Avaliação e controlo da qualidade da água de albufeiras com base em modelos dinâmicos

A problemática relacionada com a modelação da qualidade da água de albufeiras pode ser abordada de diversos pontos de vista. Neste trabalho recorre-se a metodologias de resolução de problemas que emanam da Área Cientifica da Inteligência Artificial, assim como a ferramentas utilizadas na procura de soluções como as Árvores de Decisão, as Redes Neuronais Artificiais e a Aproximação de Vizinhanças. Actualmente os métodos de avaliação da qualidade da água são muito restritivos já que não permitem aferir a qualidade da água em tempo real. O desenvolvimento de modelos de previsão baseados em técnicas de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, mostrou ser uma alternativa tendo em vista um comportamento pró-activo que pode contribuir decisivamente para diagnosticar, preservar e requalificar as albufeiras. No decurso do trabalho, foi utilizada a aprendizagem não-supervisionada tendo em vista estudar a dinâmica das albufeiras sendo descritos dois comportamentos distintos, relacionados com a época do ano. ABSTRACT: The problems related to the modelling of water quality in reservoirs can be approached from different viewpoints. This work resorts to methods of resolving problems emanating from the Scientific Area of Artificial lntelligence as well as to tools used in the search for solutions such as Decision Trees, Artificial Neural Networks and Nearest-Neighbour Method. Currently, the methods for assessing water quality are very restrictive because they do not indicate the water quality in real time. The development of forecasting models, based on techniques of Knowledge Discovery in Databases, shows to be an alternative in view of a pro-active behavior that may contribute to diagnose, maintain and requalify the water bodies. ln this work. unsupervised learning was used to study the dynamics of reservoirs, being described two distinct behaviors, related to the time of year.

Evolutionary algorithms for the modeling of bioreactors

This work aims to study the application of Genetic Algorithms in anaerobic digestion modeling, in particular when using dynamical models. Along the work, different types of bioreactors are shown, such as batch, semi-batch and continuous, as well as their mathematical modeling. The work intendeds to estimate the parameter values of two biological reaction model. For that, simulated results, where only one output variable, the produced biogas, is known, are fitted to the model results. For this reason, the problems associated with reverse optimization are studied, using some graphics that provide clues to the sensitivity and identifiability associated with the problem. Particular solutions obtained by the identifiability analysis using GENSSI and DAISY softwares are also presented. Finally, the optimization is performed using genetic algorithms. During this optimization the need to improve the convergence of genetic algorithms was felt. This need has led to the development of an adaptation of the genetic algorithms, which we called Neighbored Genetic Algorithms (NGA1 and NGA2). In order to understand if this new approach overcomes the Basic Genetic Algorithms (BGA) and achieves the proposed goals, a study of 100 full optimization runs for each situation was further developed. Results show that NGA1 and NGA2 are statistically better than BGA. However, because it was not possible to obtain consistent results, the Nealder-Mead method was used, where the initial guesses were the estimated results from GA; Algoritmos Evolucionários para a Modelação de Bioreactores Resumo: Neste trabalho procura-se estudar os algoritmos genéticos com aplicação na modelação da digestão anaeróbia e, em particular, quando se utilizam modelos dinâmicos. Ao longo do mesmo, são apresentados diferentes tipos de bioreactores, como os batch, semi-batch e contínuos, bem como a modelação matemática dos mesmos. Neste trabalho procurou-se estimar o valor dos parâmetros que constam num modelo de digestão anaeróbia para o ajustar a uma situação simulada onde apenas se conhece uma variável de output, o biogas produzido. São ainda estudados os problemas associados à optimização inversa com recurso a alguns gráficos que fornecem pistas sobre a sensibilidade e identifiacabilidade associadas ao problema da modelação da digestão anaeróbia. São ainda apresentadas soluções particulares de idenficabilidade obtidas através dos softwares GENSSI e DAISY. Finalmente é realizada a optimização do modelo com recurso aos algoritmos genéticos. No decorrer dessa optimização sentiu-se a necessidade de melhorar a convergência e, portanto, desenvolveu-se ainda uma adaptação dos algoritmos genéticos a que se deu o nome de Neighboured Genetic Algorithms (NGA1 e NGA2). No sentido de se compreender se as adaptações permitiam superar os algoritmos genéticos básicos e atingir as metas propostas, foi ainda desenvolvido um estudo em que o processo de optimização foi realizado 100 vezes para cada um dos métodos, o que permitiu concluir, estatisticamente, que os BGA foram superados pelos NGA1 e NGA2. Ainda assim, porque não foi possivel obter consistência nos resultados, foi usado o método de Nealder-Mead utilizado como estimativa inicial os resultados obtidos pelos algoritmos genéticos.

Representações sociais de enfarte agudo do miocárdio, construídas por doentes, família e profissionais de saúde

Este estudo foi desenvolvido com a finalidade de conhecer as representações sociais de enfarte agudo do miocárdio, junto de três grupos sociais: doentes com enfarte agudo do miocárdio; respectivas famílias; e profissionais de saúde que cuidam desses doentes. A base conceptual do estudo foi a teoria das representações sociais. Como metodologia optámos por uma abordagem multi-método, com etapas complementares de recolha de dados: questionário e entrevista. Obtivemos uma amostra de 210 participantes, aplicá-mos o questionário a todos e realizámos 120 entrevistas. Analisámos os dados com re-curso à análise de conteúdo auxiliada por quatro softwares: Evoc, Simi, Trideux Alces-te. Encontrámos na interpretação das ancoragens e objectivação uma teia de sentidos compartilhados nas práticas sociais, nos diferentes grupos. Emergiram sentidos maiori-tariamente ancorados no biológico/físico e psicológico, com especial relevância na di-mensão emocional. O grupo dos profissionais de saúde fica detentor de um conjunto de representações que constituem um importante instrumento de trabalho; ### SUMMARY: Social representations of Myocardial Infarction, built by patient, family and health professionals This study was developed with the purpose of knowing the social representations of acute myocardial infarction considering three social groups: patients with acute myo-cardial infarction, respective families and health professionals who care for these pa-tients. The conceptual basis of this study was the theory of social representations. We have chosen a multi faceted method as methodology with additional gather of data col-lection through questionnaire and interviews. We obtained a sample of 210 participants applying the questionnaire to all and executing 120 interviews. The data was analyzed using content analysis supported by four software: Evoc, Simi, Trideux and Alceste. The interpretation of anchoring and objectification showed a set of shared meanings in social practices in the different groups. The biological / physical and psychological meanings emerged largely anchored with particular emphasis on the emotional dimen-sion. The group of health professionals held a set of representations that were an im-portant instrument of work.