6 resultados para maximum rainfall

em Instituto Politécnico do Porto, Portugal


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In smart grids context, the distributed generation units based in renewable resources, play an important rule. The photovoltaic solar units are a technology in evolution and their prices decrease significantly in recent years due to the high penetration of this technology in the low voltage and medium voltage networks supported by governmental policies and incentives. This paper proposes a methodology to determine the maximum penetration of photovoltaic units in a distribution network. The paper presents a case study, with four different scenarios, that considers a 32-bus medium voltage distribution network and the inclusion storage units.

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O tratamento de água para consumo humano tem por objectivos não só a sua qualidade em termos de parâmetros químicos e físicos, como também microbiológicos. Considerando que a MON pode afectar os sistemas de tratamento, a sua redução minimiza a formação de subprodutos de desinfecção, como por exemplo os trihalometanos e diminui o crescimento de microrganismos ao longo do sistema de distribuição. Nesse sentido tem havido recentemente uma grande evolução na investigação relativamente à remoção de matéria orgânica natural. O principal objectivo deste trabalho foi o de caracterizar a matéria orgânica presente na água bruta e ao longo do processo de tratamento, assim como a sua evolução sazonal. Os dados obtidos a partir desta caracterização poderão contribuir para uma futura optimização no processo de tratamento de águas de consumo. O processo utilizado baseou-se na sorção da matéria orgânica dissolvida em diferentes tipos de resinas de permuta iónica, DAX-8, DAX-4 e IRA-958, permitindo a sua separação em várias fracções: ácidos muito hidrofóbicos (VHA), ácidos ligeiramente hidrofóbicos (SHA), compostos hidrofílicos carregados (CHA) e hidrofílicos neutros (NEU). De acordo com os resultados obtidos apenas a fracção NEU demonstrou ter uma tendência sazonal, apresentando valores máximos no Verão, nos pontos de amostragem referentes à água bruta superficial (PA802) e água bruta superficial após pré-tratamento por filtração (PA800). Os valores de COD não mostraram uma variação sazonal para as amostras de água bruta superficial que rondaram os 2 mg C/L ao longo do período de amostragem (Julho a Outubro), durante o qual se verificou uma baixa pluviosidade e temperaturas médias muito semelhantes. Os compostos NEU predominam em todos os pontos de amostragem não apresentando uma tendência definida ao longo do tratamento. Observou-se uma diminuição das fracções SHA e CHA ao longo do tratamento. Não se pode indicar uma tendência definida relativamente à fracção VHA. Verifica-se globalmente uma diminuição do teor de MON ao longo do tratamento. Este trabalho demonstrou que na água bruta superficial existe uma predominância dos compostos NEU, seguidos dos SHA, dos VHA e finalmente dos compostos CHA. Na água bruta captada no sub-leito do rio, verifica-se apenas a existência dos compostos NEU, sendo as restantes fracções praticamente nulas. Os valores mais elevados de TSUVA254nm foram obtidos para as amostras que não sofreram qualquer tratamento, água bruta do sub-leito (PA903) e superficial (PA802), e água bruta após pré-filtração (PA800). Nos restantes pontos de amostragem, apesar de se verificarem valores inferiores, não se observa uma diminuição deste parâmetro ao longo do tratamento, nem uma variação sazonal. Os valores de TSUVA254nm obtidos são geralmente inferiores a 3 L.mgC-1.m-1, correspondendo a materiais não húmicos, que são considerados biodegradáveis. Para as amostras de água tratada os valores oscilam entre os 1,23 e 1,58 L.mgC-1.m-1, valores inferiores a 2 L.mgC-1.m-1, o que é considerado um valor de referência ao nível do tratamento, segundo a USEPA.

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This paper considers an international trade under Bertrand model with differentiated products and with unknown production costs. The home government imposes a specific import tariff per unit of imports from the foreign firm. We prove that this tariff is decreasing in the expected production costs of the foreign firm and increasing in the production costs of the home firm. Furthermore, it is increasing in the degree of product substitutability. We also show that an increase in the tariff results in both firms increasing their prices, an increase in both expected sales and expected profits for the home firm, and a decrease in both expected sales and expected profits for the foreign firm.

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Published also at Lecture Notes in Engineering and Computer Science

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In the last two decades, small strain shear modulus became one of the most important geotechnical parameters to characterize soil stiffness. Finite element analysis have shown that in-situ stiffness of soils and rocks is much higher than what was previously thought and that stress-strain behaviour of these materials is non-linear in most cases with small strain levels, especially in the ground around retaining walls, foundations and tunnels, typically in the order of 10−2 to 10−4 of strain. Although the best approach to estimate shear modulus seems to be based in measuring seismic wave velocities, deriving the parameter through correlations with in-situ tests is usually considered very useful for design practice.The use of Neural Networks for modeling systems has been widespread, in particular within areas where the great amount of available data and the complexity of the systems keeps the problem very unfriendly to treat following traditional data analysis methodologies. In this work, the use of Neural Networks and Support Vector Regression is proposed to estimate small strain shear modulus for sedimentary soils from the basic or intermediate parameters derived from Marchetti Dilatometer Test. The results are discussed and compared with some of the most common available methodologies for this evaluation.

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In the last two decades, small strain shear modulus became one of the most important geotechnical parameters to characterize soil stiffness. Finite element analysis have shown that in-situ stiffness of soils and rocks is much higher than what was previously thought and that stress-strain behaviour of these materials is non-linear in most cases with small strain levels, especially in the ground around retaining walls, foundations and tunnels, typically in the order of 10−2 to 10−4 of strain. Although the best approach to estimate shear modulus seems to be based in measuring seismic wave velocities, deriving the parameter through correlations with in-situ tests is usually considered very useful for design practice.The use of Neural Networks for modeling systems has been widespread, in particular within areas where the great amount of available data and the complexity of the systems keeps the problem very unfriendly to treat following traditional data analysis methodologies. In this work, the use of Neural Networks and Support Vector Regression is proposed to estimate small strain shear modulus for sedimentary soils from the basic or intermediate parameters derived from Marchetti Dilatometer Test. The results are discussed and compared with some of the most common available methodologies for this evaluation.