39 resultados para Informacoes geometricas


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O rendimento operacional em campo estima o total de area nao trabalhada em virtude do tempo consumido com o preparo da maquina, com as idas e vindas do galpao ao campo, como nao-aproveitamento integral das dimensoes dos orgaos ativos, com o tempo gasto nos retornos nas extremidades, e com as interrupcoes do trabalho. Este trabalho testa o modelo simples com variacao de diferentes variaveis independentes, com base nas informacoes existentes na literatura, e os valores encontrados nas experimentacoes realizadas para avaliar os efeitos de comprimento da parcela, numero de implementos usados, tipo de chassi porta-implementos, que podem efetuar os valores de V, T e Eft.

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Simula-se, atraves de um modelo matematico sequencial os principais parametros do solo: estimativas de umidade no ponto de murcha permanente (PMP) a 1,5 MPa, e curvas de retencao de agua por meio da correspondencia da umidade do solo no ponto de capacidade de campo (CC). Usando-se tecnicas de superficies de resposta, obtiveram-se as classificacoes texturais em funcao da disponibilidade total de agua no solo (DTA), em m3/ha por cm, que facilitou a aplicacao pratica dos resultados. O modelo, com base na analise de 4.288 amostras, permite estimar as variaveis relacionadas com um grau de significancia superior a 0,01. A validacao do campo mostrou ser aplicavel aos agricultores de areas irrigaveis que ainda nao tem acesso as informacoes obtidas em laboratorio.

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One of the main activities in the petroleum engineering is to estimate the oil production in the existing oil reserves. The calculation of these reserves is crucial to determine the economical feasibility of your explotation. Currently, the petroleum industry is facing problems to analyze production due to the exponentially increasing amount of data provided by the production facilities. Conventional reservoir modeling techniques like numerical reservoir simulation and visualization were well developed and are available. This work proposes intelligent methods, like artificial neural networks, to predict the oil production and compare the results with the ones obtained by the numerical simulation, method quite a lot used in the practice to realization of the oil production prediction behavior. The artificial neural networks will be used due your learning, adaptation and interpolation capabilities

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Em virtude da relevancia do seu desempenho, a UEPAE de Teresina providenciou a remessa de sementes dessa linhagem para instituicoes do Norte e Nordeste do Brasil, objetivando ampliar informacoes agronomicas sobre seu comportamento em diversos locais com baixas latitudes.