Controle automático de adição de AlF3 em cubas de redução de alumínio, usando lógica fuzzy

Este trabalho descreve um sistema de análise de dados com a finalidade de gerar um sistema de controle utilizando técnica inteligente para adição de fluoreto de alumínio (AlF3) em fornos de redução de alumínio. O projeto baseia-se nos conceitos de lógica fuzzy, nos quais o conhecimento acumulado pelo especialista do processo é traduzido de maneira qualitativa em um conjunto de regras linguísticas do tipo SE ENTÃO. A utilização desta técnica inteligente para o controle de adição de fluoreto busca representar explicitamente um conhecimento qualitativo, detido pelos operadores de cubas eletrolíticas. Devido o sistema convencional não contemplar as variações dos fenômenos que envolvem a dinâmica do processo, um controlador fuzzy foi implmentado no sistema real para tomadas de decisões, utilizando o modelo mínimo de Mandani. Baseado neste modelo, as variáveis de processo para a entrada do sistema fuzzy, tais como temperatura de banho e percentual de fluoreto foram manipuladas para estimar a tendência de subida e descida, respectivamente, através do método mínimos quadrados(MMQ). O controlador fuzzy é aplicado para calcular a quantidade de fluoreto de alumínio (AlF3) a ser adicionado na cuba eletrolítica de forma automática sem a necessidade da intervenção do especialista do processo. A motivação para o uso de um sistema de controle fuzzy se deve ao fato de não se ter disponível um modelo dinâmico do processo de adição do fluoreto na cuba eletrolítica. Esta falta de modelagem se deve ao fato de grande complexidade dos fenômenos envolvidos em uma cuba que são processos termodinâmicos e eletromagnéticos acoplados.

Localização de falhas em linhas de transmissão utilizando decomposição harmônica e redes neurais artificiais

Este trabalho propõe a utilização de uma nova metodologia para a localização de falhas em linhas de transmissão (LT). Esta metodologia consiste na utilização da decomposição harmônica da corrente de fuga de uma linha e na aplicação de uma Rede Neural Artificial (RNA) capaz de distinguir padrões da condição normal de funcionamento e padrões de situações de falhas de uma LT. Foi utilizado um modelo Pi capaz de absorver dados reais de tensão e corrente de três fases e de alterar valores de R, L e C segundo modificações ambientais. Neste modelo foram geradas falhas em todas as torres com diferentes valores de capacitância. A saída fornecida pelo modelo é a decomposição da corrente de fuga do trecho considerado. Os dados de entrada e saída do modelo foram utilizados no treinamento da RNA desenvolvida. A aquisição de dados reais de tensão e corrente foi feita através de analisadores de parâmetros de qualidade de energia elétrica instalados nas extremidades de um trecho de LT, Guamá-Utinga, pertencente à Centrais Elétricas do Norte do Brasil ELETRONORTE. O cálculo dos parâmetros construtivos foi feito através do método matricial e melhorado através da utilização do Método de Elementos Finitos (MEF). A RNA foi desenvolvida com o auxílio do software Matlab. Para treinamento da RNA foi utilizado o algoritmo de Retropropagação Resiliente que apresentou um bom desempenho. A RNA foi treinada com dois conjuntos de dados de treinamento para analisar possíveis diferenças entre as saídas fornecidas pelos dois grupos. Nos dois casos apresentou resultados satisfatórios, possibilitando a localização de falhas no trecho considerado.

Geofísica aplicada no monitoramento de área de disposição de resíduos sólidos domiciliares

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Experimentos de mineração de dados aplicados a sistemas scada de usinas hidrelétricas

O atual modelo do setor elétrico brasileiro permite igualdade de condições a todos os agentes e reduz o papel do Estado no setor. Esse modelo obriga as empresas do setor a melhorarem cada vez mais a qualidade de seu produto e, como requisito para este objetivo, devem fazer uso mais efetivo da enorme quantidade de dados operacionais que são armazenados em bancos de dados, provenientes da operação dos seus sistemas elétricos e que tem nas Usinas Hidrelétricas (UHE) a sua principal fonte de geração de energia. Uma das principais ferramentas para gerenciamento dessas usinas são os sistemas de Supervisão, Controle e Aquisição de Dados (Supervisory Control And Data Acquisition - SCADA). Assim, a imensa quantidade de dados acumulados nos bancos de dados pelos sistemas SCADA, muito provavelmente contendo informações relevantes, deve ser tratada para descobrir relações e padrões e assim ajudar na compreensão de muitos aspectos operacionais importantes e avaliar o desempenho dos sistemas elétricos de potência. O processo de Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (Knowledge Discovery in Database - KDD) é o processo de identificar, em grandes conjuntos de dados, padrões que sejam válidos, novos, úteis e compreensíveis, para melhorar o entendimento de um problema ou um procedimento de tomada de decisão. A Mineração de Dados (ou Data Mining) é o passo dentro do KDD que permite extrair informações úteis em grandes bases de dados. Neste cenário, o presente trabalho se propõe a realizar experimentos de mineração de dados nos dados gerados por sistemas SCADA em UHE, a fim de produzir informações relevantes para auxiliar no planejamento, operação, manutenção e segurança das hidrelétricas e na implantação da cultura da mineração de dados aplicada a estas usinas.

Amplificador para registro de potenciais corticais

Vários órgãos do corpo humano manifestam suas funções por meio de atividades elétricas. A medição desses e de outros biopotenciais pode fornecer indícios importantes que permitem o estudo do funcionamento real dos órgãos. Tais medições não constituem tarefa simples porque envolvem aquisição de dados de sinais cujas amplitudes podem ser na faixa entre 1 μV e 10 mV e também porque, no ambiente em que são feitos esses registros, estão presentes diversos tipos de sinais interferentes que causam degradação da relação sinal/ruído. Logo, o projeto do condicionador de biopotencial deve ser cercado de cuidados para que o circuito final reúna as melhores características de desempenho. Neste trabalho apresenta-se um estudo da origem dos biopotenciais, suas características, os circuitos utilizados para ganho e filtragem do sinal, além das interferências presentes nos sistemas de medições e alguns circuitos para redução desses sinais. É desenvolvido então, um condicionador para registro de biopotenciais corticais com blocos de filtragem e ganho do sinal em até 40 000. Os testes com o condicionador foram realizados registrando o potencial cortical provocado visual e o eletroencefalograma, e nos resultados experimentais é possível observar um desempenho satisfatório do equipamento.

Estoque de biomassa e carbono florestal em unidades de paisagem na Amazônia: uma análise a partir da abordagem metodológica ecologia da paisagem

O presente trabalho tem por objetivo central demonstrar a variabilidade existente na floresta no que tange aos estoques de biomassa e carbono florestal acima do solo, a partir da identificação e caracterização, com base em técnicas de sensoriamento remoto, de unidades de paisagem em uma área situada no município de Belterra, região oeste do Estado do Pará, a partir da matriz teórico-conceitual da abordagem Ecologia da Paisagem. Para o alcance de tal proposição, a metodologia empregada partiu da revisão da literatura sobre o tema, aquisição de dados cartográficos e orbitais, uso de técnicas de sensoriamento remoto, coleta de dados em campo, tratamento e análise estatística. O trabalho está dividido em quatro capítulos, seguidos pelas considerações gerais da obra. Partindo da matriz teórico-metodológica da Ecologia da Paisagem, analisa-se a dinâmica socioambiental do município de Belterra, que atualmente experimenta a expansão das atividades agrícolas, com destaque para a agricultura mecanizada da soja. A partir da análise multitemporal de imagens Landsat do município pôde-se avaliar a distribuição da cobertura florestal existente no mesmo, bem como o padrão espacial de distribuição das principais unidades de paisagem identificadas. Considerando esse recorte, realizou-se a coleta de dados em campo via inventário florestal em quatro tipologias florestais (floresta de alto platô, floresta de baixo platô, vegetação secundária e tensão ecológica) para obtenção de parâmetros morfométricos da vegetação e posterior quantificação dos estoques de biomassa e carbono contidos em cada unidade, bem como observar o comportamento estrutural da floresta nas mesmas. A adoção da paisagem como escala espacial de análise mostrou-se bastante satisfatória na quantificação dos estoques de biomassa e carbono florestal ao permitir considerar a influência da dinâmica socioeconômica na redução desses estoques. Além disso, possibilitou constatar que o reconhecimento da heterogeneidade da cobertura florestal é um elemento fundamental para a obtenção de estimativas de carbono de acordo com as características estruturais da vegetação, que varia de acordo com a topografia do terreno, com as espécies existentes e com as características geográficas, o que envolve a tipologia climática, as características geomorfológicas, pedológicas e geológicas da área.

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.

Desenvolvimento de um sistema de análise de imagem para quantificação do tamanho e distribuição de partículas de desgaste

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Atividade elétrica muscular e medida da força externa nos membros superiores de indivíduos saudáveis

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEG

Analise da postura pela fotogrametria em escolares

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Mandibular growth and dentoalveolar development in the treatment of Class II, division 1, malocclusion using Balters Bionator according to the skeletal maturation

OBJECTIVE: The purpose of the study was to evaluate the influence of the skeletal maturation in the mandibular and dentoalveolar growth and development during the Class II, division 1, malocclusion correction with Balters bionator. METHODS: Three groups of children with Class II, division 1, malocclusion were evaluated. Two of them were treated for one year with the bionator of Balters appliance in different skeletal ages (Group 1: 6 children, 7 to 8 years old and Group 2: 10 children, 9 to 10 years old) and the other one was followed without treatment (Control Group: 7 children, 8 to 9 years old). Lateral 45 degree cephalometric radiographs were used for the evaluation of the mandibular growth and dentoalveolar development. Tantalum metallic implants were used as fixed and stable references for radiograph superimposition and data acquisition. Student's t test was used in the statistical analysis of the displacement of the points in the condyle, ramus, mandibular base and dental points. Analysis of variance one-fixed criteria was used to evaluate group differences (95% of level of significance). RESULTS: The intragroup evaluation showed that all groups present significant skeletal growth for all points analyzed (1.2 to 3.7 mm), but in an intergroup comparison, the increment of the mandibular growth in the condyle, ramus and mandibular base were not statically different. For the dentoalveolar modifications, the less mature children showed greater labial inclination of the lower incisors (1.86 mm) and the most mature children showed greater first permanent molar extrusion (4.8 mm).

Qualidade do café em coco e em pergaminho armazenados em atmosfera modificada

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

The use of instantaneous phase for improving sparse arrays images

Sparse arrays have pitch larger than half-wavelength (lambda/2) and there is a reduced number of elements in comparison with a full-populated array. Consequently, there is a reduction in cost, data acquisition and processing. However, conventional beamforming techniques result in large side and grating lobes, and consequently in image artifacts. In this work the instantaneous phase of the signals is used in a beamforming technique instead of the instantaneous amplitudes to improve images obtained from sparse arrays configurations. A threshold based on a statistical analysis and the number of signals used for imaging is applied to each pixel, in order to determine if that pixel is related to a defect or not. Three sets of data are used to evaluate the technique, considering medical and non-destructive testing: a simulated point spread function, a medical phantom and an aluminum plate with 2 lambda-, 7 lambda- and lambda-pitch, respectively. The conventional amplitude image is superposed by the image improved by the instantaneous phase, increasing the reflectors detectability and reducing artifacts for all cases, as well as dead zone for the tested plate.

Estimativa da produtividade de trigo em função da adubação nitrogenada utilizando modelagem neuro fuzzy

Currently new techniques for data processing, such as neural networks, fuzzy logic and hybrid systems are used to develop predictive models of complex systems and to estimate the desired parameters. In this article the use of an adaptive neuro fuzzy inference system was investigated to estimate the productivity of wheat, using a database of combination of the following treatments: five N doses (0, 50, 100, 150 and 200 kg ha(-1)), three sources (Entec, ammonium sulfate and urea), two application times of N (at sowing or at side-dressing) and two wheat cultivars (IAC 370 and E21), that were evaluated during two years in Selviria, Mato Grosso do Sul, Brazil. Through the input and output data, the system of adaptive neuro fuzzy inference learns, and then can estimate a new value of wheat yield with different N doses. The productivity prediciton error of wheat in function of five N doses, using a neuro fuzzy system, was smaller than that one obtained with a quadratic approximation. The results show that the neuro fuzzy system is a viable prediction model for estimating the wheat yield in function of N doses.

Evaluation of Cracks Caused by Mechanical Vibrations in Buildings

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)