A novel non-intrusive sampling technique for CO2 laser on-line beam monitoring utilising a silicon mirror

The measurement of high speed laser beam parameters during processing is a topic that has seen growing attention over the last few years as quality assurance places greater demand on the monitoring of the manufacturing process. The targets for any monitoring system is to be non-intrusive, low cost, simple to operate, high speed and capable of operation in process. A new ISO compliant system is presented based on the integration of an imaging plate and camera located behind a proprietary mirror sampling device. The general layout of the device is presented along with the thermal and optical performance of the sampling optic. Diagnostic performance of the system is compared with industry standard devices, demonstrating the high quality high speed data which has been generated using this system.

An update of the J48Consolidated WEKA’s class: CTC algorithm enhanced with the notion of coverage

This document aims to describe an update of the implementation of the J48Consolidated class within WEKA platform. The J48Consolidated class implements the CTC algorithm [2][3] which builds a unique decision tree based on a set of samples. The J48Consolidated class extends WEKA’s J48 class which implements the well-known C4.5 algorithm. This implementation was described in the technical report "J48Consolidated: An implementation of CTC algorithm for WEKA". The main, but not only, change in this update is the integration of the notion of coverage in order to determine the number of samples to be generated to build a consolidated tree. We define coverage as the percentage of examples of the training sample present in –or covered by– the set of generated subsamples. So, depending on the type of samples that we use, we will need more or less samples in order to achieve a specific value of coverage.

J48Consolidated: an implementation of CTC algorithm for WEKA

The CTC algorithm, Consolidated Tree Construction algorithm, is a machine learning paradigm that was designed to solve a class imbalance problem, a fraud detection problem in the area of car insurance [1] where, besides, an explanation about the classification made was required. The algorithm is based on a decision tree construction algorithm, in this case the well-known C4.5, but it extracts knowledge from data using a set of samples instead of a single one as C4.5 does. In contrast to other methodologies based on several samples to build a classifier, such as bagging, the CTC builds a single tree and as a consequence, it obtains comprehensible classifiers. The main motivation of this implementation is to make public and available an implementation of the CTC algorithm. With this purpose we have implemented the algorithm within the well-known WEKA data mining environment http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/). WEKA is an open source project that contains a collection of machine learning algorithms written in Java for data mining tasks. J48 is the implementation of C4.5 algorithm within the WEKA package. We called J48Consolidated to the implementation of CTC algorithm based on the J48 Java class.

Wyre estuary: summary of sampling locations and requirements.

The Wyre estuary is sampled for water quality four times a year. The sampling locations are shown in Figure 1, and their descriptions are found in Appendix 1.

Ribble estuary: summary of sampling locations and requirements

The Ribble estuary (North West England) is sampled for water quality twelve times a year. The suite of parameters used for baseline monitoring is only analysed four times a year on the designated sampling sites. The sampling locations are shown in Figure 1, and their descriptions are found in Appendix 1. The baseline monitoring stations have been chosen to respond to regional, national and European requirements. The suite of parameters to be analysed in the laboratory is listed in Tables 1 and 2. Appendix 2 lists the environmental quality objectives (EQOs) and standards (EQSs) for estuaries and coastal waters. These values will help in interpreting the collected data from the Ribble surveys.

Evaluation of rockfish abundance in untrawlable habitat: combining acoustic and complementary sampling tools

Rockfishes (Sebastes spp.) are an important component of North Pacific marine ecosystems and commercial fisheries. Because the rocky, high-relief substrate that rockfishes often inhabit is inaccessible to standard survey trawls, population abundance assessments for many rockfish species are difficult. As part of a large study to classify substrate and compare complementary sampling tools, we investigated the feasibility of using an acoustic survey in conjunction with a lowered stereo-video camera, a remotely operated vehicle, and a modified bottom trawl to estimate rockfish biomass in untrawlable habitat. The Snakehead Bank south of Kodiak Island, Alaska, was surveyed repeatedly over 4 days and nights. Dusky rockfish (S. variabilis), northern rockfish (S. polyspinis), and harlequin rockfish (S. variegatus) were the most abundant species observed on the bank. Backscatter attributed to rockfish were collected primarily near the seafloor at a mean height off the bottom of 1.5 m. Total rockfish backscatter and the height of backscatter off the bottom did not differ among survey passes or between night and day. Biomass estimates for the 41 square nautical-mile area surveyed on this small, predominantly untrawlable bank were 2350 metric tons (t) of dusky rockfish, 331 t of northern rockfish, and 137 t of harlequin rockfish. These biomass estimates are 5–60 times the density estimated for these rockfish species by a regularly conducted bottom trawl survey covering the bank and the surrounding shelf. This finding shows that bottom trawl surveys can underestimate the abundance of rockfishes in untrawlable areas and, therefore, may underestimate overall population abundance for these species.

Determinação de uma fonte de contaminantes no estuário do Rio Macaé através da técnica de problemas inversos

Um grande desafio da atualidade é a preservação dos recursos hídricos, bem como o correto manejo dos mesmos, frente à expansão das cidades e às atividades humanas. A qualidade de um corpo hídrico é usualmente avaliada através da análise de parâmetros biológicos, físicos e químicos. O comportamento de tais parâmetros pode convenientemente ser simulado através de modelos matemáticos e computacionais, que surgem assim como uma ferramenta bastante útil, por sua capacidade de geração de cenários que possam embasar, por exemplo, tomadas de decisão. Nesta tese são discutidas técnicas de estimação da localização e intensidade de uma fonte de contaminante conservativo, hipoteticamente lançado na região predominantemente fluvial de um estuário. O lançamento aqui considerado se dá de forma pontual e contínua e a região enfocada compreendeu o estuário do Rio Macaé, localizado na costa norte do Rio de Janeiro. O trabalho compreende a solução de um problema direto, que consiste no transporte bidimensional (integrado na vertical) desse contaminante hipotético, bem como a aplicação de técnicas de problemas inversos. Para a solução do transporte do contaminante, aqui modelada pela versão 2D horizontal da equação de advecção-difusão, foram utilizados como métodos de discretização o Método de Elementos Finitos e o Método de Diferenças Finitas. Para o problema hidrodinâmico foram utilizados dados de uma solução já desenvolvida para estuário do Rio Macaé. Analisada a malha de acordo com o método de discretização, foram definidas a geometria do estuário e os parâmetros hidrodinâmicos e de transporte. Para a estimação dos parâmetros propostos foi utilizada a técnica de problemas inversos, com o uso dos métodos Luus-Jaakola, Algoritmo de Colisão de Partículas e Otimização por Colônia de Formigas para a estimação da localização e do método Seção Áurea para a estimação do parâmetro de intensidade da fonte. Para a definição de uma fonte, com o objetivo de propor um cenário experimental idealizado e de coleta de dados de amostragem, foi realizada a análise de sensibilidade quanto aos parâmetros a serem estimados. Como os dados de amostragem de concentração foram sintéticos, o problema inverso foi resolvido utilizando-os com e sem ruído, esse introduzido de forma artificial e aleatória. Sem o uso de ruído, os três métodos mostraram-se igualmente eficientes, com uma estimação precisa em 95% das execuções. Já com o uso de dados de amostragem com ruídos de 5%, o método Luus-Jaakola mostrou-se mais eficiente em esforço e custo computacional, embora todos tenham estimado precisamente a fonte em 80% das execuções. Considerando os resultados alcançados neste trabalho tem-se que é possível estimar uma fonte de constituintes, quanto à sua localização e intensidade, através da técnica de problemas inversos. Além disso, os métodos aplicados mostraram-se eficientes na estimação de tais parâmetros, com estimações precisas para a maioria de suas execuções. Sendo assim, o estudo do comportamento de contaminantes, e principalmente da identificação de fontes externas, torna-se uma importante ferramenta para a gestão dos recursos hídricos, possibilitando, inclusive, a identificação de possíveis responsáveis por passivos ambientais.