Remoção de íons Pb2+ de solução de bateria automotiva por caulinita modificada com óxido de manganês

Nine absorbents were prepared using a mixture of Amazonian kaolinite and MnO2 at three temperatures (600, 700 and 900 ºC) in order to retain Pb2+ ions contained in the battery solutions. The batch experiments carried out with the batteries used water for 3 h and the kinetic isotherm was fitted with the pseudo-second order Lagergren equation. Findings show that synthesized adsorbents AD4, AD5 and AD7 performed well in reducing the Pb2+ ion content from 0.36 to 0.00 mg g-1. The better performance for removing the Pb2+ ions occurred for adsorbents synthesized in the temperature range from 600 to 700 ºC.

Spatial statistics applied to soybean production data from Paraná State for 2003-04 to 2009-10 crop-years

In the current study, we performed a soybean production spatial distribution analysis in Paraná State. Seven crop-year data, from 2003-04 to 2009-10, obtained from the Paraná Department of Agriculture and Supply (SEAB) were used to develop a Boxmap for each crop-year, show soybean production throughout this time interval. Moran's index was used to measure spatial autocorrelation among municipalities at an aggregate level, while LISA index local correlation. For each index, different contiguity matrix and order were used and there was a significance level study. As a result, we have showed spatial relationship among cities regarding the production, which allowed the indication of high and low production clusters. Finally, identifying main soybean-producing cities, what may provide supply chain members with information to strengthen the crop production in Paraná.

A temperature predicting model for manufacturing processes requiring coiling

A model for predicting temperature evolution for automatic controling systems in manufacturing processes requiring the coiling of bars in the transfer table is presented. Although the method is of a general nature, the presentation in this work refers to the manufacturing of steel plates in hot rolling mills. The predicting strategy is based on a mathematical model of the evolution of temperature in a coiling and uncoiling bar and is presented in the form of a parabolic partial differential equation for a shape changing domain. The mathematical model is solved numerically by a space discretization via geometrically adaptive finite elements which accomodate the change in shape of the domain, using a computationally novel treatment of the resulting thermal contact problem due to coiling. Time is discretized according to a Crank-Nicolson scheme. Since the actual physical process takes less time than the time required by the process controlling computer to solve the full mathematical model, a special predictive device was developed, in the form of a set of least squares polynomials, based on the off-line numerical solution of the mathematical model.

Stochastic approximation methods in stochastic optimization

Stochastic approximation methods for stochastic optimization are considered. Reviewed the main methods of stochastic approximation: stochastic quasi-gradient algorithm, Kiefer-Wolfowitz algorithm and adaptive rules for them, simultaneous perturbation stochastic approximation (SPSA) algorithm. Suggested the model and the solution of the retailer's profit optimization problem and considered an application of the SQG-algorithm for the optimization problems with objective functions given in the form of ordinary differential equation.

Numerical Simulation of Stochastic Di erential Equations

Stochastic differential equation (SDE) is a differential equation in which some of the terms and its solution are stochastic processes. SDEs play a central role in modeling physical systems like finance, Biology, Engineering, to mention some. In modeling process, the computation of the trajectories (sample paths) of solutions to SDEs is very important. However, the exact solution to a SDE is generally difficult to obtain due to non-differentiability character of realizations of the Brownian motion. There exist approximation methods of solutions of SDE. The solutions will be continuous stochastic processes that represent diffusive dynamics, a common modeling assumption for financial, Biology, physical, environmental systems. This Masters' thesis is an introduction and survey of numerical solution methods for stochastic differential equations. Standard numerical methods, local linearization methods and filtering methods are well described. We compute the root mean square errors for each method from which we propose a better numerical scheme. Stochastic differential equations can be formulated from a given ordinary differential equations. In this thesis, we describe two kind of formulations: parametric and non-parametric techniques. The formulation is based on epidemiological SEIR model. This methods have a tendency of increasing parameters in the constructed SDEs, hence, it requires more data. We compare the two techniques numerically.

Floristic composition and similarity analysis of an Atlantic rain forest fragment in Cananéia, São Paulo State, Brazil

The aim of this study is to investigate the floristic composition of an Atlantic rain forest fragment located in Cananéia, São Paulo, Brazil, and to contribute to the knowledge on Atlantic forest through the comparative analysis of this and other floristic surveys both on the southern and southeastern Brazil, in different soil and relief types. We surveyed 215 species in 132 genera and 51 families. Classification and ordination analysis were applied to a binary matrix in order to analyze the similarity among 24 surveys, including the present one, of Atlantic forest from the south and southeast coast of Brazil. Higher floristic similarity was observed among this area and the ones where there was marine influence and more rugged relief. The surveys in areas with greater marine influence (sandy soil) were separated from those in other conditions, possibly indicating a species replacement gradient from the steep slopes towards the lowland and were probably related to different edaphic conditions. A latitudinal gradient was found among the surveys apparently confirming a continuous species replacement along the Atlantic forest, related to a restricted distribution of the species. This suggests that it is essential to preserve areas from the whole Atlantic coast. Atlantic forest distribution is quite complex and its composition cannot be adequately represented by small localized areas.

Efficient Optimization Algorithms for Nonlinear Data Analysis

Identification of low-dimensional structures and main sources of variation from multivariate data are fundamental tasks in data analysis. Many methods aimed at these tasks involve solution of an optimization problem. Thus, the objective of this thesis is to develop computationally efficient and theoretically justified methods for solving such problems. Most of the thesis is based on a statistical model, where ridges of the density estimated from the data are considered as relevant features. Finding ridges, that are generalized maxima, necessitates development of advanced optimization methods. An efficient and convergent trust region Newton method for projecting a point onto a ridge of the underlying density is developed for this purpose. The method is utilized in a differential equation-based approach for tracing ridges and computing projection coordinates along them. The density estimation is done nonparametrically by using Gaussian kernels. This allows application of ridge-based methods with only mild assumptions on the underlying structure of the data. The statistical model and the ridge finding methods are adapted to two different applications. The first one is extraction of curvilinear structures from noisy data mixed with background clutter. The second one is a novel nonlinear generalization of principal component analysis (PCA) and its extension to time series data. The methods have a wide range of potential applications, where most of the earlier approaches are inadequate. Examples include identification of faults from seismic data and identification of filaments from cosmological data. Applicability of the nonlinear PCA to climate analysis and reconstruction of periodic patterns from noisy time series data are also demonstrated. Other contributions of the thesis include development of an efficient semidefinite optimization method for embedding graphs into the Euclidean space. The method produces structure-preserving embeddings that maximize interpoint distances. It is primarily developed for dimensionality reduction, but has also potential applications in graph theory and various areas of physics, chemistry and engineering. Asymptotic behaviour of ridges and maxima of Gaussian kernel densities is also investigated when the kernel bandwidth approaches infinity. The results are applied to the nonlinear PCA and to finding significant maxima of such densities, which is a typical problem in visual object tracking.

Stochastic particle models: mean reversion and burgers dynamics. An application to commodity markets

The aim of this study is to propose a stochastic model for commodity markets linked with the Burgers equation from fluid dynamics. We construct a stochastic particles method for commodity markets, in which particles represent market participants. A discontinuity in the model is included through an interacting kernel equal to the Heaviside function and its link with the Burgers equation is given. The Burgers equation and the connection of this model with stochastic differential equations are also studied. Further, based on the law of large numbers, we prove the convergence, for large N, of a system of stochastic differential equations describing the evolution of the prices of N traders to a deterministic partial differential equation of Burgers type. Numerical experiments highlight the success of the new proposal in modeling some commodity markets, and this is confirmed by the ability of the model to reproduce price spikes when their effects occur in a sufficiently long period of time.

Modelling the exothermic heat and the demand of cooling in paper and pulp industry biological wastewater treatment

This master thesis presents a study on the requisite cooling of an activated sludge process in paper and pulp industry. The energy consumption of paper and pulp industry and it’s wastewater treatment plant in particular is relatively high. It is therefore useful to understand the wastewater treatment process of such industries. The activated sludge process is a biological mechanism which degrades carbonaceous compounds that are present in waste. The modified activated sludge model constructed here aims to imitate the bio-kinetics of an activated sludge process. However, due to the complicated non-linear behavior of the biological process, modelling this system is laborious and intriguing. We attempt to find a system solution first using steady-state modelling of Activated Sludge Model number 1 (ASM1), approached by Euler’s method and an ordinary differential equation solver. Furthermore, an enthalpy study of paper and pulp industry’s vital pollutants was carried out and applied to revise the temperature shift over a period of time to formulate the operation of cooling water. This finding will lead to a forecast of the plant process execution in a cost-effective manner and management of effluent efficiency. The final stage of the thesis was achieved by optimizing the steady state of ASM1.

Simulation numérique de feux de forêt avec réinitialisation et contournement d’obstacles

Ce travail présente une technique de simulation de feux de forêt qui utilise la méthode Level-Set. On utilise une équation aux dérivées partielles pour déformer une surface sur laquelle est imbriqué notre front de flamme. Les bases mathématiques de la méthode Level-set sont présentées. On explique ensuite une méthode de réinitialisation permettant de traiter de manière robuste des données réelles et de diminuer le temps de calcul. On étudie ensuite l’effet de la présence d’obstacles dans le domaine de propagation du feu. Finalement, la question de la recherche du point d’ignition d’un incendie est abordée.

Implémentation de la répartition de charge et du mode TOT pour la simulation d’un détecteur Timepix à pixels

Les détecteurs à pixels Medipix ont été développés par la collaboration Medipix et permettent de faire de l'imagerie en temps réel. Leur surface active de près de $2\cm^2$ est divisée en 65536~pixels de $55\times 55\um^2$ chacun. Seize de ces détecteurs, les Medipix2, sont installés dans l'expérience ATLAS au CERN afin de mesurer en temps réel les champs de radiation produits par les collisions de hadrons au LHC. Ils seront prochainement remplacés par des Timepix, la plus récente version de ces détecteurs, qui permettent de mesurer directement l'énergie déposée dans chaque pixel en mode \textit{time-over-threshold} (TOT) lors du passage d'une particule dans le semi-conducteur. En vue d'améliorer l'analyse des données recueillies avec ces détecteurs Timepix dans ATLAS, un projet de simulation Geant4 a été amorcé par John Id\'{a}rraga à l'Université de Montréal. Dans le cadre de l'expérience ATLAS, cette simulation pourra être utilisée conjointement avec Athena, le programme d'analyse d'ATLAS, et la simulation complète du détecteur ATLAS. Sous l'effet de leur propre répulsion, les porteurs de charge créés dans le semi-conducteur sont diffusés vers les pixels adjacents causant un dépôt d'énergie dans plusieurs pixels sous l'effet du partage de charges. Un modèle effectif de cette diffusion latérale a été développé pour reproduire ce phénomène sans résoudre d'équation différentielle de transport de charge. Ce modèle, ainsi que le mode TOT du Timepix, qui permet de mesurer l'énergie déposée dans le détecteur, ont été inclus dans la simulation afin de reproduire adéquatement les traces laissées par les particules dans le semi-conducteur. On a d'abord étalonné le détecteur pixel par pixel à l'aide d'une source de $\Am$ et de $\Ba$. Ensuite, on a validé la simulation à l'aide de mesures d'interactions de protons et de particules $\alpha$ produits au générateur Tandem van de Graaff du Laboratoire René-J.-A.-Lévesque de l'Université de Montréal.

Problèmes de commande optimale stochastique généralisés

Cette thèse est divisée en deux grands chapitres, dont le premier porte sur des problèmes de commande optimale en dimension un et le deuxième sur des problèmes en dimension deux ou plus. Notons bien que, dans cette thèse, nous avons supposé que le facteur temps n'intervient pas. Dans le premier chapitre, nous calculons, au début, l'équation de programmation dynamique pour la valeur minimale F de l'espérance mathématique de la fonction de coût considérée. Ensuite, nous utilisons le théorème de Whittle qui est applicable seulement si une condition entre le bruit blanc v et les termes b et q associés à la commande est satisfaite. Sinon, nous procédons autrement. En effet, un changement de variable transforme notre équation en une équation de Riccati en G= F', mais sans conditions initiales. Dans certains cas, à partir de la symétrie des paramètres infinitésimaux et de q, nous pouvons en déduire le point x' où G(x')=0. Si ce n'est pas le cas, nous nous limitons à des bonnes approximations. Cette même démarche est toujours possible si nous sommes dans des situations particulières, par exemple, lorsque nous avons une seule barrière. Dans le deuxième chapitre, nous traitons les problèmes en dimension deux ou plus. Puisque la condition de Whittle est difficile à satisfaire dans ce cas, nous essayons de généraliser les résultats du premier chapitre. Nous utilisons alors dans quelques exemples la méthode des similitudes, qui permet de transformer le problème en dimension un. Ensuite, nous proposons une nouvelle méthode de résolution. Cette dernière linéarise l'équation de programmation dynamique qui est une équation aux dérivées partielles non linéaire. Il reste à la fin à trouver les conditions initiales pour la nouvelle fonction et aussi à vérifier que les n expressions obtenues pour F sont équivalentes.

Méthodes rapides et efficaces pour la résolution numérique d'équations de type Hamilton-Jacobi avec application à la simulation de feux de forêt

Cette thèse est divisée en trois chapitres. Le premier explique comment utiliser la méthode «level-set» de manière rigoureuse pour faire la simulation de feux de forêt en utilisant comme modèle physique pour la propagation le modèle de l'ellipse de Richards. Le second présente un nouveau schéma semi-implicite avec une preuve de convergence pour la solution d'une équation de type Hamilton-Jacobi anisotrope. L'avantage principal de cette méthode est qu'elle permet de réutiliser des solutions à des problèmes «proches» pour accélérer le calcul. Une autre application de ce schéma est l'homogénéisation. Le troisième chapitre montre comment utiliser les méthodes numériques des deux premiers chapitres pour étudier l'influence de variations à petites échelles dans la vitesse du vent sur la propagation d'un feu de forêt à l'aide de la théorie de l'homogénéisation.

Analyse par spectrométrie de masse des antibiotiques vétérinaires liés à l’élevage porcin

L’élevage des porcs représente une source importante de déversement d’antibiotiques dans l’environnement par l’intermédiaire de l’épandage du lisier qui contient une grande quantité de ces molécules sur les champs agricoles. Il a été prouvé que ces molécules biologiquement actives peuvent avoir un impact toxique sur l’écosystème. Par ailleurs, elles sont aussi suspectées d’engendrer des problèmes sanitaires et de contribuer à la résistance bactérienne pouvant mener à des infections difficilement traitables chez les humains. Le contrôle de ces substances dans l’environnement est donc nécessaire. De nombreuses méthodes analytiques sont proposées dans la littérature scientifique pour recenser ces composés dans plusieurs types de matrice. Cependant, peu de ces méthodes permettent l’analyse de ces contaminants dans des matrices issues de l’élevage agricole intensif. Par ailleurs, les méthodes analytiques disponibles sont souvent sujettes à des faux positifs compte tenu de la complexité des matrices étudiées et du matériel utilisé et ne prennent souvent pas en compte les métabolites et produits de dégradation. Enfin, les niveaux d’analyse atteints avec ces méthodes ne sont parfois plus à jour étant donné l’évolution de la chimie analytique et de la spectrométrie de masse. Dans cette optique, de nouvelles méthodes d’analyses ont été développées pour rechercher et quantifier les antibiotiques dans des matrices dérivées de l’élevage intensif des porcs en essayant de proposer des approches alternatives sensibles, sélectives et robustes pour quantifier ces molécules. Une première méthode d’analyse basée sur une technique d’introduction d’échantillon alternative à l’aide d’une interface fonctionnant à l’aide d’une désorption thermique par diode laser munie d’une source à ionisation à pression atmosphérique, couplée à la spectrométrie de masse en tandem a été développée. L’objectif est de proposer une analyse plus rapide tout en atteignant des niveaux de concentration adaptés à la matrice étudiée. Cette technique d’analyse couplée à un traitement d’échantillon efficace a permis l’analyse de plusieurs antibiotiques vétérinaires de différentes classes dans des échantillons de lisier avec des temps d’analyse courts. Les limites de détection atteintes sont comprises entre 2,5 et 8,3 µg kg-1 et sont comparables avec celles pouvant être obtenues avec la chromatographie liquide dans une matrice similaire. En vue d’analyser simultanément une série de tétracyclines, une deuxième méthode d’analyse utilisant la chromatographie liquide couplée à la spectrométrie de masse à haute résolution (HRMS) a été proposée. L’utilisation de la HRMS a été motivée par le fait que cette technique d’analyse est moins sensible aux faux positifs que le triple quadripôle traditionnel. Des limites de détection comprises entre 1,5 et 3,6 µg kg-1 ont été atteintes dans des échantillons de lisier en utilisant un mode d’analyse par fragmentation. L’utilisation de méthodes de quantifications ciblées est une démarche intéressante lorsque la présence de contaminants est suspectée dans un échantillon. Toutefois, les contaminants non intégrés à cette méthode d’analyse ciblée ne peuvent être détectés même à de fortes concentrations. Dans ce contexte, une méthode d’analyse non ciblée a été développée pour la recherche de pharmaceutiques vétérinaires dans des effluents agricoles en utilisant la spectrométrie de masse à haute résolution et une cartouche SPE polymérique polyvalente. Cette méthode a permis l’identification d’antibiotiques et de pharmaceutiques couramment utilisés dans l’élevage porcin. La plupart des méthodes d’analyse disponibles dans la littérature se concentrent sur l’analyse des composés parents, mais pas sur les sous-produits de dégradation. L’approche utilisée dans la deuxième méthode d’analyse a donc été étendue et appliquée à d’autres classes d’antibiotiques pour mesurer les concentrations de plusieurs résidus d’antibiotiques dans les sols et les eaux de drainage d’un champ agricole expérimental. Les sols du champ renfermaient un mélange d’antibiotiques ainsi que leurs produits de dégradation relatifs à des concentrations mesurées jusqu’à 1020 µg kg-1. Une partie de ces composés ont voyagé par l’intermédiaire des eaux de drainage du champ ou des concentrations pouvant atteindre 3200 ng L-1 ont pu être relevées.

Studies on Some Aspects of Light Beam Propagation Through Certain Nonlinear Media

This thesis deals with the study of light beam propagation through different nonlinear media. Analytical and numerical methods are used to show the formation of solitonS in these media. Basic experiments have also been performed to show the formation of a self-written waveguide in a photopolymer. The variational method is used for the analytical analysis throughout the thesis. Numerical method based on the finite-difference forms of the original partial differential equation is used for the numerical analysis.In Chapter 2, we have studied two kinds of solitons, the (2 + 1) D spatial solitons and the (3 + l)D spatio-temporal solitons in a cubic-quintic medium in the presence of multiphoton ionization.In Chapter 3, we have studied the evolution of light beam through a different kind of nonlinear media, the photorcfractive polymer. We study modulational instability and beam propagation through a photorefractive polymer in the presence of absorption losses. The one dimensional beam propagation through the nonlinear medium is studied using variational and numerical methods. Stable soliton propagation is observed both analytically and numerically.Chapter 4 deals with the study of modulational instability in a photorefractive crystal in the presence of wave mixing effects. Modulational instability in a photorefractive medium is studied in the presence of two wave mixing. We then propose and derive a model for forward four wave mixing in the photorefractive medium and investigate the modulational instability induced by four wave mixing effects. By using the standard linear stability analysis the instability gain is obtained.Chapter 5 deals with the study of self-written waveguides. Besides the usual analytical analysis, basic experiments were done showing the formation of self-written waveguide in a photopolymer system. The formation of a directional coupler in a photopolymer system is studied theoretically in Chapter 6. We propose and study, using the variational approximation as well as numerical simulation, the evolution of a probe beam through a directional coupler formed in a photopolymer system.