Aplicação de Redes Neuronais no Planeamento de Emergência em Barragens de Aterro

O controlo de segurança para preservação da integridade estrutural da barragens é, durante a fase de exploração normal, uma actividade que tem essencialmente como elemento fulcral as inspecções à estrutura e os dados resultantes das observações periódicas da obra, apoiando-se em modelos de comportamento da mesma. Neste sentido, a análise de situações de emergência requer, em regra, a atenção de um especialista em segurança de barragens, o qual poderá, perante os resultados da observação disponíveis e da aplicação de modelos do comportamento da estrutura, identificar o nível de alerta adequado à situação que se está a viver na barragem. Esta abordagem tradicional de controlo de segurança é um processo eficaz mas que apresenta a desvantagem de poder decorrer um período de tempo significativo entre a identificação de um processo anómalo e a definição do respectivo nível de gravidade. O uso de novas tecnologias de apoio à decisão e o planeamento de emergência podem contribuir para minorar os efeitos desta desvantagem. O presente trabalho consiste no desenvolvimento de um modelo de aferição do comportamento de uma barragem através da aplicação de redes neuronais do tipo Perceptrão Multicamadas aos resultados da observação de uma barragem de aterro, por forma a identificar anomalias de comportamento e a quantificar o correspondente nível de alerta. A tese divide-se essencialmente em duas partes. A primeira parte aborda os aspectos que se relacionam com as barragens de aterro, nomeadamente definindo as soluções estruturais mais correntes e identificando os principais tipos de deteriorações que podem surgir nestas estruturas. São, igualmente, abordadas as questões que se relacionam com o controlo de segurança e o planeamento de emergência em barragens de aterro. A segunda parte do trabalho versa sobre o modelo de rede neuronal desenvolvido em linguagem de programação java – o modelo ALBATROZ. Este modelo permite definir o nível de alerta em função do nível de água na albufeira, da pressão registada em quatro piezómetros localizados no corpo e na fundação da barragem e do caudal percolado através da barragem e respectiva fundação. Nesta parte, o trabalho recorre, aos resultados da observação da barragem de Valtorno/Mourão e usa os resultados de um modelo de elementos finitos (desenvolvido no Laboratório Nacional de Engenharia Civil, no âmbito do plano de observação da obra) por forma a simular o comportamento da barragem e fornecer dados para o treino da rede neuronal desenvolvida.

PREVISÃO DA ENERGIA EÓLICA - SANTIAGO - CABO VERDE

Neste trabalho procura-se utilizar modelos de previsão de séries temporais para prever a produção da energia elétrica a partir da energia eólica em Cabo Verde, particularmente na ilha de Santiago. É um problema que tem recebido especial atenção dos pesquisadores nos últimos anos. Prever o futuro, e em especial o comportamento de séries temporais, é fundamental em análises e apoio à tomada de decisões, e continua sendo um desafio para a estatística e para computação. Foram utilizados modelos, Holt-Winters, ARIMA e redes neuronais artificiais, Função de Base Radial (RNAs-RBF) e Perceptron de múltiplas camadas (RNAs- MLP). O modelo Holt-Winters é um modelo de previsão exponencial, conhecido por lidar com elementos de tendência e sazonalidade de uma série temporal. O modelo ARIMA que possui apenas uma variável, descreve o comportamento de uma variável em termos de seus valores passados. As redes neurais têm-se mostrado grandes ferramentas na aplicação de previsões de séries temporais. Neste contexto, neste trabalho propõe-se a realização de uma análise comparativa desses modelos não-lineares para a previsão, tentando encontrar qual o modelo que melhor se adapta à série temporal. Todo o trabalho foi realizado com recurso ao programa estatístico R versão 3.0.1 (2013-05- 16)

Análise do Sistema de Tratamento de Efluentes Gasosos de uma Central de Valorização Energética de Resíduos Sólidos Urbanos

O sistema de tratamento dos gases formados durante a combustão de Resíduos Sólidos Urbanos, (RSU), é um dos componentes mais importantes de uma instalação de incineração. O seu controlo e optimização asseguram a redução dos gases nocivos formados para valores que não representam quaisquer perigos para a saúde pública e ambiental, o que leva a incineração a ser considerada uma das técnicas mais seguras e eficientes para o tratamento dos RSU. A combinação desta técnica com produção de energia eléctrica, por recuperação de calor da combustão dos resíduos, tem contribuído gradualmente para o desenvolvimento socioeconómico. Este trabalho surgiu da necessidade de optimização do sistema de controlo dos gases ácidos, (HCl, NOx, SO2 e HF), da Central de Tratamento de Resíduos Sólidos Urbanos, (CTRSU), da Empresa Valorsul e dos respectivos consumos dos reagentes utilizados no tratamento dos referidos gases, nomeadamente o leite de cal e a amónia. No entanto, procedeu-se apenas com uma análise detalhada do referido sistema de controlo, de modo a identificar as principais dificuldades e possíveis soluções teóricas para as mesmas. Os conhecimentos adquiridos poderão contribuir futuramente para a optimização do sistema de controlo em questão, de modo a garantir a dosagem óptima dos referidos reagentes, diminuindo assim o custo dos mesmos. O presente trabalho também tem como objectivos, a compreensão da tecnologia de valorização energética de resíduos no contexto do tratamento de RSU em Portugal e a análise do processo de formação dos gases durante a combustão dos RSU, principalmente a dos gases ácidos. Em Portugal o tratamento dos RSU é sobretudo por eliminação, deposição directa em aterro sanitário, tendo ocupado em 2012, uma percentagem de 54% do total dos RSU produzidos, no entanto a valorização tem vindo a desenvolver-se e actualmente cerca de 21% dos resíduos produzidos é valorizado energeticamente. Do mesmo modo, a Reciclagem e a valorização orgânica têm progredido nos últimos anos, embora lentamente. A formação dos gases ácidos é influenciada sobretudo pela composição física dos RSU, que contêm na sua matriz materiais constituídos por átomos de azoto, enxofre, cloro e fluor e por certas condições operatórias de incineração, nomeadamente temperatura elevadas, humidade e excesso de ar. A composição física dos resíduos é um parâmetro não controlável pelo operador do sistema de tratamento dos gases, pelo que as condições de incineração devem ser adequadamente controladas, no âmbito de prevenir ou reduzir a formação destes gases. A CTRSU da Valorsul apresenta, em geral, um sistema de tratamento dos gases eficiente, garantido assim que os valores limites de emissão dos gases se encontrem em conformidade com a lei. No entanto, para cumprir este requisito é necessário um consumo excessivo da amónia e leite de cal utilizados no tratamento destes gases. O elevado consumo destes reagentes deve-se sobretudo à dificuldade de optimização da dosagem dos mesmos, como VI consequência de um atraso verificado no sistema de controlo dos gases implementado na Central, “Sample and Hold PID”. Este atraso é de aproximadamente dois minutos e é causado pelo tempo em que os gases levam a percorrer o ponto onde é feita a injecção dos reagentes até ao ponto de extracção dos gases na chaminé, mais o tempo de atraso imposto pelo sistema de monitorização em contínuo das emissões. Através do software simulink do MATLAB realizou-se uma simples simulação do sistema de controlo de emissão dos gases NOx e caudal de amónia, em malha aberta com controlador proporcional, com o objectivo de reproduzir os resultados obtidos através de um controlo real em malha aberta realizada na CTRSU. Verificou-se que estes estão de acordo com o esperado, ou seja as saídas dos controladores do caudal de amónia e concentração do NOx, correspondem às variações efectuadas na válvula de regulação de amónia. Como possíveis soluções teóricas para a redução do atraso do sistema, sugeriu-se a introdução de um compensador de atraso baseado na técnica de Predição de Smith, no sistema de controlo já implementado, ou a implementação de um novo sistema de controlo baseado em sistemas de inteligências artificiais, nomeadamente as Redes Neuronais.