Modelos de regionalização administrativa através de um sistema espacial de suporte à decisão : estudo de caso para o estado do Rio Grande do Sul

A distribuição de recursos públicos de modo equilibrado e bem aplicado é questão de suma importância para administradores públicos e planejadores, especialmente em países como o Brasil que, a cada ano, vê sua capacidade de investimento mais reduzida e onde mais se acentuam os desníveis sociais. A metodologia, aqui empregada, busca incorporar ao modelo a característica de dinamismo própria da realidade regional e por isso permite grande abertura na fase de seleção de variáveis, tratamento dos dados e cálculos de correlações. Descarta de saída a possibilidade de ser resposta única para a questão da regionalização, e sobretudo, visa ser um modelo heurístico que se realimenta via interações, permitindo inúmeras soluções, tanto melhores, quanto mais forem as tentativas de otimização do método. Este trabalho trata da questão da regionalização sob a ótica do estabelecimento de similaridades através de uma análise centrada nos dados sócio-econômicos que guardam melhor correlação com a estrutura espacial, utilizando a técnica de análise de agrupamentos e estatística multivariada, com o fim de facilitar o planejamento regional e munir os administradores públicos com instrumentos de decisão para uma distribuição melhor dimensionada de recursos. O tratamento dos dados se desenvolve a partir de matrizes que relacionam cada objeto unitário com todos os demais, neste caso, cada unidade municipal do estado do Rio Grande do Sul com todos os demais municípios. Utiliza-se o cálculo de variadas formas de distâncias euclidianas e não euclidianas para estabelecer a similaridade entre os objetos, o que é medido através do Teste de Mantel que relaciona as matrizes de dados com a matriz de distância. Posteriormente, via uso de técnicas de análise de agrupamento obtém-se os padrões regionais atrelados à estrutura espacial. As regionalizações geradas pelo método têm a vantagem de apresentarem-se em vários níveis hierárquicos, direcionando-se para uma maior diferenciação à medida que os níveis se aprofundam. Permitem uma visualização dos resultados em qualquer um dos níveis de diferenciação, o que proporciona ampla gama de possibilidades comparativas. Possuem um bom grau de isenção técnica, porque são o resultado de uma análise cujos principais referenciais são de domínio coletivo e definidores do espaço, em que pese o índice de correlação entre as matrizes de distâncias ter sido baixo, para esta partida de dados selecionada e aplicada ao estado do Rio Grande do Sul.

Avaliação da compressão de dados e da qualidade de imagem em modelos de animação gráfica para web : uma nova abordagem baseada em complexidade de Kolmogorov

Este trabalho versa sobre a avaliação da compressão de dados e da qualidade de imagens e animações usando-se complexidade de Kolmogorov, simulação de máquinas e distância de informação. Complexidade de Kolmogorov é uma teoria da informação e da aleatoriedade baseada na máquina de Turing. No trabalho é proposto um método para avaliar a compressão de dados de modelos de animação gráfica usando-se simulação de máquinas. Também definimos formalmente compressão de dados com perdas e propomos a aplicação da distância de informação como uma métrica de qualidade de imagem. O desenvolvimento de uma metodologia para avaliar a compressão de dados de modelos de animação gráfica para web é útil, a medida que as páginas na web estão sendo cada vez mais enriquecidas com animações, som e vídeo, e a economia de banda de canal tornase importante, pois os arquivos envolvidos são geralmente grandes. Boa parte do apelo e das vantagens da web em aplicações como, por exemplo, educação à distância ou publicidade, reside exatamente na existência de elementos multimídia, que apoiam a idéia que está sendo apresentada na página. Como estudo de caso, o método de comparação e avaliação de modelos de animação gráfica foi aplicado na comparação de dois modelos: GIF (Graphics Interchange Format) e AGA (Animação Gráfica baseada em Autômatos finitos), provando formalmente que AGA é melhor que GIF (“melhor” significa que AGA comprime mais as animações que GIF). Foi desenvolvida também uma definição formal de compressão de dados com perdas com o objetivo de estender a metodologia de avalição apresentada Distância de informação é proposta como uma nova métrica de qualidade de imagem, e tem como grande vantagem ser uma medida universal, ou seja, capaz de incorporar toda e qualquer medida computável concebível. A métrica proposta foi testada em uma série de experimentos e comparada com a distância euclidiana (medida tradicionalmente usada nestes casos). Os resultados dos testes são uma evidência prática que a distância proposta é efetiva neste novo contexto de aplicação, e que apresenta, em alguns casos, resultados superiores ao da distância euclidiana. Isto também é uma evidência que a distância de informação é uma métrica mais fina que a distância euclidiana. Também mostramos que há casos em que podemos aplicar a distância de informação, mas não podemos aplicar a distância euclidiana. A métrica proposta foi aplicada também na avaliação de animações gráficas baseadas em frames, onde apresentou resultados melhores que os obtidos com imagens puras. Este tipo de avaliação de animações é inédita na literatura, segundo revisão bibliográfica feita. Finalmente, neste trabalho é apresentado um refinamento à medida proposta que apresentou resultados melhores que a aplicação simples e direta da distância de informação.

Planejamento de perturbações para a identificação de modelos dinâmicos

A identificação de modelos é determinante no sucesso das modernas técnicas de controle avançado de processos. Um modelo para o sistema pode ser obtido através de modelagem rigorosa, baseada em equações governantes do sistema ou através da modelagem empírica e estimação de parâmetros. Embora mais rápida e fácil, a modelagem empírica necessita de alguns testes de identificação nos quais as variáveis manipuladas são variadas de modo que resultem em variações nas variáveis controladas. Os testes de identificação podem apresentar custos muito elevados tendo em vista que o sistema pode sair de seu ponto normal de operação, gerando produtos com folga de especificação. Este fato ocorre porque usualmente as perturbações aplicadas nas variáveis manipuladas nas indústrias de processos são independentes umas das outras, aumentando a duração do teste de identificação. Desta forma, neste trabalho foi desenvolvida uma nova metodologia de projeto de perturbações simultâneas para a identificação de modelos dinâmicos baseada na direcionalidade do sistema, com o objetivo de fornecer dados mais ricos para se capturar corretamente o comportamento multivariável do sistema e manter o processo no ponto de operação normal. As perturbações são projetadas conforme as características de um modelo simplificado do processo, ou pré-modelo. Este modelo inicial é obtido essencialmente de dados históricos de planta, selecionados através de uma sistemática análise de correlação desenvolvida neste trabalho A metodologia proposta é composta de duas partes: a primeira parte diz respeito à análise dos dados históricos de planta para obtenção de informações prelimirares as quais são utilizadas no planejamento de perturbações, tais como amplitude do ruído de medida, correlação entre as variáveis de processo, constante de tempo do sistema e matriz de ganhos. E a segunda parte consiste no cálculo da amplitude das perturbações baseado nos resultados da primeira etapa do planejamento. Para sistemas mal-condicionados verificou-se que as perturbações planejadas pela metodologia removem menos a planta de seu ponto de operação gerando resultados mais consistentes em relação às perturbações tradicionais. Já para sistemas bem-condicionados, os resultados são semelhantes. A metodologia foi aplicada em uma unidade piloto experimental e numa unidade de destilação da PETROBRAS, cujos resultados apontam pouca remoção dos sistemas do ponto de operação e modelos consistentes. A validação dos modelos também foi contemplada na dissertação, uma vez que foi proposto um novo critério de validação que considera a derivada dos dados de planta e a do modelo e não apenas os dados de planta e os dados da simulação das saídas do modelo.

Modelagem numérica aplicada aos fenômenos de escoamento e mistura em modelos físicos de panelas de aciaria

Esse trabalho tem por objetivo geral o desenvolvimento de uma metodologia de modelagem numérica que represente o escoamento e o fenômeno de mistura em um modelo físico de panela de aciaria de base elíptica. Os objetivos específicos do trabalho são: o estudo dos coeficientes das forças de interação líquido-bolha, dos modelos de turbulência e da mudança do formato da base da panela de circular para elíptica. O escoamento e o fenômeno de mistura foram calculados através do método de Volume Finitos baseado em Elementos por meio do software CFX5.7 da Ansys. Dados da literatura e ensaios em modelo físico, realizados em laboratório, auxiliaram na validação dos modelos numéricos. O estudo dos coeficientes das forças de não-arrasto mostrou que os resultados da distribuição de ar ao longo da altura do banho mudam com a variação dos coeficientes. No final, coeficientes para 3 configurações de panelas em diferentes vazões de ar foram encontrados. Com relação ao estudo dos modelos de turbulência, observou-se que para a solução do escoamento e do fenômeno de mistura em uma panela de base circular, o k-ε é o modelo de turbulência mais indicado. Por outro lado, para uma panela de base elíptica, o modelo RSM mostrou-se o mais adequado. Finalmente, com relação ao estudo da mudança do formato da base da panela, observou-se que os tempos de mistura de uma panela de base elíptica são maiores que uma de base circular e aumentam à medida que a vazão de ar diminui.