Influência da paralisação escalonada da aeração na eficiência do tratamento aeróbio na manipueira em batelada

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Sistema com aeração, decantação e filtragem para melhoria da qualidade da água para irrigação localizada

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Envelhecimento da cachaça com circulação forçada e aeração

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Incorporação de gluconato ou diacetato de clorexidina a um cimento de ionômero de vidro: porosidade, rugosidade superficial e atividade antibiofilme

Pós-graduação em Ciências Odontológicas - FOAR

Uniformidade de distribuição de água em irrigação localizada com sistema de aeração, decantação e filtragem

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Desempenho de híbridos de melão rendilhados cultivados em substrato da fibra da casca de coco reutilizada

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Avaliação da influência do método de polimerização e da espessura da base de próteses totais na porosidade da resina acrílica

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Efeito de um revestimento com processamento rápido para fundição de titânio na camada de reação, porosidade interna, fluidez, rugosidade superficial e adaptação marginal de Copings

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise micromorfológica e relação com atributos de um solo sob diferentes usos e manejos

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Sustentabilidade, manejo da água e da aeração no cultivo semi-intensivo do camarão-da-amazônia Macrobrachium amazonicum em água hipereutrófica)

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Sistema especialista para automação do processo de aeração de grãos de milho em pequenas propriedades

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Eficiência energética em sistemas de aeração de silos de armazenagem de grãos, utilizando inversores de freqüência

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Modelo fuzzy para obtenção do tempo de aeração em silos verticais visando reduzir o consumo de energia elétrica

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

Imageamento da porosidade através de perfis geofísicos de poço

O imageamento da porosidade é uma representação gráfica da distribuição lateral da porosidade da rocha, estimada a partir de dados de perfis geofísicos de poço. Apresenta-se aqui uma metodologia para produzir esta imagem geológica, totalmente independente da intervenção do intérprete, através de um algoritmo, dito, interpretativo baseado em dois tipos de redes neurais artificiais. A primeira parte do algoritmo baseia-se em uma rede neural com camada competitiva e é construído para realizar uma interpretação automática do clássico gráfico o P_b - Φ_N, produzindo um zoneamento do perfil e a estimativa da porosidade. A segunda parte baseia-se em uma rede neural com função de base radial, projetado para realizar uma integração espacial dos dados, a qual pode ser dividida em duas etapas. A primeira etapa refere-se à correlação de perfis de poço e a segunda à produção de uma estimativa da distribuição lateral da porosidade. Esta metodologia ajudará o intérprete na definição do modelo geológico do reservatório e, talvez o mais importante, o ajudará a desenvolver de um modo mais eficiente as estratégias para o desenvolvimento dos campos de óleo e gás. Os resultados ou as imagens da porosidade são bastante similares às seções geológicas convencionais, especialmente em um ambiente deposicional simples dominado por clásticos, onde um mapa de cores, escalonado em unidades de porosidade aparente para as argilas e efetiva para os arenitos, mostra a variação da porosidade e a disposição geométrica das camadas geológicas ao longo da seção. Esta metodologia é aplicada em dados reais da Formação Lagunillas, na Bacia do Lago Maracaibo, Venezuela.

Determinação automática da porosidade e zoneamento de perfis através da rede neural artificial competitiva

Duas das mais importantes atividades da interpretação de perfis para avaliação de reservatórios de hidrocarbonetos são o zoneamento do perfil (log zonation) e o cálculo da porosidade efetiva das rochas atravessadas pelo poço. O zoneamento é a interpretação visual do perfil para identificação das camadas reservatório e, consequentemente, dos seus limites verticais, ou seja, é a separação formal do perfil em rochas reservatório e rochas selante. Todo procedimento de zoneamento é realizado de forma manual, valendo-se do conhecimento geológico-geofísico e da experiência do intérprete, na avaliação visual dos padrões (características da curva do perfil representativa de um evento geológico) correspondentes a cada tipo litológico específico. O cálculo da porosidade efetiva combina tanto uma atividade visual, na identificação dos pontos representativos de uma particular rocha reservatório no perfil, como a escolha adequada da equação petrofísica que relaciona as propriedades físicas mensuradas da rocha com sua porosidade. A partir do conhecimento da porosidade, será estabelecido o volume eventualmente ocupado por hidrocarboneto. Esta atividade, essencial para a qualificação de reservatórios, requer muito do conhecimento e da experiência do intérprete de perfil para a efetiva avaliação da porosidade efetiva, ou seja, a porosidade da rocha reservatório, isenta do efeito da argila sobre a medida das propriedades físicas da mesma. Uma forma eficiente de automatizar estes procedimentos e auxiliar o geofísico de poço nestas atividades, que particularmente demandam grande dispêndio de tempo, é apresentado nesta dissertação, na forma de um novo perfil, derivado dos perfis tradicionais de porosidade, que apresenta diretamente o zoneamento. Pode-se destacar neste novo perfil as profundidades do topo e da base das rochas reservatório e das rochas selante, escalonado na forma de porosidade efetiva, denominado perfil de porosidade efetiva zoneado. A obtenção do perfil de porosidade efetiva zoneado é baseado no projeto e execução de várias arquiteturas de rede neural artificial, do tipo direta, com treinamento não supervisionado e contendo uma camada de neurônios artificiais, do tipo competitivo. Estas arquiteturas são projetadas de modo a simular o comportamento do intérprete de perfil, quando da utilização do gráfico densidade-neutrônico, para as situações de aplicabilidade do modelo arenito-folhelho. A aplicabilidade e limitações desta metodologia são avaliadas diretamente sobre dados reais, oriundos da bacia do Lago Maracaibo (Venezuela).