Desenvolvimento de um modelo experimental de hemodiálise em cães

Com o objetivo de desenvolver um modelo de hemodiálise (HD) em cães, foram estudados 18 animais, sem raça definida, machos, clinicamente sadios, com peso corporal variando entre sete e 14 kg. O acesso vascular foi obtido através de implantação do cateter de duplo lúmen em veia jugular externa. As sessões de HD, em número de cinco por animal, com até três horas de duração, foram realizadas em hemodialisadora de sistema proporcional com ultrafiltração (UF) controlada, com solução dialisante padrão e tampão bicarbonato. A UF foi ajustada para HD isovolêmica, utilizou-se perfil de sódio, e para anticoagulação heparina sódica. Os animais foram mantidos anestesiados com cloridrato de levomepromazina e propofol. Foram avaliados dados hematológicos, bioquímicos, hemogasometria, pressão arterial sistêmica e tempo de coagulação ativado. Foi observada diminuição do número global de hemácias, volume globular, hemoglobina e leucócitos. Em relação aos exames bioquímicos, houve manutenção nos níveis de sódio sérico, e quanto à hemogasometria, a manutenção da SO₂. A pressão arterial sistêmica manteve-se constante. Os resultados obtidos no presente trabalho permitiram concluir que foi possível o desenvolvimento do modelo proposto e mostrou que a HD em cães é um método viável e seguro, que poderá contribuir para o tratamento clínico da insuficiência renal nesta espécie.

Análise computacional dos campos de velocidade e temperatura do ambiente interno da usina termelétrica Santana - Amapá

A simulação numérica do escoamento de ar em ambientes internos é na atualidade o método mais apropriado para análise de conforto térmico em ambientes internos. O escoamento de ar nesses ambientes configura-se como um escoamento complexo, pois, em regra geral, é uma combinação de escoamentos cisalhantes livres (jatos) e cisalhantes de parede, além disso, esses escoamentos são governados por forças de inércia e forças de empuxo, caracterizando-o como de convecção mista. A combinação desses mecanismos cria um escoamento com características complexas, como zonas de recirculação, vórtices, descolamento e recolamento de camada-limite dentre outras. Portanto, a precisão da solução estará diretamente ligada, principalmente, na habilidade do modelo de turbulência adotado de reproduzir as características turbulentas do escoamento de ar e da transferência térmica. O objetivo principal do presente trabalho foi a simulação computacional do ambiente térmico interno do galpão que abriga os geradores e motores Wärtzilä da Usina Termelétrica Santana no estado do Amapá. A formulação matemática baseada na solução das equações gerais de conservação inclui uma análise dos principais modelos de turbulência aplicados ao escoamento de ar em ambientes internos, assim como os processos de transferência de calor associados. Na modelagem numérica o método de volumes finitos é usado na discretização das equações de conservação, através do código comercial Fluent-Airpak, que foi usado nas simulações computacionais para a análise dos campos de velocidade e temperatura do ar. A utilização correta do programa computacional foi testada e validada para o problema através da simulação precisa de casos retirados da literatura. Os resultados numéricos foram comparados a dados obtidos de medições experimentais realizados no galpão e apresentou boa concordância, considerando a complexidade do problema simulado, o objetivo da simulação em face da diminuição da temperatura no interior do galpão e, também, em função das limitações encontradas quando da tomada das medições experimentais. Além disso, foram feitas simulações de estratégias de melhoria do ambiente térmico da Usina, baseadas na realidade levantada e nos resultados da simulação numérica. Finalmente, foram realizadas simulações do protótipo de solução proposto para a diminuição da temperatura interna do galpão o que possibilitará um aumento, na faixa de 20 a 30%, do tempo de permanência no interior do galpão.

Modelagem numérica de dados MCSEM 3D usando computação paralela

Desenvolvemos a modelagem numérica de dados sintéticos Marine Controlled Source Electromagnetic (MCSEM) usada na exploração de hidrocarbonetos para simples modelos tridimensionais usando computação paralela. Os modelos são constituidos de duas camadas estrati cadas: o mar e o sedimentos encaixantes de um delgado reservatório tridimensional, sobrepostas pelo semi-espaço correspondente ao ar. Neste Trabalho apresentamos uma abordagem tridimensional da técnica dos elementos nitos aplicada ao método MCSEM, usando a formulação da decomposição primária e secundária dos potenciais acoplados magnético e elétrico. Num pós-processamento, os campos eletromagnéticos são calculados a partir dos potenciais espalhados via diferenciação numérica. Exploramos o paralelismo dos dados MCSEM 3D em um levantamento multitransmissor, em que para cada posição do transmissor temos o mesmo processo de cálculos com dados diferentes. Para isso, usamos a biblioteca Message Passing Interface (MPI) e o modelo servidor cliente, onde o processador administrador envia os dados de entradas para os processadores clientes computar a modelagem. Os dados de entrada são formados pelos parâmetros da malha de elementos nitos, dos transmissores e do modelo geoelétrico do reservatório. Esse possui geometria prismática que representa lentes de reservatórios de hidrocarbonetos em águas profundas. Observamos que quando a largura e o comprimento horizontais desses reservatório têm a mesma ordem de grandeza, as resposta in-line são muito semelhantes e conseqüentemente o efeito tridimensional não é detectado. Por sua vez, quando a diferença nos tamanhos da largura e do comprimento do reservatório é signi cativa o efeito 3D é facilmente detectado em medidas in-line na maior dimensão horizontal do reservatório. Para medidas na menor dimensão esse efeito não é detectável, pois, nesse caso o modelo 3D se aproxima de um modelo bidimensional. O paralelismo dos dados é de rápida implementação e processamento. O tempo de execução para a modelagem multitransmissor em ambiente paralelo é equivalente ao tempo de processamento da modelagem para um único transmissor em uma máquina seqüêncial, com o acréscimo do tempo de latência na transmissão de dados entre os nós do cluster, o que justi ca o uso desta metodologia na modelagem e interpretação de dados MCSEM. Devido a reduzida memória (2 Gbytes) em cada processador do cluster do departamento de geofísica da UFPA, apenas modelos muito simples foram executados.

Otimização do processo de aprendizagem da estrutura gráfica de Redes Bayesianas em BigData

A automação na gestão e análise de dados tem sido um fator crucial para as empresas que necessitam de soluções eficientes em um mundo corporativo cada vez mais competitivo. A explosão do volume de informações, que vem se mantendo crescente nos últimos anos, tem exigido cada vez mais empenho em buscar estratégias para gerenciar e, principalmente, extrair informações estratégicas valiosas a partir do uso de algoritmos de Mineração de Dados, que comumente necessitam realizar buscas exaustivas na base de dados a fim de obter estatísticas que solucionem ou otimizem os parâmetros do modelo de extração do conhecimento utilizado; processo que requer computação intensiva para a execução de cálculos e acesso frequente à base de dados. Dada a eficiência no tratamento de incerteza, Redes Bayesianas têm sido amplamente utilizadas neste processo, entretanto, à medida que o volume de dados (registros e/ou atributos) aumenta, torna-se ainda mais custoso e demorado extrair informações relevantes em uma base de conhecimento. O foco deste trabalho é propor uma nova abordagem para otimização do aprendizado da estrutura da Rede Bayesiana no contexto de BigData, por meio do uso do processo de MapReduce, com vista na melhora do tempo de processamento. Para tanto, foi gerada uma nova metodologia que inclui a criação de uma Base de Dados Intermediária contendo todas as probabilidades necessárias para a realização dos cálculos da estrutura da rede. Por meio das análises apresentadas neste estudo, mostra-se que a combinação da metodologia proposta com o processo de MapReduce é uma boa alternativa para resolver o problema de escalabilidade nas etapas de busca em frequência do algoritmo K2 e, consequentemente, reduzir o tempo de resposta na geração da rede.