Interpretação do gráfico de Hingle através de rede competitiva angular

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.

Modelos computacionais fuzzy e neuro-fuzzy para avaliarem os efeitos da poluição do ar

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEG

Previsão multi-passos a frente do preço de energia elétrica de curto prazo no mercado brasileiro

A predição do preço da energia elétrica é uma questão importante para todos os participantes do mercado, para que decidam as estratégias mais adequadas e estabeleçam os contratos bilaterais que maximizem seus lucros e minimizem os seus riscos. O preço da energia tipicamente exibe sazonalidade, alta volatilidade e picos. Além disso, o preço da energia é influenciado por muitos fatores, tais como: demanda de energia, clima e preço de combustíveis. Este trabalho propõe uma nova abordagem híbrida para a predição de preços de energia no mercado de curto prazo. Tal abordagem combina os filtros autorregressivos integrados de médias móveis (ARIMA) e modelos de Redes Neurais (RNA) numa estrutura em cascata e utiliza variáveis explanatórias. Um processo em dois passos é aplicado. Na primeira etapa, as variáveis explanatórias são preditas. Na segunda etapa, os preços de energia são preditos usando os valores futuros das variáveis exploratórias. O modelo proposto considera uma predição de 12 passos (semanas) a frente e é aplicada ao mercado brasileiro, que possui características únicas de comportamento e adota o despacho centralizado baseado em custo. Os resultados mostram uma boa capacidade de predição de picos de preço e uma exatidão satisfatória de acordo com as medidas de erro e testes de perda de cauda quando comparado com técnicas tradicionais. Em caráter complementar, é proposto um modelo classificador composto de árvores de decisão e RNA, com objetivo de explicitar as regras de formação de preços e, em conjunto com o modelo preditor, atuar como uma ferramenta atrativa para mitigar os riscos da comercialização de energia.

Um modelo bi-nível para o investimento multi-etapa em capacidade de transmissão e geração de energia elétrica em mercados competitivos

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Software baseado em rede neural artificial desenvolvido por meio de algoritmo genético para a classificação morfológica de blastocistos bovinos

Pós-graduação em Biociências - FCLAS

Procedimentos para análise de lucratividade de produtos no setor de autopeças metálicas

In a globalized world, organizations face an increasingly dynamic, innovative and competitive environment, so that this condition requires continuous adaptation to market developments. Intense competition requires organizations to further improve their performance, making productive efficiency a key factor for survival. A methodology that has added value to the product through a reconfiguration of the production method is the implementation of a management philosophy called Lean Six Sigma. The main objective of this work is, in the light of the Lean Six Sigma philosophy, intervene in a critical-collaborative way to develop procedures for analyzing the profitability of products in a company specializing in steel processing. To achieve this goal, were applied the method of action-research to intervene in a group of professionals for the study of the profitability of products in a auto parts industry. The interaction of practical and theoretical knowledge provided by the action-research allowed the business program was enhanced. The procedures proposed in this study were able to identify the current profitability of the product, the main causes of inefficiency and productive for solutions to reduce production inefficiencies, when the productive systems planned and actual production system were compared. The results indicate that current profitability of -3%, while the parameter provided during budget was 10%. Thus, it is concluded that the low profitability of the products may compromise the company's financial results and affect their competitiveness in the market. To address this problem, the Lean Six Sigma presents itself as a versatile and high applicability philosophy, providing relevant results for characterization and troubleshooting. It was also observed that the evidence presented in this paper can be adapted to other companies in the metal auto parts segment to identify and recover the profitability of products

Emoção e afetividade na aprendizagem: breve revisão bibliográfica

This work has as its theme the role of emotions and affectivity in learning, particularly in science learning, being developed from a literature review. We start from the idea that learning occurs through changes in the neural networks of each individual and that these changes are caused by a combination of genetic and biological factors also influenced by emotions and affectivity. We seek information on the functioning of the human brain, highlighting the neuroanatomy and neurocognition, to understand how the brain processes information, including the feelings and emotions experienced by the individual. Once we try to understand which roles are assigned to the feelings and emotions in different learning theories, emphasizing the cognitive and humanistic theories. Finally, we found some more recent contributions to the understanding of the learning process, to the field of neuroscience. We were led to conclude that there is great scope for research in applied neuroscience to education, since the work, especially in the national literature are still scarce

Proposta de um modelo de dicionário terminológico onomasiológico

The present paper aims at applying a model of bilingual onomasiological terminological dictionary, as proposed by Babini (2001b), for the development of an English-Portuguese and Portuguese-English electronic dictionary of the fundamental Artificial Neural Networks (ANN) terms. This subarea of Artificial Intelligence was chosen due to its use in several technological activities. The onomasiological dictionary is characterized by allowing searches of either lexical or terminological units from its semantic content. Our dictionary model allows two types of search: semasiological and onomasiological. The onomasiological search is made possible by a set of semes or semantic traits that make up the concept of each term in the dictionary.

Calcários albianos de campo petrolífero na Bacia de Campos: fácies, diagênese e modelo deposicional

Pós-graduação em Geologia Regional - IGCE

Mecenato no Brasil democrático

This paper analyzes the dynamics of Brazilian cultural policy between 1995 and 2010. Studies related defend the existence of a "contrast" between the results obtained by the government of Fernando Henrique Cardoso (1995-2002) and Luiz Inácio Lula da Silva (2003- 2010), that divide it between a model "neo-liberal" and a "democratic" model of cultural policy. Our main achievement is to produce empirical knowledge that can verify these claims. The build of indicators was guided by the theoretical assumption of the historical new institutionalism, discussed by Pierson (2006), and the observed universe comprises the totality of cultural producers who have submitted projects to “Mecenato”, registered in SALICNET - Ministry of Culture.

Modelo deposicional de carbonatos albianos da Formação Quissamã: análise faciológica, diagenética e estratigráfica de um campo de óleo na porção meridional da Bacia de Campos

Pós-graduação em Geologia Regional - IGCE

Supervisão da furação com foco na estimativa do diâmetro do furo

Processos automatizados, como a furação, podem melhorar com o uso de métodos de controle e supervisão, com destaque para sensores e redes neurais artificiais. Neste estudo, foram utilizados diferentes sensores instalados em máquina-ferramenta para o registro dos sinais de força de avanço, potência elétrica, aceleração e sinal acústico, durante a furação de corpos de prova compostos por uma liga de titânio seguida de uma liga de alumínio. Os sinais e os diâmetros dos furos medidos na furação das amostras foram utilizados no treinamento da rede neural artificial. Os erros foram apresentados e analisados. Os resultados demonstraram alta capacidade da rede em estimar o diâmetro do furo nas diferentes condições de usinagem com erros baixos e até mesmo desprezíveis para a maior parte das aplicações industriais, mostrando assim eficiência do método proposto.

Aprendizagem de máquina para análise de indicadores na engenharia de software

Indicadores de desempenho são importantes recursos para a gestão da qualidade no desenvolvimento de software. O volume de dados produzido por esses indicadores tende a aumentar significativamente com o tempo de monitoração, dificultando análises e tomadas de decisão. As bases históricas tornam-se complexas, considerando a quantidade de dados monitorados e a diversidade de indicadores (diferentes tipos, granularidade e frequência). Este trabalho propõe o uso de técnicas de aprendizagem de máquina para análise dessas bases, utilizando redes neurais artificiais combinadas com técnicas de visualização de informação. É utilizado um modelo de indicadores, com base nos processos do modelo de referência MPS para Software (MPS-SW), agrupados segundo as perspectivas estratégicas do Balanced Scorecard (BSC).

Modelos geoidais híbridos para o Estado de São Paulo: desenvolvimento e avaliação

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Avaliação energética econômica da cultura do milho em assentamento rural, Iperó-SP

This paper, having as a hypothesis that greater energetic inputs don't keep ratio with economical outputs, has tried to study the economical and energetic flows in the maize cultivation to several production systems used in Ipanema Settling Area I, having as analysis instrument the indexes of Cultural, Energetic, Economical efficiency, which were added to the methodological proposal of Cultural Economical and Energetic Economical Efficiency indexes, built for probability settings. Four different systems have been identified: "A", "B", "C" and "D". The energetic expenditure were, respectively, 4,836.19 MJ x ha-1, 4,4647.17 MJ x ha-1, 4,639.49 MJ x ha-1 and 4,450.47 MJ x ha-1. In "A", where the use of machines is more intensive, the participation of biological source energy was 23.26%, whereas the ones of fossil origin are 76.74%. The "D" system has the greatest Cultural Efficiency, with average index of 16.26, whereas "A" showed the lowest Cultural Efficiency indexes, with average values of 14.83. For the analysis of the Energetic Efficiency, that indicates the dependence of energy from non renewable sources, the highest index was the "D" system with an average index of 53.84. The Economical Efficiency Indexes, which ranged from 1.84 to 1.96, show that all systems are efficient. The "D" system, with index equal to 8.84, showed the highest index of Economical Cultural efficiency. The Economical Energetic analysis for "A", "B", "C" and "D" systems, has resulted, respectively, in the following indexes: 21.14 ; 23.86 ; 22.87 and 29.26. Through the outcome analysis, it was concluded that the more intensive use of energy from nonrenewable sources ("A" system) didn't necessarily mean a higher efficiency when compared to "D" (labor intensive), what comes to prove the paper's initial hypothesis.