Vazão em soleiras controladas ou não por comportas

Os controladores de caudal, normalmente implementados em sistemas Supervisory control and data acquisition (SCADA), apresentam uma grande relevância no controlo automático de canais de adução. Para garantir que os controladores de caudal sejam fiáveis em todo o seu domínio de funcionamento (em situações de escoamento com ressalto livre ou submerso e de transição entre escoamentos com ressalto livre e ressalto submerso) foram comparados os resultados dos ensaios experimentais com diferentes métodos de cálculo da vazão em comportas e/ou sobre soleiras. O programa de ensaios foi realizado nos canais laboratorial e experimental da Universidade de Évora. Foram realizados ensaios em comportas planas verticais e em soleiras do tipo Waterways Experiment Station (WES) controladas ou não por comportas planas verticais. Em ambos os casos, foram contempladas as situações de escoamento com ressalto livre e submerso. Os resultados obtidos mostram que: a) para as comportas, o método Rajaratnam e Subramanya (1967a) conduz a bons resultados com um erro percentual médio absoluto MAPE < 1% para o escoamento com ressalto livre e MAPE < 4% para o submerso; a transição entre escoamentos foi identificada corretamente por este método; b) para as soleiras, obtiveram-se bons resultados para o escoamento com ressalto livre para o método USACE (1987), com MAPE < 2%, e para o submerso através do método Alves e Martins (2011), com MAPE < 5%; a transição entre escoamentos pode ser considerada adequada de acordo com a curva experimental de Grace (1963); c) para soleiras controladas por comporta, conseguiram-se bons resultados para o escoamento com ressalto livre recorrendo à equação dos orifícios de pequenas dimensões, com MAPE < 1, 5%, e para o submerso com a equação dos orifícios totalmente submersos com MAPE < 1, 6%; em ambos os casos foi necessária calibração do coeficiente de vazão; a transição entre escoamentos foi adequada pelo método de Grace (1963). Com base nos resultados obtidos, foi possível definir um algoritmo de vazão generalizado para comportas e/ou soleiras que permite a determinação da vazão para as situações de escoamento com ressalto livre e submerso incluindo a transição entre escoamentos; ABSTRACT: Flow controllers, usually implemented in Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) systems, are very important in the automatic control of irrigation canal systems. To ensure that flow controllers are reliable for the entire operating range (free or submerged flow and flow transitions) the experimental results were compared with different methods of flow measurement for gates and/or weirs. The test program was conducted in the laboratory flume and in the automatic canal of the University of ´Evora. Tests were carried in sluice gates and in broad-crested weirs controlled or not by sluice gate. In both cases free and submerged flow conditions were analyzed. The results show that: a) for the sluice gates, the method of Rajaratnam e Subramanya (1967a) leads to good results with a mean absolute percentage error (MAPE) < 1% for free flow and MAPE < 4% for submerged flow. The transition between flows is correctly identified by this method; b) for the uncontrolled weir, good results were obtained for free flow with the method USACE (1987) with MAPE < 2%, and for submerged flow by the method Alves e Martins (2011) with MAPE < 5%. The transition between flows can be accurately defined by the experimental curve of Grace (1963); c) for the controlled weir, good results were achieved for the free flow with the small orifice equation with MAPE < 1.5% and for submerged flow with the submerged orifice equation with MAPE < 1.6%; in both cases the calibration of the discharge coefficient is needed. The transition between flows can be accomplished through Grace (1963) method. Based on the obtained results, it was possible to define a generalized flow algorithm for gates and/or weirs that allows flow determination for free and submerged flow conditions including the transition between flows.

Criação de uma ontologia e respectiva povoação a partir do processamento de relatórios médicos

A evolução tecnológica tem provocado uma evolução na medicina, através de sistemas computacionais voltados para o armazenamento, captura e disponibilização de informações médicas. Os relatórios médicos são, na maior parte das vezes, guardados num texto livre não estruturado e escritos com vocabulário proprietário, podendo ocasionar falhas de interpretação. Através das linguagens da Web Semântica, é possível utilizar antologias como modo de estruturar e padronizar a informação dos relatórios médicos, adicionando¬ lhe anotações semânticas. A informação contida nos relatórios pode desta forma ser publicada na Web, permitindo às máquinas o processamento automático da informação. No entanto, o processo de criação de antologias é bastante complexo, pois existe o problema de criar uma ontologia que não cubra todo o domínio pretendido. Este trabalho incide na criação de uma ontologia e respectiva povoação, através de técnicas de PLN e Aprendizagem Automática que permitem extrair a informação dos relatórios médicos. Foi desenvolvida uma aplicação, que permite ao utilizador converter relatórios do formato digital para o formato OWL. ABSTRACT: Technological evolution has caused a medicine evolution through computer systems which allow storage, gathering and availability of medical information. Medical reports are, most of the times, stored in a non-structured free text and written in a personal way so that misunderstandings may occur. Through Semantic Web languages, it’s possible to use ontology as a way to structure and standardize medical reports information by adding semantic notes. The information in those reports can, by these means, be displayed on the web, allowing machines automatic information processing. However, the process of creating ontology is very complex, as there is a risk creating of an ontology that not covering the whole desired domain. This work is about creation of an ontology and its population through NLP and Machine Learning techniques to extract information from medical reports. An application was developed which allows the user to convert reports from digital for¬ mat to OWL format.