FOG: função de objetivo genérico para roteamento e alocação de comprimentos de onda em redes ópticas com tráfego de demanda estática

Esta tese de doutorado propõe uma formulação matemática para simulação de roteamento e alocação de comprimentos de onda em redes ópticas, sem a inclusão de restrições que não são inerentes ao problema básico e com o objetivo de ser aplicável a qualquer tipo de rede óptica com tráfego de demanda estática. O estabelecimento de uma rota seguida da seleção de um comprimento de onda é um dos pontos chave para o bom funcionamento de uma rede óptica, pois influencia na forma como os recursos da rede serão gerenciados. Assim, o processo de roteamento e alocação de comprimentos de onda em redes ópticas, conhecido como RWA (Routing and Wavelength Assignment), necessita de soluções que busquem a sua otimização. Entretanto, a despeito dos inúmeros estudos com o objetivo de otimizar o processo RWA, observa-se que não há, a priori, nenhuma solução que possa levar a uma padronização do referido processo. Considerando que a padronização é desejável na consolidação do uso de qualquer tecnologia, a Tese descrita neste trabalho é uma Função de Objetivo Genérico (FOG) que trata do processo de roteamento e alocação de comprimentos de onda, visando estabelecer uma base a partir da qual seja possível desenvolver um padrão ou vários padrões para redes ópticas. A FOG foi testada, via simulação, no processo de alocação de comprimentos de onda do inglês, Wavelength Assignment e no processo RWA como um todo. Em ambos os casos, os testes foram realizados considerando redes opacas, trazendo resultados surpreendentes, considerando a simplicidade da solução para um problema não trivial.

Efeito da interação genótipo ambiente, sob a forma de heterogeneidade de variâncias entre rebanhos

Foram simuladas estruturas de dados em modelos mistos representando o teste de 100 reprodutores, sendo cada reprodutor acasalado com 10 matrizes (total de 1000 matrizes), originando em cada acasalamento 2 proles, totalizando 2000 proles (vinte proles por reprodutor). De cada combinação reprodutor e matriz, dez proles tiveram seu fenótipo expresso no ambiente de baixa produção (Estrato 1) e, a outra metade, no ambiente de alta produção (Estrato 2). A simulação foi realizada de forma a representar diferentes situações de presença de heterogeneidade de variâncias, combinando-se as origens da heterogeneidade, de natureza genética e ambiental. Na presença de heterogeneidade residual, o valor estimado para o componente de variância residual, considerando homogeneidade de variâncias se aproximou do valor médio das variâncias entre os estratos. Houve superestimação, também, do componente de variância genético aditivo. Ao simular heterogeneidade de variância de origem genética, observou-se que a estimação desse componente situou-se em valor intermediário aos simulados. Nessa situação, o componente de variância residual estimado foi próximo do valor simulado, indicando que a heterogeneidade de variâncias quando proveniente de fatores genéticos, não interfere, substancialmente, sobre e estimação do componente de variância residual. Na simulação de dados com presença de heterogeneidade tanto de origem genética quanto ambiental (estrutura de dados 4), conduziu a estimação de componentes de variâncias intermediários aos valores simulados em cada estrato. Assim, observa-se que, mesmo quando os reprodutores apresentam proles bem distribuídas em ambos os estratos, a heterogeneidade de variância proveniente de fatores não genético provoca distorções sobre a estimação da variância genética aditiva. Mas por outro lado, quando a heterogeneidade de variância é decorrente de fatores genéticos, não há grande interferência sobre a estimativa da variância residual, tal comportamento pode ser explicado pela incorporação da matriz de parentesco na estimação do componente de variância genético aditivo, possibilitando discriminar melhor a origem da diferenças entre variâncias. Na estrutura onde a variância residual foi heterogênea a estimativa de herdabilidade foi menor em relação à estrutura de homogeneidade de variâncias. Por outro lado, quando somente a variância genética aditiva foi heterogênea, a estimativa de herdabilidade, considerando-se apenas o estrato de alta variabilidade genética, foi inflacionada pela superestimação da variância genética aditiva. No entanto, a estimativa de herdabilidade obtida, desconsiderando essa fonte de heterogeneidade de variância, foi próxima à situação de homogeneidade de variância, indicando que, quando os reprodutores possuem boa distribuição de proles em diferentes ambientes, as estimativas relacionadas ao efeito genético são ponderadas pelo desempenho dos animais em cada ambiente. As correlações de Spearman e de Pearson entre os valores genéticos preditos dos reprodutores, para todas as situações, foram maiores que 0,90. O resultado indica que, mesmo havendo presença de heterogeneidade de variância genética e/ou ambiental, se os reprodutores possuem proles bem distribuídas entre os ambientes (estratos heterogêneos) a classificação do mérito genético não se altera, o que era esperado, pois em análises unicarácter, quando ocorre uma fonte de viés na avaliação genética, ela é comum a todos os indivíduos. Na situação em que foi imposta a estrutura de dados à presença de heterogeneidade de variância residual com número de número desigual de proles por reprodutor nos estratos, provocou superestimação dos componentes de variância. Porém mesmo havendo alteração na magnitude dos valores genéticos preditos para os reprodutores, a heterogeneidade de variância não alterou a classificação entre os reprodutores todas as correlações de ordem foram próximas à unidade. O efeito da heterogeneidade de variância, oriunda de fatores ambientais, ocasiona em maiores distorções sobre a avaliação genética animal, em relação, quando a mesma é proveniente de causas genéticas. A conexidade genética entre diferentes ambientes, dilui o efeito da heterogeneidade de variância, tanto de origem genética, quanto ambiental, na predição de valores genéticos dos reprodutores.

Propriedades magnéticas de nanoestruturas de metais de transição 3d em superfícies de Pd

Motivados por estudos experimentais acerca de monocamadas de metais de transição 3d sobre superfícies de Pd, nesta dissertação investigamos o complexo magnetismo de nanoestruturas, embebidas ou adsorvidas, em superfícies metálicas através de cálculos de primeiros princípios. Utilizamos o método RS-LMTO-ASA (Real Space - Linear MuffinTin Orbital - Atomic Sphere Approximation), o qual é baseado na teoria do funcional da densidade (DFT - Density Functional Theory) e implementado para o cálculo de estruturas magnéticas não colineares. Com este propósito, investigamos nanoestruturas embebidas e ligas (2 x 2) de metais 3d (Cr, Mn, Fe, Co e Ni) na superfície Pd (110), além de nanoestruturas de Cr adsorvidas sobre a superfície de Pd (111). Primeiro, para as nanoestruturas embebidas na superfície Pd (110), analisamos a variação do momento magnético de spin orbital com relação ao número de vizinhos e de valência dos metais 3d. Também mostramos que estas estruturas têm ordenamento magnético colinear, exceto as de Cr e Mn, que apresentam magnetismo não colinear associado à frustração geométrica. Para o caso de nanofios de Cr adsorvidos sobre a superfície de Pd (111), verificamos uma configuração colinear antiferromagnética para cadeias com até 9 átomos. Para o nanofio com 10 átomos obtivemos uma configuração tipo antiferromagnética inclinada (canted). No caso de nanoestruturas de Cr bidimensionais, verificamos complexas configurações magnéticas não colineares com diferentes quiralidades.

Propriedades magnéticas de nanoestruturas de metais de transição 3d adsorvidas na superfície de Pt(111)

Neste trabalho, utilizamos o método de primeiros princípios, RS-LMTO-ASA (“Real Space - Linear Muffin-Tin Orbital - Atomic Sphere Approximation”), baseado na Teoria do Funcional da Densidade (DFT) e implementado para o cálculo de estruturas magnéticas não-colineares, para investigar as propriedades magnéticas de nanoestruturas de metais de transição 3d (Cr, Mn, Fe, Co e Ni) adsorvidas na superfície de Pt(111). Diferentes geometrias como adátomos, dímeros, trímeros, fios lineares e zig-zag foram consideradas e, o tamanho dos aglomerados foi variado de 2 a 7 átomos. Mostramos que os aglomerados de Fe, Co e Ni sobre a superfície de Pt(111), para todas as geometrias simuladas, apresentam um ordenamento ferromagnético. Devido à redução do número de coordenação presente na superfície, os momentos de spin e orbital nos sítios de Fe, Co e Ni, para as diferentes geometrias, mostram-se elevados comparados com os respectivos valores dos momentos destes metais como bulk. Para os glomerados de Cr e Mn mostramos que a interação de troca antiferromagnética entre primeiros vizinhos leva a um ordenamento antiferromagnético colinear no caso de geometrias lineares. No entanto, se o antiferromagnetismo é frustrado por restrição geométrica imposta aos aglomerados pela superfície triangular do substrato, obtém-se um comportamento magnético não-colinear para aglomerados de Cr e Mn sobre a Pt(111). Nossos resultados estão em boa concordância com os resultados experimentais da literatura e com os resultados teóricos obtidos por outros métodos, quando existentes.

Correlação de poços com múltiplos perfis através da rede neural multicamadas

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 (ρ_b) e de Porosidade Neutrônica (φ_n) selecionados em cinco poços da região do Lago Maracaibo, na Venezuela.

Treatment of geophysical data as a non-stationary process

ABSTRACT: The Kalman-Bucy method is here analized and applied to the solution of a specific filtering problem to increase the signal message/noise ratio. The method is a time domain treatment of a geophysical process classified as stochastic non-stationary. The derivation of the estimator is based on the relationship between the Kalman-Bucy and Wiener approaches for linear systems. In the present work we emphasize the criterion used, the model with apriori information, the algorithm, and the quality as related to the results. The examples are for the ideal well-log response, and the results indicate that this method can be used on a variety of geophysical data treatments, and its study clearly offers a proper insight into modeling and processing of geophysical problems.