Solução semi-analítica da equação de Langevin assintótica para o deslocamento aleatório pelo método Picard

Neste trabalho é desenvolvida uma solução semi-analítica para a Equação de Langevin assintótica (Equação de Deslocamento Aleatório) aplicada à dispersão de poluentes na Camada Limite Convectiva (CLC). A solução tem como ponto de partida uma equação diferencial de primeira ordem para o deslocamento aleatório, sobre a qual é aplicado o Método Iterativo de Picard. O novo modelo é parametrizado por um coeficiente de difusão obtido a partir da Teoria de Difusão Estatística de Taylor e de um modelo para o espectro de turbulência, assumindo a supersposição linear dos efeitos de turbulência térmica e mecânica. A avaliação do modelo é realizada através da comparação com dados de concentração medidos durante o experimento de dispersão de Copenhagen e com resultados obtidos por outros quatro modelos: modelo de partículas estocástico para velocidade aleatória (Modelo de Langevin), solução analítica da equação difusão-advecção, solução numérica da equação difusão-advecção e modelo Gaussiano. Uma análise estatística revela que o modelo proposto simula satisfatoriamente os valores de concentração observados e apresenta boa concordância com os resultados dos outros modelos de dispersão. Além disso, a solução através do Método Iterativo de Picard pode apresentar algumas vantagem em relação ao método clássico de solução.

Abordagem probabilística em um modelo de programação linear aplicado ao planejamento mineiro

Neste trabalho é discutido o impacto causado pelos parâmetros de processo com comportamento estocástico em um modelo de otimização, aplicado ao planejamento mineiro. Com base em um estudo de caso real, construiu-se um modelo matemático representando o processo produtivo associado à mineração, beneficiamento e comercialização de carvão mineral. Este modelo foi otimizado com a técnica de programação linear, sendo a solução ótima perturbada pelo comportamento estocástico de um dos principais parâmetros envolvidos no processo produtivo. A análise dos resultados permitiu avaliar o risco associado à decisão ótima, sendo com isto proposta uma metodologia para avaliação do risco operacional.