Modelagem automática de sistemas fuzzy utilizando otimização por enxame de partículas.

Esta dissertaçãoo investiga a utilização de Particle Swarm Optimization (PSO) para a obtenção automática de sistemas fuzzy do tipo Mamdani, tendo como insumo apenas as definições das variáveis do problema, seus domínios e a função objetivo. Neste trabalho utilizam-se algumas técnicas conhecidas na tentativa de minimizar a obtenção de sistemas fuzzy que não sejam coerentes. As principais técnicas usadas são o método de Wang e Mendell, chamado de WM, para auxiliar na obtenção de regras, e os conceitos de clusterização para obtenção das funções de pertinência. Na função de avaliação proposta, considera-se não somente a acurácia do sistema fuzzy, através da medida do erro, mas também a sua interpretabilidade, através da medida da compacidade, que consiste da quantidade de regras e funções membro, da distinguibilidade, que permite evitar que as funções membro não se confundam, e da completude, que permite avaliar que as funções membro abranjam o máximo do domínio. O propósito deste trabalho consiste no desenvolvimento de um algoritmo baseado em PSO, cuja função de avaliação congregue todos esses objetivos. Com parâmetros bem definidos, o algoritmo pode ser utilizado em diversos tipos de problemas sem qualquer alteração, tornando totalmente automática a obtenção de sistemas fuzzy. Com este intuito, o algoritmo proposto é testado utilizando alguns problemas pré-selecionados, que foram classificados em dois grupos, com base no tipo de função: contínua ou discreta. Nos testes com funções contínuas, são utilizados sistemas tridimensionais, com duas variáveis de entrada e uma de saída, enquanto nos testes com funções discretas são utilizados problemas de classificação, sendo um com quatro variáveis e outro com seis variáveis de entrada. Os resultados gerados pelo algoritmo proposto são comparados com aqueles obtidos em outros trabalhos.

Estudo de níveis de ozônio troposférico usando métodos de estatística univariada e multivariada para duas localidades da cidade do Rio de Janeiro

Com cada vez mais intenso desenvolvimento urbano e industrial, atualmente um desafio fundamental é eliminar ou reduzir o impacto causado pelas emissões de poluentes para a atmosfera. No ano de 2012, o Rio de Janeiro sediou a Rio +20, a Conferência das Nações Unidas sobre Desenvolvimento Sustentável, onde representantes de todo o mundo participaram. Na época, entre outros assuntos foram discutidos a economia verde e o desenvolvimento sustentável. O O3 troposférico apresenta-se como uma variável extremamente importante devido ao seu forte impacto ambiental, e conhecer o comportamento dos parâmetros que afetam a qualidade do ar de uma região, é útil para prever cenários. A química das ciências atmosféricas e meteorologia são altamente não lineares e, assim, as previsões de parâmetros de qualidade do ar são difíceis de serem determinadas. A qualidade do ar depende de emissões, de meteorologia e topografia. Os dados observados foram o dióxido de nitrogênio (NO2), monóxido de nitrogênio (NO), óxidos de nitrogênio (NOx), monóxido de carbono (CO), ozônio (O3), velocidade escalar vento (VEV), radiação solar global (RSG), temperatura (TEM), umidade relativa (UR) e foram coletados através da estação móvel de monitoramento da Secretaria do Meio Ambiente (SMAC) do Rio de Janeiro em dois locais na área metropolitana, na Pontifícia Universidade Católica (PUC-Rio) e na Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) no ano de 2011 e 2012. Este estudo teve três objetivos: (1) analisar o comportamento das variáveis, utilizando o método de análise de componentes principais (PCA) de análise exploratória, (2) propor previsões de níveis de O3 a partir de poluentes primários e de fatores meteorológicos, comparando a eficácia dos métodos não lineares, como as redes neurais artificiais (ANN) e regressão por máquina de vetor de suporte (SVM-R), a partir de poluentes primários e de fatores meteorológicos e, finalmente, (3) realizar método de classificação de dados usando a classificação por máquina de vetor suporte (SVM-C). A técnica PCA mostrou que, para conjunto de dados da PUC as variáveis NO, NOx e VEV obtiveram um impacto maior sobre a concentração de O3 e o conjunto de dados da UERJ teve a TEM e a RSG como as variáveis mais importantes. Os resultados das técnicas de regressão não linear ANN e SVM obtidos foram muito próximos e aceitáveis para o conjunto de dados da UERJ apresentando coeficiente de determinação (R2) para a validação, 0,9122 e 0,9152 e Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático (RMECV) 7,66 e 7,85, respectivamente. Quanto aos conjuntos de dados PUC e PUC+UERJ, ambas as técnicas, obtiveram resultados menos satisfatórios. Para estes conjuntos de dados, a SVM mostrou resultados ligeiramente superiores, e PCA, SVM e ANN demonstraram sua robustez apresentando-se como ferramentas úteis para a compreensão, classificação e previsão de cenários da qualidade do ar

Caracterização de reservatórios não convencionais Shale Gas na Formação Barreirinha Bacia do Amazonas

Os folhelhos pretos devonianos da Formação Barreirinha caracterizamse pela alta radioatividade na porção basal, grande extensão areal, espessura e profundidade de soterramento variável que vão de exposição na superfície até mais de 3000 m. Eles são as principais rochas geradoras do sistema petrolífero convencional da Bacia do Amazonas, e recentemente foram consideradas como promissores plays de gás não convencional. Folhelhos são geralmente caracterizados por uma matriz fechada, que faz com que sejam relativamente impermeáveis em relação ao fluxo de gás, a menos que ocorram fraturas, e dependendo das suas características geológicas e geoquímicas podem funcionar com um Sistema Petrolífero autossuficiente, atuando tanto como rocha fonte, quanto como reservatório de gás (reservatório Shale Gas). Assim, o gás natural termogênico ou biogênico gerado pode ser armazenado em folhelhos ricos em matéria orgânica na forma livre, adsorvida, ou em estado dissolvido. Em contraste com os sistemas petrolíferos convencionais, reservatórios Shale Gas, possuem mecanismos de aprisionamento e armazenamento únicos, sendo necessária a utilização de técnicas de avaliações específicas. No entanto, folhelhos prolíficos geralmente podem ser reconhecidos a partir de alguns parâmetros básicos: arquitetura geológica e sedimentar, propriedades geoquímicas e petrofísicas e composição mineralógica. Tendo em vista a carência de pesquisas de caráter descritivo, com cunho exploratório dos folhelhos geradores da Formação Barreirinha, esta dissertação tem como objetivo introduzir uma metodologia de identificação de intervalos de folhelho gerador com potencial para reservatório Shale Gas. Começando com uma investigação regional sobre o contexto geológico e sedimentar, seguido de uma avaliação abrangente enfocando as características geoquímicas, petrofísicas e litofácies dos folhelhos a partir da integração de parâmetros obtidos de perfis geofísicos de poço, análises geoquímicas e aplicação dos conceitos de Estratigrafia de Sequencia.

Indicadores de neuropatia autonômica cardiovascular em pacientes com diabetes tipo 1

A Neuropatia autonômica cardiovascular (NAC), apesar de ter sido apontada como fator de risco independente para doença cardiovascular (DCV) em pacientes com diabetes tipo 1 (DM1), permanece subdiagnosticada. Os objetivos do trababalho foram determinar a prevalência de NAC e seus indicadores clínicos e laboratoriais em pacientes com DM1 e a associação com outras complicações crônicas do diabetes, além de avaliar a concordância entre os critérios diagnósticos da NAC determinados pelos parâmetros da análise espectral e pelos testes reflexos cardiovasculares. Pacientes com DM1, duração da doença ≥ 5 anos e com idade ≥ 13 anos foram submetidos a um questionário clínico-epidemiológico, a coleta de sangue e de urina para determinação da concentração urinária de albumina, ao mapeamento de retina, e exame clínico para pesquisa de neuropatia diabética sensitivo motora além da realização de testes reflexos cardiovasculares. Cento e cinquenta e um pacientes com DM1, 53.6 % do sexo feminino, 45.7% brancos, com média de idade de 33.4 13 anos, idade ao diagnóstico de 17.2 9.8 anos, duração de DM1 de 16.3 9.5 anos, índice de massa corporal (IMC) de 23.4 (13.7-37.9) Kg/m2 e níveis de hemoglobina glicada de 9.1 2% foram avaliados. Após realização dos testes para rastreamento das complicações microvasculares, encontramos neuropatia diabética sensitivo motora, retinopatia diabética, nefropatia diabética e NAC em 44 (29.1%), 54 (38%), 35 (24.1%) e 46 (30.5%) dos pacientes avaliados, respectivamente. A presença de NAC foi associada com idade (p=0.01), duração do DM (p=0.036), HAS (p=0.001), frequência cardíaca em repouso (p=0.000), HbA1c (p=0.048), uréia (p=0.000), creatinina (p=0.008), taxa de filtração glomerular (p=0.000), concentração urinária de albumina (p=0.000), níveis séricos de LDL-colesterol (p=0.048), T4 livre (p=0.023) e hemoglobina (p=0.01) e a presença de retinopatia (p=0.000), nefropatia (p=0.000) e neuropatia diabética sensitivo motora (p=0.000), além dos seguintes sintomas; lipotimia (p=0.000), náuseas pós alimentares (p=0.042), saciedade precoce (p=0.031), disfunção sexual (p=0.049) e sudorese gustatória (p=0.018). No modelo de regressão logística binária, avaliando o diagnóstico de NAC como variável dependente, foi observado que apenas a FC em repouso, presença de neuropatia diabética sensitivo motora e retinopatia diabética foram consideradas variáveis independentes significativamente. A NAC é uma complicação crônica comum do DM1, atingindo cerca de 30% dos pacientes estudados e encontra-se associada à presença de outras complicações da doença. Indicadores da presença de NAC nos pacientes avaliados incluíram a idade, duração do diabetes, presença de HAS, frequência cardíaca de repouso e presença de sintomas sugestivos de neuropatia autonômica. O presente estudo ratifica a importância do rastreamento sistemático e precoce desta complicação.