Statistical classification of road pavements using near field vehicle rolling noise measurements

Low noise surfaces have been increasingly considered as a viable and cost-effective alternative to acoustical barriers. However, road planners and administrators frequently lack information on the correlation between the type of road surface and the resulting noise emission profile. To address this problem, a method to identify and classify different types of road pavements was developed, whereby near field road noise is analyzed using statistical learning methods. The vehicle rolling sound signal near the tires and close to the road surface was acquired by two microphones in a special arrangement which implements the Close-Proximity method. A set of features, characterizing the properties of the road pavement, was extracted from the corresponding sound profiles. A feature selection method was used to automatically select those that are most relevant in predicting the type of pavement, while reducing the computational cost. A set of different types of road pavement segments were tested and the performance of the classifier was evaluated. Results of pavement classification performed during a road journey are presented on a map, together with geographical data. This procedure leads to a considerable improvement in the quality of road pavement noise data, thereby increasing the accuracy of road traffic noise prediction models.

Otimização de estruturas de destilação azeotrópica com recurso a planeamento experimental

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Química e Biológica

Identificação da combinação ótima das fontes de energia renovável de origem hídrica, eólica e fotovoltaica para a integração no sistema elétrico português

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo de Energia

Simulação de processos de adsorção recorrendo ao Aspen Chromatography

As operações de separação por adsorção têm vindo a ganhar importância nos últimos anos, especialmente com o desenvolvimento de técnicas de simulação de leitos móveis em colunas, tal como a cromatografia de Leito Móvel Simulado (Simulated Moving Bed, SMB). Esta tecnologia foi desenvolvida no início dos anos 60 como método alternativo ao processo de Leito Móvel Verdadeiro (True Moving Bed, TMB), de modo a resolver vários dos problemas associados ao movimento da fase sólida, usuais nestes métodos de separação cromatográficos de contracorrente. A tecnologia de SMB tem sido amplamente utilizada em escala industrial principalmente nas indústrias petroquímica e de transformação de açúcares e, mais recentemente, na indústria farmacêutica e de química fina. Nas últimas décadas, o crescente interesse na tecnologia de SMB, fruto do alto rendimento e eficiente consumo de solvente, levou à formulação de diferentes modos de operação, ditos não convencionais, que conseguem unidades mais flexíveis, capazes de aumentar o desempenho de separação e alargar ainda mais a gama de aplicação da tecnologia. Um dos exemplos mais estudados e implementados é o caso do processo Varicol, no qual se procede a um movimento assíncrono de portas. Neste âmbito, o presente trabalho foca-se na simulação, análise e avaliação da tecnologia de SMB para dois casos de separação distintos: a separação de uma mistura de frutose-glucose e a separação de uma mistura racémica de pindolol. Para ambos os casos foram considerados e comparados dois modos de operação da unidade de SMB: o modo convencional e o modo Varicol. Desta forma, foi realizada a implementação e simulação de ambos os casos de separação no simulador de processos Aspen Chromatography, mediante a utilização de duas unidades de SMB distintas (SMB convencional e SMB Varicol). Para a separação da mistura frutose-glucose, no quediz respeito à modelização da unidade de SMB convencional, foram utilizadas duas abordagens: a de um leito móvel verdadeiro (modelo TMB) e a de um leito móvel simulado real (modelo SMB). Para a separação da mistura racémica de pindolol foi considerada apenas a modelização pelo modelo SMB. No caso da separação da mistura frutose-glucose, procedeu-se ainda à otimização de ambas as unidades de SMB convencional e Varicol, com o intuito do aumento das suas produtividades. A otimização foi realizada mediante a aplicação de um procedimento de planeamento experimental, onde as experiências foram planeadas, conduzidas e posteriormente analisadas através da análise de variância (ANOVA). A análise estatística permitiu selecionar os níveis dos fatores de controlo de modo a obter melhores resultados para ambas as unidades de SMB.