Análise por microscopia eletrônica de varredura da “Smear layer” produzida em preparos com pontas diamantadas e pontas CVD

Neste trabalho, foi realizada análise comparativa dentinária após preparos com pontas diamantadas em alta rotação e pontas diamantadas CVD em ultrasom, associados ao condicionamento ácido em concentrações diferentes, para avaliar a quantidade de smear layer produzida e a obstrução de túbulos dentinários .Foram utilizados 30 incisivos bovinos, distribuídos em 3 grupos de 10 amostras, sendo avaliados os preparos entre si, os preparos associados ao condicionamento ácido dentinário em gel a 37%, e os preparos associados a condicionamento ácido dentinário em gel a 15%. As amostras foram analisadas através de microscopia eletrônica de varredura. Foi verificada diferença estatística entre os sistemas, sugerindo que, comparativamente, as pontas CVD em ultrssom proporcionaram formação de menor quantidade de smear layer nos três grupos, e maior quantidade de túbulos dentinários desobstruídos entre preparos e condicionamento dentinário.

Deconvolução de perfis de poço através de rede neural recorrente

Para a indústria do petróleo, a interpretação dos perfis de poço é a principal fonte de informação sobre a presença e quantificação de hidrocarbonetos em subsuperfície. Entretanto, em duas situações as novas tecnologias, tanto em termos do processo construtivo das ferramentas, quanto da transmissão dos dados não têm justificativa econômica, ensejando a utilização de um conjunto de perfis convencionais: reavaliações de campos maduros e avaliações de campos marginais. Os procedimentos de aquisição dos perfis convencionais podem alterar o valor da propriedade física bem como a localização dos limites verticais de uma camada rochosa. Este é um antigo problema na geofísica de poço – o paradoxo entre a resolução vertical e a profundidade de investigação de uma ferramenta de perfilagem. Hoje em dia, isto é contornado através da alta tecnologia na construção das novas ferramentas, entretanto, este problema ainda persiste no caso das ferramentas convencionais como, a ferramenta de raio gama natural (GR). Apresenta-se, neste trabalho, um novo método para atenuar as alterações induzidas no perfil pela ferramenta, através da integração do clássico modelo convolucional do perfil com as redes neurais recorrentes. Assume-se que um perfil de poço pode ser representado através da operação de convolução em profundidade entre a variação da propriedade física da rocha (perfil ideal) e uma função que representa a alteração produzida sobre a propriedade física, chamada como resposta vertical da ferramenta. Assim, desenvolve-se um processamento iterativo dos perfis, o qual atua na forma da operação de deconvolução, composto por três redes neurais recorrentes. A primeira visa estimar a resposta vertical da ferramenta; a segunda procura definir os limites verticais de cada camada rochosa e a última é construída para estimar o valor real da propriedade física. Este processamento é iniciado com uma estimativa externa tanto para o perfil ideal, quanto para a resposta vertical da ferramenta. Finalmente, mostram-se as melhorias na resolução vertical e na avaliação da propriedade física produzida por esta metodologia em perfis sintéticos e em perfis reais da formação Lagunillas, bacia do Lago Maracaibo, Venezuela.

Modelagem Cross-Layer da qualidade de experiência para transmissões de vídeo em sistemas sem fio OFDM

Este trabalho apresenta um estudo sobre transmissões de vídeo em sistemas sem fio. O objetivo da metodologia aplicada é comprovar a existência de uma relação direta entre a BER e a perda de qualidade (Perda de PSNR) nas transmissões de vídeo em sistemas OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing). Os resultados foram obtidos a partir de simulações, desenvolvidas no ambiente computacional Matlab®, e, aferições em cenários reais, realizadas no campus universitário e dentro do laboratório de estudos, em ambiente controlado. A partir da comparação entre dados simulados e aferidos, foi comprovada a relação entre BER e Perda de PSNR, resultando na formulação de um modelo empírico Cross-Layer com característica exponencial. A modelagem obteve erro RMS e desvio padrão próximos de 1,65 dB quando comparada com as simulações. Além disso, sua validação foi realizada a partir dos dados obtidos de cenários reais, que não foram usados para ajustar os parâmetros da equação obtida. O modelo obtido não necessita da especificação do tipo de canal ou codificação utilizada no FEC (Forward Error Correction), possibilitando uma futura integração com softwares de planejamento de redes, em versões comerciais ou open-sources.