8 resultados para Arquitetura não-hierárquica (Rede de computador)
em Universidade Federal do Pará
Identificação automática das primeiras quebras em traços sísmicos por meio de uma rede neural direta
Resumo:
Apesar do avanço tecnológico ocorrido na prospecção sísmica, com a rotina dos levantamentos 2D e 3D, e o significativo aumento na quantidade de dados, a identificação dos tempos de chegada da onda sísmica direta (primeira quebra), que se propaga diretamente do ponto de tiro até a posição dos arranjos de geofones, permanece ainda dependente da avaliação visual do intérprete sísmico. O objetivo desta dissertação, insere-se no processamento sísmico com o intuito de buscar um método eficiente, tal que possibilite a simulação computacional do comportamento visual do intérprete sísmico, através da automação dos processos de tomada de decisão envolvidos na identificação das primeiras quebras em um traço sísmico. Visando, em última análise, preservar o conhecimento intuitivo do intérprete para os casos complexos, nos quais o seu conhecimento será, efetivamente, melhor aproveitado. Recentes descobertas na tecnologia neurocomputacional produziram técnicas que possibilitam a simulação dos aspectos qualitativos envolvidos nos processos visuais de identificação ou interpretação sísmica, com qualidade e aceitabilidade dos resultados. As redes neurais artificiais são uma implementação da tecnologia neurocomputacional e foram, inicialmente, desenvolvidas por neurobiologistas como modelos computacionais do sistema nervoso humano. Elas diferem das técnicas computacionais convencionais pela sua habilidade em adaptar-se ou aprender através de uma repetitiva exposição a exemplos, pela sua tolerância à falta de alguns dos componentes dos dados e pela sua robustez no tratamento com dados contaminados por ruído. O método aqui apresentado baseia-se na aplicação da técnica das redes neurais artificiais para a identificação das primeiras quebras nos traços sísmicos, a partir do estabelecimento de uma conveniente arquitetura para a rede neural artificial do tipo direta, treinada com o algoritmo da retro-propagação do erro. A rede neural artificial é entendida aqui como uma simulação computacional do processo intuitivo de tomada de decisão realizado pelo intérprete sísmico para a identificação das primeiras quebras nos traços sísmicos. A aplicabilidade, eficiência e limitações desta abordagem serão avaliadas em dados sintéticos obtidos a partir da teoria do raio.
Resumo:
Gerenciamento de recursos de rádio é um tema importante e desafiador em redes sem fio. Na próxima geração de redes (redes 4G) esse tema é ainda mais desafiador devido à necessidade de gerenciamento de recursos das diversas redes sem fio de forma conjunta. Algoritmos de controle de admissão de chamadas (CAC) é uma alternativa viável e amplamente estudada em redes homogêneas para este fim. Contudo, os algoritmos de CAC propostos para redes homogêneas não são adequados para a próxima geração de redes sem fio por não possuírem uma visão global do sistema. Diante da importância de gerenciamento de recursos de rádio e da escassez de algoritmos de CAC destinados às redes heterogêneas, tem-se este tema como foco primário deste trabalho. Além da confecção de um modelo para controle conjunto de admissão de chamadas através da utilização de processos semi-markovianos de decisão, dada a existência de um conglomerado de tecnologias de acesso sem fio atuando colaborativamente, um estudo é realizado buscando-se avaliar o impacto da proporcionalidade existente entre os tamanhos de áreas de coberturas, no desempenho do sistema.
Resumo:
Esta dissertação apresenta o projeto, desenvolvimento e implementação de um software para criação de animações, simulações e treinamentos de processos e instruções técnicas industriais, destacando também a arquitetura utilizada para sua implementação. O software apresentado permite a geração de animações, textos, sons e interações, fornecendo ferramentas de criação, visualização e supervisão da simulação com o uso de Realidade Virtual em três dimensões. A dissertação trata ainda do uso prático do software através de um estudo de caso com simulações 3D de processos industriais reais de uma usina de geração de energia elétrica. Este estudo também contribui para as áreas de treinamento em realidade virtual e sistemas de autoria 3D ao apresentar conceitos inovadores na área de supervisão automática, mostrando também uma possível estrutura de componentes de software para uso nas áreas citadas. Pode-se destacar ainda a revisão de tecnologias semelhantes à proposta neste trabalho, visando à identificação de influências, melhorias e inovações nas áreas de autoria 3D e treinamento.
Resumo:
Esta dissertação apresenta a utilização alguns modelos matemáticos disponíveis na literatura para representar as etapas de processamento da energia em um Sistema Fotovoltaico Conectado à Rede Elétrica (SFCR). Além disso, propõem-se dois modelos representativos do comportamento da potência elétrica em situações de limitação de potência do inversor e das perdas elétricas em função do carregamento. Todas as modelagens estão implementadas computacionalmente no ambiente GUIDE do MATLAB, o que permite a análise, auxilia no dimensionamento e viabiliza a simulação da operacionalidade e consequente contribuição energética de SFCRs com diferentes tamanhos relativos. No trabalho ainda é mostrada a interface da ferramenta computacional desenvolvida e a validação dos dados gerados pelo programa com dados medidos experimentalmente de SFCRs, a qual evidencia a eficácia dos modelos utilizados e a melhora na precisão. Ao final são mostradas estimativas energéticas para cinco cidades brasileiras, além de exemplos de análise dos dados gerados pela ferramenta computacional.
Resumo:
Os sites de comunidades têm atraído grande número de pessoas. Elas passam a se relacionar à distância, utilizando para isso recursos como envio de recados e mensagens e trocam informações sobre si através da auto-descrição (perfil) e do uso de imagens, ambos abertos ao público. A experiência de possuir uma página pessoal neste tipo de ambiente e se relacionar com pessoas através dela se constitui o objeto desta pesquisa a qual foi realizada com base na metodologia qualitativa. Foram entrevistados 16 usuários da rede de relacionamentos UOL K, pertencente ao UOL (Universo OnLine), considerado o principal portal de conteúdo e provedor pago de acesso à Internet do Brasil. A análise dos resultados destacou os seguintes aspectos: o site possibilita tanto fazer novos contatos quanto manter contatos feitos anteriormente, há uma tendência a fazer novos contatos, a língua escrita é utilizada tanto para se comunicar como para refletir acerca de si mesmo, o anonimato é favorecido pela comunicação à distância e causa receio de se decepcionar com o outro, as experiências são vistas como reais mesmo ocorrendo num ambiente virtual, “estar online” pode ser prazeroso e não significa desprender-se do mundo offline, a afiliação às comunidades é freqüente e tem como base objetivos comuns, o uso da foto é, graças aos recursos do site, um elo entre a comunicação sincrônica (bate-papo) e a comunicação assincrônica (UOL K), há uma ênfase na sexualidade e, por fim, os usuários se vêem na necessidade constante de rever e relativizar conceitos como próximo e distante, público e privado, estar ou não online. Conclui-se que, mesmo não tendo o hábito de marcar encontros face a face, os usuários são capazes de se relacionar virtualmente de forma genuína, trocar afetos, formar vínculos e manter uma vida online na qual o comunicar-se encontra seu sentido em si mesmo, podendo não haver outro objetivo a não ser o de estar em contato.
Resumo:
A correlação estratigráfica busca a determinação da continuidade lateral das rochas, ou a equivalência espacial entre unidades litológicas em subsuperfície, a partir de informações geológico-geofísicas oriundas de poços tubulares, que atravessam estas rochas. Normalmente, mas não exclusivamente, a correlação estratigráfica é realizada a partir das propriedades físicas registradas nos perfis geofísicos de poço. Neste caso, busca-se a equivalência litológica a partir da equivalência entre as propriedades físicas, medidas nos vários poços de um campo petrolífero. A técnica da correlação estratigráfica com perfis geofísicos de poço não é uma atividade trivial e sim, sujeita a inúmeras possibilidades de uma errônea interpretação da disposição geométrica ou da continuidade lateral das rochas em subsuperfície, em função da variabilidade geológica e da ambigüidade das respostas das ferramentas. Logo, é recomendável a utilização de um grande número de perfis de um mesmo poço, para uma melhor interpretação. A correlação estratigráfica é fundamental para o engenheiro de reservatório ou o geólogo, pois a partir da mesma, é possível a definição de estratégias de explotação de um campo petrolífero e a interpretação das continuidades hidráulicas dos reservatórios, bem como auxílio para a construção do modelo geológico para os reservatórios, a partir da interpretação do comportamento estrutural das diversas camadas em subsuperfície. Este trabalho apresenta um método de automação das atividades manuais envolvidas na correlação estratigráfica, com a utilização de vários perfis geofísicos de poço, através de uma arquitetura de rede neural artificial multicamadas, treinada com o algoritmo de retropropagação do erro. A correlação estratigráfica, obtida a partir da rede neural artificial, possibilita o transporte da informação geológica do datum de correlação ao longo do campo, possibilitando ao intérprete, uma visão espacial do comportamento do reservatório e a simulação dos possíveis paleoambientes. Com a metodologia aqui apresentada foi possível a construção automática de um bloco diagrama, mostrando a disposição espacial de uma camada argilosa, utilizando-se os perfis de Raio Gama (RG), Volume de Argila (Vsh), Densidade (ρb) e de Porosidade Neutrônica (φn) selecionados em cinco poços da região do Lago Maracaibo, na Venezuela.
Resumo:
As redes neurais artificiais têm provado serem uma poderosa técnica na resolução de uma grande variedade de problemas de otimização. Nesta dissertação é desenvolvida uma nova rede neural, tipo recorrente, sem realimentação (self-feedback loops) e sem neurônios ocultos, para o processamento do sinal sísmico, para fornecer a posição temporal, a polaridade e as amplitudes estimadas dos refletores sísmicos, representadas pelos seus coeficientes de reflexão. A principal característica dessa nova rede neural consiste no tipo de função de ativação utilizada, a qual permite três possíveis estados para o neurônio. Busca-se estimar a posição dos refletores sísmicos e reproduzir as verdadeiras polaridades desses refletores. A idéia básica desse novo tipo de rede, aqui denominada rede neural discreta (RND), é relacionar uma função objeto, que descreve o problema geofísico, com a função de Liapunov, que descreve a dinâmica da rede neural. Deste modo, a dinâmica da rede leva a uma minimização local da sua função de Liapunov e consequentemente leva a uma minimização da função objeto. Assim, com uma codificação conveniente do sinal de saída da rede tem-se uma solução do problema geofísico. A avaliação operacional da arquitetura desta rede neural artificial é realizada em dados sintéticos gerados através do modelo convolucional simples e da teoria do raio. A razão é para explicar o comportamento da rede com dados contaminados por ruído, e diante de pulsos fonte de fases mínima, máxima e misturada.
Resumo:
A saturação de água é a principal propriedade petrofísica para a avaliação de reservatórios de hidrocarbonetos, pois através da análise dos seus valores é definida a destinação final do poço recém perfurado, como produtor ou poço seco. O cálculo da saturação de água para as formações limpas é, comumente, realizado a partir da equação de Archie, que envolve a determinação da resistividade da zona virgem, obtida a partir de um perfil de resistividade profunda e o cálculo de porosidade da rocha, obtida a partir dos perfis de porosidade. A equação de Archie envolve ainda, a determinação da resistividade da água de formação, que normalmente necessita de definição local e correção para a profundidade da formação e da adoção de valores convenientes para os coeficientes de Archie. Um dos métodos mais tradicionais da geofísica de poço para o cálculo da saturação de água é o método de Hingle, particularmente útil nas situações de desconhecimento da resistividade da água de formação. O método de Hingle estabelece uma forma linear para a equação de Archie, a partir dos perfis de resistividade e porosidade e a representa na forma gráfica, como a reta da água ou dos pontos, no gráfico de Hingle, com saturação de água unitária e o valor da resistividade da água de formação é obtido a partir da inclinação da reta da água. Independente do desenvolvimento tecnológico das ferramentas de perfilagem e dos computadores digitais, o geofísico, ainda hoje, se vê obrigado a realizar a interpretação de ábacos ou gráficos, sujeito a ocorrência de erros derivados da sua acuidade visual. Com o objetivo de mitigar a ocorrência deste tipo de erro e produzir uma primeira aproximação para a saturação de água em tempo real de perfilagem do poço, insere-se o trabalho apresentado nesta dissertação, com a utilização de uma conveniente arquitetura de rede neural artificial, a rede competitiva angular, capaz de identificar a localização da reta da água, a partir da identificação de padrões angulares presentes nos dados dos perfis de porosidade e resistividade representados no gráfico de Hingle. A avaliação desta metodologia é realizada sobre dados sintéticos, que satisfazem integralmente a equação de Archie, e sobre dados reais.