="Missão local planejada para progressão operacional"))
        candidatos_sbv = []
        for _, row in cadastro[cadastro[f"qt_{av.lower()}"]].iterrows():
            if row["tripulante"] in set(disponiveis["tripulante"]) and piloto_disponivel(row["tripulante"], data_planejamento, indisponibilidades):
@@ -191,7 +191,7 @@ def gerar_colunas(data_planejamento, rotas, aeronaves, cadastro, indisponibilida
                    r["bloqueado"] = False
                    candidatos_sbv.append(r)
        if len(candidatos_sbv) >= 2:
-            colunas.append(gerar_duplas(pd.DataFrame(candidatos_sbv), criterio_sbv, "SBV", av, data_planejamento, cadastro, indisponibilidades, progresso, catalogo, disponiveis, observacao="Sobreaviso para missao de rota"))
+            colunas.append(gerar_duplas(pd.DataFrame(candidatos_sbv), criterio_sbv, "SBV", av, data_planejamento, cadastro, indisponibilidades, progresso, catalogo, disponiveis, observacao="Sobreaviso para missão de rota"))
    if not colunas:
        return pd.DataFrame()
    df = pd.concat(colunas, ignore_index=True)
--- a/src/planejador_missao/data_io.py
+++ b/src/planejador_missao/data_io.py
@@ -1,4 +1,4 @@
-"""Leitura das bases de entrada e escrita do historico operacional."""
+"""Leitura das bases de entrada e escrita do histórico operacional."""

 from __future__ import annotations

--- a/src/planejador_missao/main.py
+++ b/src/planejador_missao/main.py
@@ -51,7 +51,7 @@ def executar_planejamento(base_dir: Path) -> dict:
    # Bloco 03 - Modelo MILP e selecao final.
    solucao = resolver_milp(colunas, rotas, aeronaves)

-    # Bloco 04 - Persistencia operacional e relatorio.
+    # Bloco 04 - Persistência operacional e relatório.
    registros = gerar_registros(solucao, catalogo)
    salvar_historico(base_dir, registros)
    arquivo_saida = gerar_excel(base_dir, parametros["data_planejamento"], solucao)
--- a/src/planejador_missao/optimizer.py
+++ b/src/planejador_missao/optimizer.py
@@ -16,7 +16,7 @@ def resolver_milp(colunas: pd.DataFrame, rotas: pd.DataFrame, aeronaves: pd.Data
    bounds = Bounds(np.zeros(n), np.ones(n))
    restricoes = []

-    # R1 - Cada tripulante aparece no maximo uma vez.
+    # R1 - Cada tripulante aparece no máximo uma vez.
    for trip in sorted(set(colunas["trip1"]).union(set(colunas["trip2"]))):
        linha = np.zeros(n)
        linha[(colunas["trip1"] == trip) | (colunas["trip2"] == trip)] = 1
@@ -28,7 +28,7 @@ def resolver_milp(colunas: pd.DataFrame, rotas: pd.DataFrame, aeronaves: pd.Data
        idx_local = (colunas["aeronave"] == av) & (colunas["tipo_escala"] == "MISSAO_LOCAL")
        idx_sbv = (colunas["aeronave"] == av) & (colunas["tipo_escala"] == "SBV")
        if not (idx_rota | idx_sbv).any():
-            raise RuntimeError(f"Modelo inviavel: nao ha rota nem SBV candidato para a aeronave {av}.")
+            raise RuntimeError(f"Modelo inviável: não há rota nem SBV candidato para a aeronave {av}.")
        linha = np.zeros(n)
        linha[idx_rota | idx_sbv] = 1
        restricoes.append(LinearConstraint(linha, 1, 1))
@@ -48,13 +48,13 @@ def resolver_milp(colunas: pd.DataFrame, rotas: pd.DataFrame, aeronaves: pd.Data
    for rota_id in range(1, len(rotas) + 1):
        idx = (colunas["tipo_escala"] == "ROTA_ACIONADA") & (colunas["rota_id"] == rota_id)
        if not idx.any():
-            raise RuntimeError(f"Modelo inviavel: nao ha coluna candidata para a rota acionada {rota_id}.")
+            raise RuntimeError(f"Modelo inviável: não há coluna candidata para a rota acionada {rota_id}.")
        linha = np.zeros(n)
        linha[idx] = 1
        restricoes.append(LinearConstraint(linha, 1, 1))

    resultado = milp(c=-colunas["score_milp"].to_numpy(dtype=float), integrality=integrality, bounds=bounds, constraints=restricoes)
    if not resultado.success:
-        raise RuntimeError(f"MILP nao encontrou solucao viavel: {resultado.message}")
+        raise RuntimeError(f"MILP não encontrou solução viável: {resultado.message}")
    selecionadas = resultado.x > 0.5
    return colunas.loc[selecionadas].reset_index(drop=True)
--- a/src/planejador_missao/report.py
+++ b/src/planejador_missao/report.py
@@ -1,4 +1,4 @@
-"""Registro de horas e geracao do relatorio Excel final."""
+"""Registro de horas e geração do relatório Excel final."""

 from __future__ import annotations

@@ -107,7 +107,7 @@ def gerar_excel(base_dir: Path, data_planejamento, solucao: pd.DataFrame) -> Pat
    ws["A2"].font = Font(color="1F4E78", bold=True, size=18)
    ws["A2"].alignment = Alignment(horizontal="center")

-    escrever_tabela(ws, "MISSAO ACIONADA", bloco(solucao, "ROTA_ACIONADA"), 5, 1, "C00000")
+    escrever_tabela(ws, "MISSÃO ACIONADA", bloco(solucao, "ROTA_ACIONADA"), 5, 1, "C00000")
    escrever_tabela(ws, "VOOS LOCAIS", bloco(solucao, "MISSAO_LOCAL"), 5, 7, "548235")
    escrever_tabela(ws, "SOBREAVISO", bloco(solucao, "SBV"), 5, 13, "8064A2")
    for col in range(1, 18):
--- a/src/planejador_missao/rules.py
+++ b/src/planejador_missao/rules.py
@@ -1,4 +1,4 @@
-"""Regras operacionais de disponibilidade, qualificacao e progressao."""
+"""Regras operacionais de disponibilidade, qualificação e progressão."""

 from __future__ import annotations

--- a/src/planejador_missao/utils.py
+++ b/src/planejador_missao/utils.py
@@ -1,4 +1,4 @@
-"""Utilitarios pequenos de normalizacao usados em todo o planejador."""
+"""Utilitários pequenos de normalização usados em todo o planejador."""

 from __future__ import annotations

--- a/src/planejador_missao/validacao.py
+++ b/src/planejador_missao/validacao.py
@@ -1,4 +1,4 @@
-"""Validacao retrospectiva usando voos historicos."""
+"""Validação retrospectiva usando voos históricos."""

 from __future__ import annotations

@@ -110,11 +110,11 @@ def otimizar_equalizacao_50(

    slots = _montar_slots(voos)
    if slots.empty:
-        raise RuntimeError("A base de 2025 nao possui linhas com horas_voadas maiores que zero.")
+        raise RuntimeError("A base de 2025 não possui linhas com horas_voadas maiores que zero.")

    trips = sorted(set(voos["tripulante"]) & trips_cadastro)
    if not trips:
-        raise RuntimeError("Nao ha tripulantes da base de 2025 presentes no cadastro atual.")
+        raise RuntimeError("Não há tripulantes da base de 2025 presentes no cadastro atual.")

    pares = []
    for s_idx, slot in slots.iterrows():
@@ -124,7 +124,7 @@ def otimizar_equalizacao_50(
            if not linha.empty and bool(linha.iloc[0].get(qt_col, False)):
                pares.append((s_idx, t_idx, float(slot["horas_voadas"])))
    if not pares:
-        raise RuntimeError("Nao ha candidatos compativeis entre aeronaves dos voos 2025 e cadastro.")
+        raise RuntimeError("Não há candidatos compatíveis entre aeronaves dos voos 2025 e cadastro.")

    n_x = len(pares)
    n_t = len(trips)
@@ -188,7 +188,7 @@ def otimizar_equalizacao_50(
        options={"time_limit": tempo_limite_segundos, "mip_rel_gap": gap_relativo},
    )
    if result.x is None:
-        raise RuntimeError(f"Validacao MILP inviavel: {result.message}")
+        raise RuntimeError(f"Validação MILP inviável: {result.message}")

    escolhidos = result.x[:n_x] > 0.5
    linhas = []
--- a/web_app.py
+++ b/web_app.py
@@ -1,4 +1,4 @@
-"""Interface web local em HTML para o planejador diario."""
+"""Interface web local em HTML para o planejador diário."""

 from __future__ import annotations

@@ -222,7 +222,7 @@ INDEX_HTML = r"""<!doctype html>
 <head>
  <meta charset="utf-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
-  <title>Planejador Diario de Missoes</title>
+  <title>Planejador Diário de Missões</title>
  <link rel="icon" href="/assets/favicon.ico">
  <style>
    :root {
@@ -291,7 +291,7 @@ INDEX_HTML = r"""<!doctype html>
      <div class="brand">
        <img src="/assets/app_logo.png" alt="">
        <div>
-          <h1>Planejador Diario de Missoes</h1>
+          <h1>Planejador Diário de Missões</h1>
          <div class="subtitle">Escala, sobreaviso e acompanhamento operacional</div>
        </div>
      </div>
@@ -310,13 +310,13 @@ INDEX_HTML = r"""<!doctype html>
    <div id="planejamento" class="view active">
    <div class="grid">
      <section>
-        <h2>Parametros</h2>
+        <h2>Parâmetros</h2>
        <div class="row">
          <div><label>Data</label><input id="data_planejamento" placeholder="hoje ou AAAA-MM-DD"></div>
-          <div><label>Criterio missao</label><select id="criterio_missao"><option>meta_50</option><option>meta_110</option><option>menor_custo</option></select></div>
+          <div><label>Critério missão</label><select id="criterio_missao"><option>meta_50</option><option>meta_110</option><option>menor_custo</option></select></div>
        </div>
        <div class="row">
-          <div><label>Criterio SBV</label><select id="criterio_sbv"><option>equalizar_quadrinhos</option><option>meta_50</option><option>meta_110</option></select></div>
+          <div><label>Critério SBV</label><select id="criterio_sbv"><option>equalizar_quadrinhos</option><option>meta_50</option><option>meta_110</option></select></div>
        </div>
      </section>

@@ -326,14 +326,14 @@ INDEX_HTML = r"""<!doctype html>
      </section>

      <section>
-        <h2>Missao acionada</h2>
-        <label class="check"><input id="tem_rota" type="checkbox"> Existe missao de rota acionada</label>
+        <h2>Missão acionada</h2>
+        <label class="check"><input id="tem_rota" type="checkbox"> Existe missão de rota acionada</label>
        <div class="row">
          <div><label>Origem</label><input id="origem"></div>
          <div><label>Destino</label><input id="destino"></div>
        </div>
        <div class="row">
-          <div><label>Inicio</label><input id="inicio" placeholder="AAAA-MM-DD HH:MM"></div>
+          <div><label>Início</label><input id="inicio" placeholder="AAAA-MM-DD HH:MM"></div>
          <div><label>Fim</label><input id="fim" placeholder="AAAA-MM-DD HH:MM"></div>
        </div>
        <div class="row">
@@ -344,7 +344,7 @@ INDEX_HTML = r"""<!doctype html>
      </section>

      <section>
-        <h2>Tripulantes disponiveis</h2>
+        <h2>Tripulantes disponíveis</h2>
        <div class="crewbar">
          <button onclick="setCrew(true)">Marcar todos</button>
          <button onclick="setCrew(false)">Desmarcar todos</button>
@@ -365,10 +365,10 @@ INDEX_HTML = r"""<!doctype html>
        <div class="summary">
          <div class="metric">Tripulantes<b id="qtd_trip">-</b></div>
          <div class="metric">Quadrinhos abaixo de 50h<b id="qtd_abaixo50">-</b></div>
-          <div class="metric">Media de horas no ano<b id="media_horas">-</b></div>
+          <div class="metric">Média de horas no ano<b id="media_horas">-</b></div>
        </div>
        <div class="toolbar">
-          <input id="q_busca" placeholder="Filtrar por tripulante, OI ou observacao" oninput="renderQuadrinhos()">
+          <input id="q_busca" placeholder="Filtrar por tripulante, OI ou observação" oninput="renderQuadrinhos()">
          <select id="q_aeronave" onchange="renderQuadrinhos()"><option value="">Todas aeronaves</option><option>C98</option><option>C97</option><option>C95</option></select>
          <select id="q_meta" onchange="renderQuadrinhos()"><option value="">Todos</option><option value="abaixo50">Abaixo de 50h</option></select>
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@@ -376,8 +376,8 @@ INDEX_HTML = r"""<!doctype html>
          <table>
            <thead>
              <tr>
-                <th>Trip</th><th>Aeronave</th><th>Qualificacao</th><th>Proxima OI</th>
-                <th>Horas base</th><th>Horas ano</th><th>SBV</th><th>Faltam 50h</th><th>Ultimo voo</th><th>Obs</th>
+                <th>Trip</th><th>Aeronave</th><th>Qualificação</th><th>Próxima OI</th>
+                <th>Horas base</th><th>Horas ano</th><th>SBV</th><th>Faltam 50h</th><th>Último voo</th><th>Obs</th>
              </tr>
            </thead>
            <tbody id="quadrinhos_body"><tr><td colspan="10">Carregando...</td></tr></tbody>
@@ -465,9 +465,9 @@ INDEX_HTML = r"""<!doctype html>
        item.className = 'aircraft';
        item.innerHTML = `
          <strong>${av.aeronave}</strong>
-          <label class="check"><input type="checkbox" data-av="${av.aeronave}" data-field="disponivel_sede" ${av.disponivel_sede ? 'checked' : ''}> Disponivel em sede</label>
+          <label class="check"><input type="checkbox" data-av="${av.aeronave}" data-field="disponivel_sede" ${av.disponivel_sede ? 'checked' : ''}> Disponível em sede</label>
          <label class="check"><input type="checkbox" data-av="${av.aeronave}" data-field="em_pane" ${av.em_pane ? 'checked' : ''}> Em pane</label>
-          <label class="check"><input type="checkbox" data-av="${av.aeronave}" data-field="em_missao_rota" ${av.em_missao_rota ? 'checked' : ''}> Em missao de rota</label>
+          <label class="check"><input type="checkbox" data-av="${av.aeronave}" data-field="em_missao_rota" ${av.em_missao_rota ? 'checked' : ''}> Em missão de rota</label>
          <label>Hora livre</label><input value="${av.hora_livre ?? ''}" data-av="${av.aeronave}" data-field="hora_livre">
        `;
        root.appendChild(item);