Previsão da Classificação da qualidade dos efluentes da indústria petrolífera com recurso a sistemas inteligentes

O presente trabalho realizou-se na Refinaria de Sines e teve como principal objectivo a utilização de ferramentas oriundas da Área Científica da Inteligência Artificial no desenvolvimento de modelos de previsão da classificação da Água Residual Industrial de acordo com a Legislação em vigor, com vista à minimização dos impactes ambientais e das tarifas aplicadas pela Concessionária (Águas de Santo André) à Refinaria. Actualmente a avaliação da qualidade do efluente é realizada através de métodos analíticos após colheita de uma amostra do efluente final. Esta abordagem é muito restritiva já que não permite actuar sobre o efluente em questão pois apenas pode evitar que, no futuro, uma mistura semelhante volte a ser refinada. Devido a estas limitações, o desenvolvimento de modelos de previsão baseados em Data Mining mostrou ser uma alternativa para uma questão pró-activa da qualidade dos efluentes que pode contribuir decisivamente para o cumprimento das metas definidas pela Empresa. No decurso do trabalho, foram desenvolvidos dois modelos de previsão da qualidade do efluente industrial com desempenhos muito semelhantes. Um deles utiliza a composição das misturas processadas e o outro, utiliza informações relativas ao crude predominante na mistura. ABSTRACT; This study has taken place at the Sines Refinery and its main objective is the use of Artificial Intelligence tools for the development of predictive models to classify industrial residual waters according with the Portuguese Law, based on the characteristics of the mixtures of crude oil that arrive into the Refinery to be processed, to minimize the Environmental impacts and the application of taxes. Currently, the evaluation of the quality of effluent is performed by analytical methods after harvesting a sample of the final effluent. This approach is very restrictive since it does not act on the intended effluent; it can only avoid that in the future a similar mixture is refined. Duet these limitations, the development of forecasting models based on Data Mining has proved to be an alternative on the important issue which is the quality of effluent, which may contribute to the achievement of targets set by the Company. During this study, two models were developed to predict the quality of industrial effluents with very similar performances. One uses the composition of processed mixtures and the other uses information regarding the predominant oil in the mixture.

Study of different atmospheric environments associated to storms development in the Madeira Island

The study aims to improve the understanding about different atmospheric environments leading to the development of storms associated with heavy precipitation in Madeira Island. For this purpose, four main goals have been considered: 1) To document the synoptic and mesoscale environments associated with heavy precipitation. 2) To characterize surface precipitation patterns that affected the island during some periods of significant accumulated precipitation using numerical modelling. 3) To study the relationship between surface precipitation patterns and mesoscale environments. 4) To highlight how the PhD findings obtained in the first three goals can be translated into an operational forecast context. Concerning the large scale environment, precipitation over the island was favoured by weather systems (e.g, mesoscale convective systems and low pressure systems), as well as by the meridional transport of high amount of moisture from a structure denominated as “Atmospheric River”. The tropical origin of this moisture is underscored, however, their impact on the precipitation in Madeira was not so high during the 10 winter seasons [2002 – 2012] studied. The main factor triggering heavy precipitation events over the island is related to the local orography. The steep terrain favours orographically-induced stationary precipitation over the highlands, although maximum of precipitation at coastal region may be produced by localized blocking effect. These orographic precipitating systems presented different structures, associated with shallow and deep convection. Essentially, the study shows that the combination of airflow dynamics, moist content, and orography is the major mechanism that produces precipitation over the island. These factors together with the event duration act to define the regions of excessive precipitation. Finally, the study highlights two useful points for the operational sector, regarding the meridional water vapour transport and local effects causing significant precipitation over the Island; RESUMO: O estudo procura melhorar o entendimento sobre os diferentes ambientes atmosféricos que favorecem o desenvolvimento de tempestades associadas com precipitação intensa na ilha da Madeira. Nesse sentido foram definidos quatro objetivos: 1) Documentar os ambientes sinópticos e de mesoescala associados com precipitação intensa; 2) Caracterizar padrões de precipitação na superfície, em eventos de elevada precipitação acumulada, utilizando modelação numérica; 3) Estudar as relações entre os padrões de precipitação e ambientes de mesoescala; 4) Mostrar como tais resultados podem ser utilizados num contexto operacional de previsão do tempo. Em relação a ambientes de larga escala, verificou-se que a ocorrência de eventos de precipitação intensa sobre a ilha foi favorecida por sistemas meteorológicos, assim como pelo transporte meridional de humidade por meio de estruturas atualmente denominadas Rios atmosféricos. Neste último caso é de destacar a origem tropical de humidade, no entanto, o seu impacto na precipitação sobre a Madeira durante os 10 invernos estudados [2002-2012] não foi tão elevada. O principal fator que favorece os eventos de precipitação intensa está relacionado com a orografia local. O terreno complexo da ilha favorece a ocorrência de precipitação estacionária induzida orograficamente sobre as terras mais altas, embora a precipitação nas zonas costeiras possa ser produzida por um efeito localizado de bloqueio. Estes sistemas orográficos precipitantes apresentaram diferentes estruturas, associados a convecção pouco profunda e profunda. O estudo mostra que a combinação entre as características do escoamento, a quantidade de humidade, e a orografia são os condimentos essenciais para o desenvolvimento da precipitação sobre a ilha, atuando de maneira a definir as regiões de precipitação excessiva. Por fim, o estudo destaca dois pontos que podem ser úteis na previsão do tempo operacional, ligados a larga escala e aos efeitos locais, os quais podem levar ao desenvolvimento de tempestades e precipitação intensa sobre a ilha.

Modelos estocásticos de crescimento individual e desenvolvimento de software de estimação e previsão

Os modelos de crescimento individual são geralmente adaptações de modelos de crescimento de populações. Inicialmente estes modelos eram apenas determinísticos, isto é, não incorporavam as flutuações aleatórias do ambiente. Com o desenvolvimento da teoria do cálculo estocástico podemos adicionar um termo estocástico, que representa a aleatoriedade ambiental que influencia o processo em estudo. Actualmente, o estudo do crescimento individual em ambiente aleatório é cada vez mais importante, não apenas pela vertente financeira, mas também devido às suas aplicações nas áreas da saúde e da pecuária, entre outras. Problemas como o ajustamento de modelos de crescimento individual, estimação de parâmetros e previsão de tamanhos futuros são tratados neste trabalho. São apresentadas novas aplicações do modelo estocástico monomolecular generalizado e um novo software de aplicação deste e de outros modelos. ABSTRACT: Individual growth models are usually adaptations of growth population models. Initially these models were only deterministic, that is, they did not incorporate the random fluctuations of the environment. With the development of the theory of stochastic calculus, we can add a stochastic term that represents the random environmental influences in the process under study. Currently, the study of individual growth in a random environment is increasingly important, not only by the financial scope but also because of its applications in health care and livestock production, among others. Problems such as adjustment of an individual growth model, estimation of parameters and prediction of future sizes are treated in this work. New applications of the generalized stochastic monomolecular model and a new software applied to this and other models are presented.

Análise Exploratória da Métrica de Superfície Topográfica para Previsão do Nível Freático - Aplicação a um Sistema Cársico e Rochas Fracturadas

Partindo da premissa de que não só o nível freático acompanha a linha topográfica do terreno, mas também a direcção de escorrência das bacias subterrâneas tende a coincidir com a direcção predominante de escorrência das bacias hidrográficas à superfície, principalmente em aquíferos fracturados, foi realizado um estudo com o objectivo de definir um modelo explicativo do nível freático no sistema aquífero Estremoz-Cano e no sector pouco produtivo das rochas ígneas e metamórficas da Zona de Ossa Morena (ZOM), em função das característica métricas do terreno, aferidas a partir da uma análise espacial raster, com multi-resolução, gradativa e interpolativa. Diferentes modelos foram criados e testados a partir dos dados do nível hidroestático, da elevação do terreno e de indíces métricos do terreno computados a partir de uma superfície digital de terreno hidrologicamente funcional. A análise estatística das variáveis independentes computadas permitiu concluir que o nível hidrostático (NHE) é extremamente correlacionável com o índice de convexidade calculado (Convex) e a elevação do terreno numa Regressão Linear do Tipo Piecewise.