Estudo fenomenológico e numérico do escoamento estratificado óleo-água ondulado e com mistura na interface

Escoamentos bifásicos estão presentes em diversos processos naturais e industriais, como na indústria de petróleo. Podem apresentar-se em diferentes configurações topológicas, ou, padrões de escoamento, entre eles o escoamento estratificado ondulado e o estratificado com mistura na interface. Os escoamentos bifásicos estratificados óleo-água têm sido utilizados como uma forma conveniente de evitar a formação de emulsões de água em óleo em oleodutos e possuem uma ocorrência comum em poços de petróleo direcionais. Quando a onda interfacial ultrapassa determinado limite geométrico e cinemático, surge o fenômeno do entranhamento de gotas, representado por misturas entre as fases junto à interface que promovem um aumento na queda de pressão. Modelos têm sido apresentados pela literatura na tentativa de descrever o fenômeno do entranhamento de gotas. Neste trabalho é apresentada uma nova proposta de modelagem matemática unidimensional para o entranhamento de gotas com o objetivo de melhorar a previsão dos parâmetros envolvidos, em especial, da fração volumétrica de óleo e da queda de pressão bifásica. Também foi utilizada simulação numérica computacional, CFD (Computational Fluid Dynamics), com o uso de software comercial para obtenção dos valores dos parâmetros do escoamento estratificado ondulado óleo-água (fração volumétrica de óleo, queda de pressão, amplitude e comprimento da onda interfacial). Os resultados da modelagem fenomenológica para entranhamento e os de CFD foram comparados com bancos de dados experimentais. Os resultados em CFD mostram concordância com os resultados experimentais, tanto na análise qualitativa das propriedades geométricas das ondas interfaciais, quanto na comparação direta com os dados para fração volumétrica e queda de pressão. Os resultados numéricos da modelagem fenomenológica para fatores de entranhamento apresentam boa concordância com dados da literatura.

Uma nova arquitetura para Internet das Coisas com análise e reconhecimento de padrões e processamento com Big Data.

A Internet das Coisas é um novo paradigma de comunicação que estende o mundo virtual (Internet) para o mundo real com a interface e interação entre objetos. Ela possuirá um grande número de dispositivos heteregôneos interconectados, que deverá gerar um grande volume de dados. Um dos importantes desafios para seu desenvolvimento é se guardar e processar esse grande volume de dados em aceitáveis intervalos de tempo. Esta pesquisa endereça esse desafio, com a introdução de serviços de análise e reconhecimento de padrões nas camadas inferiores do modelo de para Internet das Coisas, que procura reduzir o processamento nas camadas superiores. Na pesquisa foram analisados os modelos de referência para Internet das Coisas e plataformas para desenvolvimento de aplicações nesse contexto. A nova arquitetura de implementada estende o LinkSmart Middeware pela introdução de um módulo para reconhecimento de padrões, implementa algoritmos para estimação de valores, detecção de outliers e descoberta de grupos nos dados brutos, oriundos de origens de dados. O novo módulo foi integrado à plataforma para Big Data Hadoop e usa as implementações algorítmicas do framework Mahout. Este trabalho destaca a importância da comunicação cross layer integrada à essa nova arquitetura. Nos experimentos desenvolvidos na pesquisa foram utilizadas bases de dados reais, provenientes do projeto Smart Santander, de modo a validar da nova arquitetura de IoT integrada aos serviços de análise e reconhecimento de padrões e a comunicação cross-layer.

Análise quantitativa de dispersão de vazamentos de substâncias inflamáveis e/ou tóxicas em ambientes com barreiras ou semi confinados.

Com o atual desenvolvimento industrial e tecnológico da sociedade, a presença de substâncias inflamáveis e/ou tóxicas aumentou significativamente em um grande número de atividades. A possível dispersão de gases perigosos em instalações de armazenamento ou em operações de transporte representam uma grande ameaça à saúde e ao meio ambiente. Portanto, a caracterização de uma nuvem inflamável e/ou tóxica é um ponto crítico na análise quantitativa de riscos. O objetivo principal desta tese foi fornecer novas perspectivas que pudessem auxiliar analistas de risco envolvidos na análise de dispersões em cenários complexos, por exemplo, cenários com barreiras ou semi-confinados. A revisão bibliográfica mostrou que, tradicionalmente, modelos empíricos e integrais são usados na análise de dispersão de substâncias tóxicas / inflamáveis, fornecendo estimativas rápidas e geralmente confiáveis ao descrever cenários simples (por exemplo, dispersão em ambientes sem obstruções sobre terreno plano). No entanto, recentemente, o uso de ferramentas de CFD para simular dispersões aumentou de forma significativa. Estas ferramentas permitem modelar cenários mais complexos, como os que ocorrem em espaços semi-confinados ou com a presença de barreiras físicas. Entre todas as ferramentas CFD disponíveis, consta na bibliografia que o software FLACS® tem bom desempenho na simulação destes cenários. Porém, como outras ferramentas similares, ainda precisa ser totalmente validado. Após a revisão bibliográfica sobre testes de campo já executados ao longo dos anos, alguns testes foram selecionados para realização de um exame preliminar de desempenho da ferramenta CFD utilizado neste estudo. Foram investigadas as possíveis fontes de incertezas em termos de capacidade de reprodutibilidade, de dependência de malha e análise de sensibilidade das variáveis de entrada e parâmetros de simulação. Os principais resultados desta fase foram moldados como princípios práticos a serem utilizados por analistas de risco ao realizar análise de dispersão com a presença de barreiras utilizando ferramentas CFD. Embora a revisão bibliográfica tenha mostrado alguns dados experimentais disponíveis na literatura, nenhuma das fontes encontradas incluem estudos detalhados sobre como realizar simulações de CFD precisas nem fornecem indicadores precisos de desempenho. Portanto, novos testes de campo foram realizados a fim de oferecer novos dados para estudos de validação mais abrangentes. Testes de campo de dispersão de nuvem de propano (com e sem a presença de barreiras obstruindo o fluxo) foram realizados no campo de treinamento da empresa Can Padró Segurança e Proteção (em Barcelona). Quatro testes foram realizados, consistindo em liberações de propano com vazões de até 0,5 kg/s, com duração de 40 segundos em uma área de descarga de 700 m2. Os testes de campo contribuíram para a reavaliação dos pontos críticos mapeados durante as primeiras fases deste estudo e forneceram dados experimentais para serem utilizados pela comunidade internacional no estudo de dispersão e validação de modelos. Simulações feitas utilizando-se a ferramenta CFD foram comparadas com os dados experimentais obtidos nos testes de campo. Em termos gerais, o simulador mostrou bom desempenho em relação às taxas de concentração da nuvem. O simulador reproduziu com sucesso a geometria complexa e seus efeitos sobre a dispersão da nuvem, mostrando claramente o efeito da barreira na distribuição das concentrações. No entanto, as simulações não foram capazes de representar toda a dinâmica da dispersão no que concerne aos efeitos da variação do vento, uma vez que as nuvens simuladas diluíram mais rapidamente do que nuvens experimentais.

Modelagem estocástica da dispersão axial: aplicação em um reator tubular de polimerização.

Reatores tubulares de polimerização podem apresentar um perfil de velocidade bastante distorcido. Partindo desta observação, um modelo estocástico baseado no modelo de dispersão axial foi proposto para a representação matemática da fluidodinâmica de um reator tubular para produção de poliestireno. A equação diferencial foi obtida inserindo a aleatoriedade no parâmetro de dispersão, resultando na adição de um termo estocástico ao modelo capaz de simular as oscilações observadas experimentalmente. A equação diferencial estocástica foi discretizada e resolvida pelo método Euler-Maruyama de forma satisfatória. Uma função estimadora foi desenvolvida para a obtenção do parâmetro do termo estocástico e o parâmetro do termo determinístico foi calculado pelo método dos mínimos quadrados. Uma análise de convergência foi conduzida para determinar o número de elementos da discretização e o modelo foi validado através da comparação de trajetórias e de intervalos de confiança computacionais com dados experimentais. O resultado obtido foi satisfatório, o que auxilia na compreensão do comportamento fluidodinâmico complexo do reator estudado.

Metodologia para aquisição de sinal elétrico e tratamento de dados em reômetros servo controlados.

A ciência na qual se estuda a deformação de um fluido no qual é aplicada uma tensão de cisalhamento é conhecida como reologia e o equipamento utilizado para a realização dos ensaios é chamado de reômetro. Devido a impraticabilidade de uso de reômetros comerciais, diversos pesquisadores desenvolveram reômetros capazes de analisar suspensões de macropartículas, baseados nos mesmos princípios de funcionamento dos equipamentos já existentes. Em alguns casos, a medição do torque do motor é realizada pela aquisição da tensão, uma vez que esta é proporcional ao torque. Entretanto, para melhor compreensão do resultado e para evitar a possibilidade de conclusões precipitadas, vê-se necessária correta interpretação do sinal elétrico, precisando avaliar qual frequência do sinal é relevante para o ensaio e, também, qual a melhor taxa de amostragem. Além da aquisição, para que o ensaio reológico seja realizado com precisão, é indispensável ótimo controle da taxa ou tensão do motor e uma alternativa é a utilização de um servomotor e um servoconversor. No caso desse ser comercial é essencial saber configurá-lo. Para facilitar o usuário leigo, alguns pesquisadores desenvolveram softwares para controle do equipamento e análise dos dados. Assim, o presente trabalho tem como objetivo propor uma metodologia para compreender o sinal aquisitado de um reômetro servo controlado e desenvolvimento do software de análise para o tratamento dos dados obtidos a partir de ensaios reológicos. Verificou-se a melhor configuração do servocontrolador, a melhor taxa de amostragem, de no mínimo 20 amostras/segundo, e, também, desenvolveu-se um filtro digital passa-baixa do tipo FIR para remover a frequência indesejada. Além disso, foi desenvolvido um software utilizando uma rotina em Matlab e uma interface gráfica do usuário (Graphical User Interface - GUI), para o pós-processamento dos dados para auxiliar o usuário leigo no tratamento e interpretação do resultado, que se mostrou eficaz.