Desenho de modelos neuronais para a deteção de sismos

A performance dos detetores sísmicos atualmente utilizados pode e deve ser melhorada. Atualmente existem vários algoritmos para a deteção de sismos de forma automática, desde os sistemas simples baseados em STA/LTA, aos mais sofisticados baseados em reconhecimento de padrões. Este estudo pretende dar continuidade ao desenvolvimento de uma abordagem de deteção de eventos sísmicos ao nível da estação local, utilizando uma técnica bastante conhecida, chamada Máquina de Vetores de Suporte (SVM). SVM é amplamente utilizada em problemas de classificação, devido a sua boa capacidade de generalização. Nesta experiência, a técnica baseada em SVM é aplicada em diferentes modos de operações. Os resultados mostraram que a técnica proposta dá excelentes resultados em termos de sensibilidade e especificidade, além de exigir um tempo de deteção suficientemente pequeno para ser utilizado num sistema de aviso precoce (early-warning system). Começamos pela classificação de dados de forma Off-line, seguido da validação do classificador desenvolvido. Posteriormente, o processamento de dados é executado de forma contínua (On-line). Os algoritmos foram avaliados em conjuntos de dados reais, provenientes de estações sísmicas da Rede de Vigilância Sísmica de Portugal, e em aplicações reais da área de Sismologia (simulação de funcionamento em ambiente real). Apesar de apenas duas estações serem consideradas, verificou-se que utilizando a combinação de detetores, consegue-se uma percentagem de deteção idêntica para quando utilizado um único modelo (Abordagem OR) e o número de falsos alarmes para a combinação de modelos é quase inexistente (Abordagem AND). Os resultados obtidos abrem várias possibilidades de pesquisas futuras.

Estudo da remoção esperada de adenovírus no tratamento convencional de água para consumo humano

Dissertação de mestrado, Engenharia do Ambiente, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2015

Assessing soil erosion due to land use change at the Alqueva reservoir surrounding area

Tese de doutoramento, Ciências do Mar, da Terra e do Ambiente, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2015

Testes em batch para selecionar fontes de carbono de baixo custo adequadas ao crescimento e atividade de bactérias sulfato-redutoras

Dissertação de mestrado, Engenharia Biológica, Faculdade de Ciências e Tecnologias, Universidade do Algarve, 2015

Toxicity risks linked to cyanobacteria blooms in southern Portugal reservoirs

Tese de doutoramento, Ciências e Tecnologias do Ambiente, Escola Superior de Saúde, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2015

Comparing Zostera and Spartina environments in relation to carbon burial: a sedimentary and geochemical approach from Ria Formosa

Dissertação de mestrado, Biologia Marinha, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2015

Caracterização das águas pluviais da cidade de Faro

Dissertação de mestrado,Engenharia do Ambiente, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2015

Estudo de novos sistemas de ventilação mais ecológicos: personalizada e condutos verticais

Dissertação de mestrado, Engenharia do Ambiente, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2015

Effect of elevated CO2 concentrations and irradiance on the photosynthetic performance of the seagrass Cymodocea nodosa

Dissertação de Mestrado, Biologia Marinha, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2015