Wind energy resource modelling in Portugal and its future large-scale alteration due to anthropogenic induced climate changes

The high dependence of Portugal from foreign energy sources (mainly fossil fuels), together with the international commitments assumed by Portugal and the national strategy in terms of energy policy, as well as resources sustainability and climate change issues, inevitably force Portugal to invest in its energetic self-sufficiency. The 20/20/20 Strategy defined by the European Union defines that in 2020 60% of the total electricity consumption must come from renewable energy sources. Wind energy is currently a major source of electricity generation in Portugal, producing about 23% of the national total electricity consumption in 2013. The National Energy Strategy 2020 (ENE2020), which aims to ensure the national compliance of the European Strategy 20/20/20, states that about half of this 60% target will be provided by wind energy. This work aims to implement and optimise a numerical weather prediction model in the simulation and modelling of the wind energy resource in Portugal, both in offshore and onshore areas. The numerical model optimisation consisted in the determination of which initial and boundary conditions and planetary boundary layer physical parameterizations options provide wind power flux (or energy density), wind speed and direction simulations closest to in situ measured wind data. Specifically for offshore areas, it is also intended to evaluate if the numerical model, once optimised, is able to produce power flux, wind speed and direction simulations more consistent with in situ measured data than wind measurements collected by satellites. This work also aims to study and analyse possible impacts that anthropogenic climate changes may have on the future wind energetic resource in Europe. The results show that the ECMWF reanalysis ERA-Interim are those that, among all the forcing databases currently available to drive numerical weather prediction models, allow wind power flux, wind speed and direction simulations more consistent with in situ wind measurements. It was also found that the Pleim-Xiu and ACM2 planetary boundary layer parameterizations are the ones that showed the best performance in terms of wind power flux, wind speed and direction simulations. This model optimisation allowed a significant reduction of the wind power flux, wind speed and direction simulations errors and, specifically for offshore areas, wind power flux, wind speed and direction simulations more consistent with in situ wind measurements than data obtained from satellites, which is a very valuable and interesting achievement. This work also revealed that future anthropogenic climate changes can negatively impact future European wind energy resource, due to tendencies towards a reduction in future wind speeds especially by the end of the current century and under stronger radiative forcing conditions.

Optical processing devices and techniques for next generation optical networks

Este trabalho surge do interesse em substituir os nós de rede óptica baseados maioritariamente em electrónica por nós de rede baseados em tecnologia óptica. Espera-se que a tecnologia óptica permita maiores débitos binários na rede, maior transparência e maior eficiência através de novos paradigmas de comutação. Segundo esta visão, utilizou-se o MZI-SOA, um dispositivo semicondutor integrado hibridamente, para realizar funcionalidades de processamento óptico de sinal necessárias em nós de redes ópticas de nova geração. Nas novas redes ópticas são utilizados formatos de modulação avançados, com gestão da fase, pelo que foi estudado experimentalmente e por simulação o impacto da utilização destes formatos no desempenho do MZI-SOA na conversão de comprimento de onda e formato, em várias condições de operação. Foram derivadas regras de utilização para funcionamento óptimo. Foi também estudado o impacto da forma dos pulsos do sinal no desempenho do dispositivo. De seguida, o MZI-SOA foi utilizado para realizar funcionalidades temporais ao nível do bit e do pacote. Foi investigada a operação de um conversor de multiplexagem por divisão no comprimento de onda para multiplexagem por divisão temporal óptica, experimentalmente e por simulação, e de um compressor e descompressor de pacotes, por simulação. Para este último, foi investigada a operação com o MZI-SOA baseado em amplificadores ópticos de semicondutor com geometria de poço quântico e ponto quântico. Foi também realizado experimentalmente um ermutador de intervalos temporais que explora o MZI-SOA como conversor de comprimento de onda e usa um banco de linhas de atraso ópticas para introduzir no sinal um atraso seleccionável. Por fim, foi estudado analiticamente, experimentalmente e por simulação o impacto de diafonia em redes ópticas em diversas situações. Extendeu-se um modelo analítico de cálculo de desempenho para contemplar sinais distorcidos e afectados por diafonia. Estudou-se o caso de sinais muito filtrados e afectados por diafonia e mostrou-se que, para determinar correctamente as penalidades que ocorrem, ambos os efeitos devem ser considerados simultaneamente e não em separado. Foi estudada a escalabilidade limitada por diafonia de um comutador de intervalos temporais baseado em MZI-SOA a operar como comutador espacial. Mostrou-se também que sinais afectados fortemente por não-linearidades podem causar penalidades de diafonia mais elevadas do que sinais não afectados por não-linearidades. Neste trabalho foi demonstrado que o MZI-SOA permite construir vários e pertinentes circuitos ópticos, funcionando como bloco fundamental de construção, tendo sido o seu desempenho analisado, desde o nível de componente até ao nível de sistema. Tendo em conta as vantagens e desvantagens do MZI-SOA e os desenvolvimentos recentes de outras tecnologias, foram sugeridos tópicos de investigação com o intuito de evoluir para as redes ópticas de nova geração.

Contributos para a análise estatística de séries de contagem

A análise das séries temporais de valores inteiros tornou-se, nos últimos anos, uma área de investigação importante, não só devido à sua aplicação a dados de contagem provenientes de diversos campos da ciência, mas também pelo facto de ser uma área pouco explorada, em contraste com a análise séries temporais de valores contínuos. Uma classe que tem obtido especial relevo é a dos modelos baseados no operador binomial thinning, da qual se destaca o modelo auto-regressivo de valores inteiros de ordem p. Esta classe é muito vasta, pelo que este trabalho tem como objectivo dar um contributo para a análise estatística de processos de contagem que lhe pertencem. Esta análise é realizada do ponto de vista da predição de acontecimentos, aos quais estão associados mecanismos de alarme, e também da introdução de novos modelos que se baseiam no referido operador. Em muitos fenómenos descritos por processos estocásticos a implementação de um sistema de alarmes pode ser fundamental para prever a ocorrência de um acontecimento futuro. Neste trabalho abordam-se, nas perspectivas clássica e bayesiana, os sistemas de alarme óptimos para processos de contagem, cujos parâmetros dependem de covariáveis de interesse e que variam no tempo, mais concretamente para o modelo auto-regressivo de valores inteiros não negativos com coeficientes estocásticos, DSINAR(1). A introdução de novos modelos que pertencem à classe dos modelos baseados no operador binomial thinning é feita quando se propõem os modelos PINAR(1)T e o modelo SETINAR(2;1). O modelo PINAR(1)T tem estrutura periódica, cujas inovações são uma sucessão periódica de variáveis aleatórias independentes com distribuição de Poisson, o qual foi estudado com detalhe ao nível das suas propriedades probabilísticas, métodos de estimação e previsão. O modelo SETINAR(2;1) é um processo auto-regressivo de valores inteiros, definido por limiares auto-induzidos e cujas inovações formam uma sucessão de variáveis independentes e identicamente distribuídas com distribuição de Poisson. Para este modelo estudam-se as suas propriedades probabilísticas e métodos para estimar os seus parâmetros. Para cada modelo introduzido, foram realizados estudos de simulação para comparar os métodos de estimação que foram usados.

Injection moulding process optimization for microstructured parts production

Ao longo das últimas décadas, a micromoldação (u-moldação) por injeção de termoplásticos ganhou um lugar de destaque no mercado de equipamentos eletrónicos e de uma ampla gama de componentes mecânicos. No entanto, quando o tamanho do componente diminui, os pressupostos geralmente aceites na moldação por injeção convencional deixam de ser válidos para descrever o comportamento reológico e termomecânico do polímero na microimpressão. Por isso, a compreensão do comportamento dinâmico do polímero à escala micro bem como da sua caraterização, análise e previsão das propriedades mecânicas exige uma investigação mais alargada. O objetivo principal deste programa doutoral passa por uma melhor compreensão do fenómeno físico intrínseco ao processo da μ-moldação por injeção. Para cumprir com o objetivo estabelecido, foi efetuado um estudo paramétrico do processo de μ-moldação por injeção, cujos resultados foram comparados com os resultados obtidos por simulação numérica. A caracterização dinâmica mecânica das μ-peças foi efetuada com o objetivo de recolher os dados necessários para a previsão do desempenho mecânico das mesmas, a longo prazo. Finalmente, depois da calibração do modelo matemático do polímero, foram realizadas análises estruturais com o intuito de prever o desempenho mecânico das μ-peças no longo prazo. Verificou-se que o desempenho mecânico das μ-peças pode ser significativamente afetado pelas tensões residuais de origem mecânica e térmica. Estas últimas, resultantes do processo de fabrico e das condições de processamento, por isso, devem ser consideradas na previsão do desempenho mecânico e do tempo de serviço das u-moldações.

Communication between nodes for autonomic and distributed management

Over the last decade, the most widespread approaches for traditional management were based on the Simple Network Management Protocol (SNMP) or Common Management Information Protocol (CMIP). However, they both have several problems in terms of scalability, due to their centralization characteristics. Although the distributed management approaches exhibit better performance in terms of scalability, they still underperform regarding communication costs, autonomy, extensibility, exibility, robustness, and cooperation between network nodes. The cooperation between network nodes normally requires excessive overheads for synchronization and dissemination of management information in the network. For emerging dynamic and large-scale networking environments, as envisioned in Next Generation Networks (NGNs), exponential growth in the number of network devices and mobile communications and application demands is expected. Thus, a high degree of management automation is an important requirement, along with new mechanisms that promote it optimally and e ciently, taking into account the need for high cooperation between the nodes. Current approaches for self and autonomic management allow the network administrator to manage large areas, performing fast reaction and e ciently facing unexpected problems. The management functionalities should be delegated to a self-organized plane operating within the network, that decrease the network complexity and the control information ow, as opposed to centralized or external servers. This Thesis aims to propose and develop a communication framework for distributed network management which integrates a set of mechanisms for initial communication, exchange of management information, network (re) organization and data dissemination, attempting to meet the autonomic and distributed management requirements posed by NGNs. The mechanisms are lightweight and portable, and they can operate in di erent hardware architectures and include all the requirements to maintain the basis for an e cient communication between nodes in order to ensure autonomic network management. Moreover, those mechanisms were explored in diverse network conditions and events, such as device and link errors, di erent tra c/network loads and requirements. The results obtained through simulation and real experimentation show that the proposed mechanisms provide a lower convergence time, smaller overhead impact in the network, faster dissemination of management information, increase stability and quality of the nodes associations, and enable the support for e cient data information delivery in comparison to the base mechanisms analyzed. Finally, all mechanisms for communication between nodes proposed in this Thesis, that support and distribute the management information and network control functionalities, were devised and developed to operate in completely decentralized scenarios.

Pregnancy and newborns disorders followed by urine metabolomics

Chapter 1 introduces the scope of the work by identifying the clinically relevant prenatal disorders and presently available diagnostic methods. The methodology followed in this work is presented, along with a brief account of the principles of the analytical and statistical tools employed. A thorough description of the state of the art of metabolomics in prenatal research concludes the chapter, highlighting the merit of this novel strategy to identify robust disease biomarkers. The scarce use of maternal and newborn urine in previous reports enlightens the relevance of this work. Chapter 2 presents a description of all the experimental details involved in the work performed, comprising sampling, sample collection and preparation issues, data acquisition protocols and data analysis procedures. The proton Nuclear Magnetic Resonance (NMR) characterization of maternal urine composition in healthy pregnancies is presented in Chapter 3. The urinary metabolic profile characteristic of each pregnancy trimester was defined and a 21-metabolite signature found descriptive of the metabolic adaptations occurring throughout pregnancy. 8 metabolites were found, for the first time to our knowledge, to vary in connection to pregnancy, while known metabolic effects were confirmed. This chapter includes a study of the effects of non-fasting (used in this work) as a possible confounder. Chapter 4 describes the metabolomic study of 2nd trimester maternal urine for the diagnosis of fetal disorders and prediction of later-developing complications. This was achieved by applying a novel variable selection method developed in the context of this work. It was found that fetal malformations (FM) (and, specifically those of the central nervous system, CNS) and chromosomal disorders (CD) (and, specifically, trisomy 21, T21) are accompanied by changes in energy, amino acids, lipids and nucleotides metabolic pathways, with CD causing a further deregulation in sugars metabolism, urea cycle and/or creatinine biosynthesis. Multivariate analysis models´ validation revealed classification rates (CR) of 84% for FM (87%, CNS) and 85% for CD (94%, T21). For later-diagnosed preterm delivery (PTD), preeclampsia (PE) and intrauterine growth restriction (IUGR), it is found that urinary NMR profiles have early predictive value, with CRs ranging from 84% for PTD (11-20 gestational weeks, g.w., prior to diagnosis), 94% for PE (18-24 g.w. pre-diagnosis) and 94% for IUGR (2-22 g.w. pre-diagnosis). This chapter includes results obtained for an ultraperformance liquid chromatography-mass spectrometry (UPLC-MS) study of pre-PTD samples and correlation with NMR data. One possible marker was detected, although its identification was not possible. Chapter 5 relates to the NMR metabolomic study of gestational diabetes mellitus (GDM), establishing a potentially predictive urinary metabolic profile for GDM, 2-21 g.w. prior to diagnosis (CR 83%). Furthermore, the NMR spectrum was shown to carry information on individual phenotypes, able to predict future insulin treatment requirement (CR 94%). Chapter 6 describes results that demonstrate the impact of delivery mode (CR 88%) and gender (CR 76%) on newborn urinary profile. It was also found that newborn prematurity, respiratory depression, large for gestational age growth and malformations induce relevant metabolic perturbations (CR 82-92%), as well as maternal conditions, namely GDM (CR 82%) and maternal psychiatric disorders (CR 91%). Finally, the main conclusions of this thesis are presented in Chapter 7, highlighting the value of maternal or newborn urine metabolomics for pregnancy monitoring and disease prediction, towards the development of new early and non-invasive diagnostic methods.