Reconciliação de dados de uma malha de gasodutos.

O trabalho aborda a aplicação da técnica de reconciliação de dados para o balanço da movimentação de gás natural em uma malha de escoamento de gás não processado, elaborando também um método de cálculo rápido de inventário de um duto. Foram aplicadas, separadamente, a reconciliação volumétrica à condição padrão de medição e a reconciliação mássica, bem como realizadas comparações dos resultados em relação ao balanço original e verificação do balanço resultante de energia em termos de poder calorífico superior. Dois conjuntos de pesos foram aplicados, um arbitrado de acordo com o conhecimento prévio da qualidade do sistema de medição de cada um dos pontos, outro baseado no inverso da variância dos volumes diários apurados no período. Ambos apresentaram bons resultados e o segundo foi considerado o mais apropriado. Por meio de uma abordagem termodinâmica, foi avaliado o potencial impacto, ao balanço, da condensação de parte da fase gás ao longo do escoamento e a injeção de um condensado de gás natural não estabilizado por uma das fontes. Ambos tendem a impactar o balanço, sendo o resultado esperado um menor volume, massa e energia de fase gás na saída. Outros fatores de considerável impacto na qualidade dos dados e no resultado final da reconciliação são a qualidade da medição de saída do sistema e a representatividade da composição do gás neste ponto. O inventário é calculado a partir de uma regressão que se baseia em um regime permanente de escoamento, o que pode apresentar maior desvio quando fortes transientes estão ocorrendo no último dia do mês, porém a variação de inventário ao longo do mês possui baixo impacto no balanço. Concluiu-se que a reconciliação volumétrica é a mais apropriada para este sistema, pois os dados reconciliados levam os balanços mássicos e de energia em termos de poder calorífico, ambos na fase gás, para dentro do perfil esperado de comportamento. Embora um balanço volumétrico nulo apenas da fase gás não seja por si só o comportamento esperado quando se considera os efeitos descritos, para desenvolver um balanço mais robusto é necessário considerar as frações líquidas presentes no sistema, agregando maior dificuldade na aquisição e qualidade dos dados.

Impact of artifact correction methods on R-R interbeat signals to quantifying heart rate variability (HRV) according to linear and nonlinear methods.

In the analysis of heart rate variability (HRV) are used temporal series that contains the distances between successive heartbeats in order to assess autonomic regulation of the cardiovascular system. These series are obtained from the electrocardiogram (ECG) signal analysis, which can be affected by different types of artifacts leading to incorrect interpretations in the analysis of the HRV signals. Classic approach to deal with these artifacts implies the use of correction methods, some of them based on interpolation, substitution or statistical techniques. However, there are few studies that shows the accuracy and performance of these correction methods on real HRV signals. This study aims to determine the performance of some linear and non-linear correction methods on HRV signals with induced artefacts by quantification of its linear and nonlinear HRV parameters. As part of the methodology, ECG signals of rats measured using the technique of telemetry were used to generate real heart rate variability signals without any error. In these series were simulated missing points (beats) in different quantities in order to emulate a real experimental situation as accurately as possible. In order to compare recovering efficiency, deletion (DEL), linear interpolation (LI), cubic spline interpolation (CI), moving average window (MAW) and nonlinear predictive interpolation (NPI) were used as correction methods for the series with induced artifacts. The accuracy of each correction method was known through the results obtained after the measurement of the mean value of the series (AVNN), standard deviation (SDNN), root mean square error of the differences between successive heartbeats (RMSSD), Lomb\'s periodogram (LSP), Detrended Fluctuation Analysis (DFA), multiscale entropy (MSE) and symbolic dynamics (SD) on each HRV signal with and without artifacts. The results show that, at low levels of missing points the performance of all correction techniques are very similar with very close values for each HRV parameter. However, at higher levels of losses only the NPI method allows to obtain HRV parameters with low error values and low quantity of significant differences in comparison to the values calculated for the same signals without the presence of missing points.