Simulação hidrológica de grandes bacias

O comportamento hidrológico de grandes bacias envolve a integração da variabilidade espacial e temporal de um grande número de processos. No passado, o desenvolvimento de modelos matemáticos precipitação – vazão, para representar este comportamento de forma simplificada, permitiu dar resposta às questões básicas de engenharia. No entanto, estes modelos não permitiram avaliar os efeitos de modificações de uso do solo e a variabilidade da resposta em grandes bacias. Este trabalho apresenta o desenvolvimento e a validação de um modelo hidrológico distribuído utilizado para representar os processos de transformação de chuva em vazão em grandes bacias hidrográficas (maiores do que 10.000 km2). Uma grade regular de células de algumas dezenas ou centenas de km2 é utilizada pelo modelo para representar os processos de balanço de água no solo; evapotranspiração; escoamentos: superficial, sub-superficial e subterrâneo na célula; e o escoamento na rede de drenagem em toda a bacia hidrográfica. A variabilidade espacial é representada pela distribuição das características da bacia em células regulares ao longo de toda a bacia, e pela heterogeneidade das características no interior de cada célula. O modelo foi aplicado na bacia do rio Taquari Antas, no Rio Grande do Sul, na bacia do rio Taquari, no Mato Grosso do Sul, e na bacia do rio Uruguai, entre Rio Grande do Sul e Santa Catarina. O tamanho destas bacias variou entre, aproximadamente, 30.000 km2 e 75.000 km2. Os parâmetros do modelo foram calibrados de forma manual e automática, utilizando uma metodologia de calibração automática multi-objetivo baseada em um algoritmo genético. O modelo foi validado pela aplicação em períodos de verificação diferentes do período de calibração, em postos fluviométricos não considerados na calibração e pela aplicação em bacias próximas entre si, com características físicas semelhantes. Os resultados são bons, considerando a capacidade do modelo de reproduzir os hidrogramas observados, porém indicam que novas fontes de dados, como os fluxos de evapotranspiração para diferentes coberturas vegetais, serão necessários para a plena utilização do modelo na análise de mudanças de uso do solo.

Detecção de dano estrutural por algoritmos genéticos e sensibilidade modal

A área de pesquisa de testes não-destrutivos é muito importante, trabalhando com o diagnóstico e o monitoramento das condições dos componentes estruturais prevenindo falhas catastróficas. O uso de algoritmos genéticos para identificar mudanças na integridade estrutural através de mudanças nas respostas de vibração da estrutura é um método não-destrutivo que vem sendo pesquisado. Isto se deve ao fato de que são vantajosos em achar o mínimo global em situações difíceis de problemas de otimização, particularmente onde existem muitos mínimos locais como no caso de detecção de dano. Neste trabalho é proposto um algoritmo genético para localizar e avaliar os danos em membros estruturais usando o conceito de mudanças nas freqüências naturais da estrutura. Primeiramente foi realizada uma revisão das técnicas de detecção de dano das últimas décadas. A origem, os fundamentos, principais aspectos, principais características, operações e função objetivo dos algoritmos genéticos também são demonstrados. Uma investigação experimental em estruturas de materiais diferentes foi realizada a fim de se obter uma estrutura capaz de validar o método. Finalmente, se avalia o método com quatro exemplos de estruturas com danos simulados experimentalmente e numericamente. Quando comparados com técnicas clássicas de detecção dano, como sensibilidade modal, os algoritmos genéticos se mostraram mais eficientes. Foram obtidos melhores resultados na localização do que na avaliação das intensidades dos danos nos casos de danos propostos.

Formação de grupos colaborativos em um ambiente multiagente interativo de aprendizagem na internet : um estudo de caso utilizando sistemas multiagentes e algoritmos genéticos

Este texto apresenta a tese de doutorado em Ciência da Computação na linha de pesquisa de Inteligência Artificial, dentro da área de IAD – Inteligência Artificial Distribuída (mais especificamente os Sistemas Multiagentes – SMA). O trabalho aborda a formação de grupos colaborativos em um ambiente multiagente interativo de aprendizagem na web, através da utilização de técnicas de Inteligência Artificial. O trabalho apresenta a definição e implementação de uma arquitetura de agentes modelados com algoritmos genéticos, integrada a um ambiente colaborativo de aprendizagem, o TelEduc. Inicialmente faz-se um breve estudo sobre as áreas envolvidas na tese: Informática na Educação, Educação a Distância, Inteligência Artificial, Inteligência Artificial Distribuída e Inteligência Artificial Aplicada à Educação. Abordam-se, também, as áreas de pesquisa que abrangem os Sistemas Multiagentes e os Algoritmos Genéticos. Após este estudo, apresenta-se um estudo comparativo entre ambientes de ensino e aprendizagem que utilizam a abordagem de agentes e a arquitetura proposta neste trabalho. Apresenta-se, também, a arquitetura de agentes proposta, integrada ao ambiente TelEduc, descrevendo-se o funcionamento de cada um dos agentes e a plataforma de desenvolvimento. Finalizando o trabalho, apresenta-se o foco principal do mesmo, a formação de grupos colaborativos, através da implementação e validação do agente forma grupo colaborativo. Este agente, implementado através de um algoritmo genético, permite a formação de grupos colaborativos seguindo os critérios estabelecidos pelo professor. A validação do trabalho foi realizada através de um estudo de caso, utilizando o agente implementado na formação de grupos colaborativos em quatro turmas de cursos superiores de Informática, na Região Metropolitana de Porto Alegre, em disciplinas que envolvem o ensino de programação de computadores.

Otimização da operação de um reservatório para controle de cheias com base na previsão de vazão

No presente trabalho foram avaliados os benefícios da previsão de vazão afluente de curto e longo prazo, na operação de um reservatório com dois usos conflitantes: geração de energia e controle de cheias. A simulação da operação do reservatório foi realizada com base em dois tipos de modelos para avaliar os benefícios da previsão. Um modelo de operação sem previsão e outro com previsão de vazão afluente, este último desenvolvido no presente trabalho. Regras de operação simples, na forma de curvas-guia lineares, foram utilizadas nos casos de operação com e sem previsão de vazões afluentes. As curvas-guia foram otimizadas através de uma técnica de parametrização, simulação e otimização utilizando um algoritmo evolutivo semelhante a um algoritmo genético. Como base para as análises foram utilizados dados relativos ao reservatório de Três Marias, no Rio São Francisco, principalmente pela disponibilidade de previsões reais de vazão de curto prazo a partir de um trabalho prévio. Essas previsões reais de vazão foram calculadas através de um modelo hidrológico distribuído que utiliza como dados de entrada, previsões de chuva do modelo atmosférico regional ETA. Para avaliar o potencial benefício das previsões de vazão na operação do reservatório, foram realizados testes considerando às vazões afluentes observadas como “previsões perfeitas de vazão”. Os resultados com previsões perfeitas de vazão mostram que pode haver um benefício relativo (incremento na geração de energia) de aproximadamente 8% (cerca de 4,77 milhões de dólares anuais), se forem utilizadas previsões de vazão de longo prazo com dois meses de antecedência, e se a operação for planejada com essa mesma antecedência. A operação baseada em previsões de prazos ou horizontes mais curtos apresenta benefícios inferiores, mas ainda assim significativos. Por exemplo, a previsão perfeita com freqüência semanal e horizonte de 12 dias pode trazer um benefício de aproximadamente 4,45% (cerca de 2,75 milhões de dólares anuais). Esses benefícios foram obtidos com o mesmo desempenho no controle de cheias. Posteriormente, foram realizados testes utilizando as previsões reais de vazão. Os benefícios obtidos com as previsões reais de curto prazo são inferiores aos benefícios obtidos com as previsões perfeitas de curto prazo, como era esperado. Entretanto, com as previsões reais de vazão, foram obtidos benefícios superiores a 50% dos que seriam esperados com a previsão perfeita (vazões observadas). Os resultados obtidos são promissores e mostram que há vantagens evidentes na utilização de previsões de chuva para se obter previsões de vazão na operação de reservatórios com usos múltiplos, quando também é associada à otimização sistêmica de um aproveitamento hidrelétrico.