Potencialidades analíticas do dietilditiofosfato de amônio em espectrometria de massas com plasma indutivamente acoplado empregando extração em fase sólida e sistemas de injeção em fluxo

Um sistema de injeção em fluxo envolvendo complexação com dietilditiofosfato de amônio e sorção de complexos metálicos em minicolunas de sílica gel modificada por grupos octadecil C18 é proposto para determinações multielementares em espectrometria de massa com plasma indutivamente acoplado. Influência da concentração de reagentes, natureza do ácido, tempo de reação, tempos de comutação, vazões e interferência de sódio foram investigadas. Água ou solução 2% v/v HNO3 podem ser utilizadas para lavar a coluna antes da eluição dos analitos com etanol. Amostras contendo 5000 mg Na L-1 e analisadas diretamente com o sistema proposto produzem uma concentração aparente de 63Cu de 0,45 µg L-1; por outro lado não foi observada interferência para As, Pb, Bi, Se, In, Tl, Cd, Hg e 65Cu. Para 0,25 % w/v NH4DTP e 3 mL de solução de amostra, curvas analíticas para Bi, Cu, Pb, As, Se, In, Tl, Cd, Hg no intervalo de 0,10 a 2,00 µg L-1 podem ser construídas com boas correlações (r2 > 0.998). A velocidade analítica e sensibilidade podem ser melhoradas pois dependem das condições de pré-concentração e eluição selecionadas. Com os parâmetros acima fixados, limites de detecção de 0.014 (Cu), 0.027 (As), 0.06 (Se), 0.02 (Cd), 0.029 (In), 0.043 (Hg), 0.02 (Tl), 0.06 (Pb) e 0.002 µg L-1 (Bi) foram obtidos.

Prevalência dos genótipos do papilomavírus humano: comparação entre três métodos de detecção em pacientes de Pernambuco, Brasil

OBJETIVO: comparar três métodos para detecção do HPV e determinar a prevalência dos genótipos encontrados. MÉTODOS: um total de 120 amostras de raspagem da região cervical de mulheres portadoras de neoplasia intraepitelial cervical foram analisadas pela reação em cadeia da polimerase convencional, usando os sistemas de primers MY09/11, GP05+/06+ e pela Nested-PCR. As amostras foram submetidas à extração de DNA e, logo após, amplificadas com os primers GH20 e PC04 (β-globina) para verificação da qualidade do DNA obtido e pela reação em cadeia da polimerase convencional e Nested-PCR. Os fragmentos amplificados foram visualizados em gel de agarose a 1,2%, corados com Blue Green Loading Dye I. As amostras positivas foram sequenciadas usando o sequenciador automático de DNA "MegaBACE 1000". Para análise estatística foram utilizados os teste do Χ2 e o de Fisher com nível de significância de 5%. RESULTADOS: quinze amostras não se amplificaram para os primers de β-globina, sendo eliminadas do estudo. Das amostras restantes, 40% (42/105) foram positivas para os primers MY09/11, 98% (103/105) para os primers GP05+/06+ e 92% (97/105) para Nested-PCR. Considerado as técnicas MY09/11 e GP05+/06+, foi possível observar 100% de amostras positivas para o HPV. Neste estudo, a prevalência dos genótipos foi de 58, 23, 5, 4 e 3% para HPVs 16, 18, 31, 33 e 56, respectivamente. Os HPV 67 e 83 apresentaram 2% e os HPV 6, 11, 58 e candHPV85, 1% cada. A prevalência dos genótipos neste estudo está de acordo com o reportado em todo o mundo (IC95%=0,4657-0,8976). CONCLUSÕES: para obter resultados mais confiáveis, é necessário o uso de mais que um sistema de primers para detecção do HPV. Acredita-se que as três técnicas estudadas são importantes e adequadas para o diagnóstico clínico do HPV quando apropriadamente combinadas.

Investigação para detecção automática de falhas têxteis

Este trabalho apresenta uma aplicação de Dimensão Fractal (DF) e técnicas de segmentação de imagens na inspeção industrial automática. Foi desenvolvido um sistema para a indústria têxtil objetivando a detecção de defeitos. A indústria têxtil se particulariza por ter um tipo de produção que torna inviável a utilização das técnicas de extração de características morfológiocas, usualmente empregadas em sistemas de controle de qualidade baseados na visão. Basicamente o sistema implementado compara dados obtidos de imagens digitalizadas, as características destes dados dependem do método selecionado. Dois tipos de métodos podem ser usados: métodos de segmentação e dimensão fractal. Para implementação no sistema, métodos de segmentação conhecidos foram adaptados e aperfeiçoados visando a determinação de variações em uma imagem do tecido (o que caracteriza a existência de uma falha). Na utilização da Dimensão Fractal como uma ferramenta para análise de imagens e controle de qualidade utiliza-se um algoritmo que calcula os valores de dimensão fractal de imagens em toda a região teoricamente admissível (2 <= DF <= 3). Os vários métodos foram comparados quanto a sua eficiência, precisão e aplicabilidade.

Correlação de alarmes e diagnóstico no gerenciamento de sistemas supervisionados por computador

Este trabalho investiga a aplicação de métodos e técnicas de correlação de alarmes na detecção e diagnóstico de falhas em sistemas supervisionados por computador. Atualmente, alguns centros de supervisão ainda não se utilizam destas técnicas para o tratamento das informações recebidas de suas redes de supervisão, ficando para os operadores a responsabilidade de identificar estas correlações. Com o crescente volume de informações recebidas pelos centros de supervisão, devido ao aumento da heterogeneidade e do número de equipamentos supervisionados, torna a identificação manual da correlação dos alarmes lenta e pouco precisa. Objetivando melhorar a qualidade do serviços prestados pelos centros de supervisões, este trabalho propõe o uso de uma rede Bayesiana como método de correlação de alarmes e uma técnica de limitação de escopo para atingir uma melhor performance na propagação desta correlação. Através dos conceitos desenvolvidos neste trabalho, foi implementado um protótipo de correlação de alarmes para um sistema de supervisão existente no mercado, neste protótipo modela-se a rede Bayesiana em um banco de dados relacional e, como resultado desta implementação apresenta-se a interface desenvolvida para a supervisão.

Injeção distribuída de falhas para validação de dependabilidade de sistemas distribuídos de larga escala

Uma etapa fundamental no desenvolvimento de sistemas tolerantes a falhas é a fase de validação, onde é verificado se o sistema está reagindo de maneira correta à ocorrência de falhas. Uma das técnicas usadas para validar experimentalmente um sistema é injeção de falhas. O recente uso de sistemas largamente distribuídos para execução dos mais diversos tipos de aplicações, faz com que novas técnicas para validação de mecanismos de tolerância a falhas sejam desenvolvidas considerando este novo cenário. Injeção de falhas no sistema de comunicação do nodo é uma técnica tradicional para a validação de aplicações distribuídas, para forçar a ativação dos mecanismos de detecção e recuperação de erros relacionados à troca de mensagens. A condução de experimentos com injetores de comunicação tradicionais é feita pelo uso do injetor em uma máquina do sistema distribuído. Se o cenário desejado é de múltiplas falhas, o injetor deve ser instanciado independentemente nas n máquinas que as falhas serão injetadas. O controle de cada injetor é individual, o que dificulta a realização do experimento. Esta dificuldade aumenta significativamente se o cenário for um sistema distribuído de larga escala. Outro problema a considerar é a ausência de ferramentas apropriadas para a emulação de determinados cenários de falhas. Em aplicações distribuídas de larga escala, um tipo comum de falha é o particionamento de rede. Não há ferramentas que permitam diretamente a validação ou a verificação do processo de defeito de aplicações distribuídas quando ocorre um particionamento de rede Este trabalho apresenta o estudo de uma abordagem para injeção de falhas que permita o teste de atributos de dependabilidade de aplicações distribuídas de pequena e larga escala implementadas em Java. A abordagem considera a não obrigatoriedade da alteração do código da aplicação sob teste; a emulação de um cenário de falhas múltiplas que ocorrem em diferentes nodos, permitindo o controle centralizado do experimento; a validação de aplicações que executem em sistemas distribuídos de larga escala e consideram um modelo de falhas realista deste tipo de ambiente, incluindo particionamentos de rede. A viabilidade da abordagem proposta é mostrada através do desenvolvimento do protótipo chamado FIONA (Fault Injector Oriented to Network Applications), o qual atualmente injeta falhas em aplicações desenvolvidas sob o protocolo UDP.

Detecção de movimento, acompanhamento e extração de informações de objetos móveis

O tráfego de veículos, principalmente nas vias públicas de regiões densamente povoadas, tem sido objeto de preocupação por diversos aspectos: segurança no trânsito, supervisão da frota, controle de poluição, prevenção, registro de irregularidades, etc. Sistemas eletrônicos tradicionais são apontados como limitados pelas dificuldades apresentadas na instalação dos sensores e poucos recursos para extração de informações. Este trabalho propõe um sistema baseado no processamento digital de imagens em vídeo para detectar, acompanhar e extrair informações de um veículo em movimento, tais como: posição, velocidade e dimensões. Embora técnicas de pré-processamento sejam empregadas para minimizar problemas iluminação e trepidação, informações obtidas nas etapas finais do processamento, tendem a distorcer em função destes fatores. Algoritmos baseados em análise probabilística no domínio espaço temporal de imagens 2-D são propostos para segmentar o objeto mesmo na presença destes fatores. A fim de tornar o acompanhamento mais robusto a oclusões e pixels espúrio s, é proposto um método que detecta e rejeita posições inconsistentes do objeto de acordo com a estimativa de sua próxima posição.

Um estudo sobre detecção de desvios: aplicação em bancos de dados da Secretaria da Saúde do Rio Grande do Sul

A mineração de dados é o núcleo do processo de descoberta de conhecimento em base de dados. Durante a mineração podem ser aplicadas diversas técnicas para a extração de conhecimento. Cada técnica disponível visa à realização de um objetivo e é executada de uma forma em particular. O foco desta dissertação é uma destas técnicas conhecida como detecção de desvios. A detecção de desvios é baseada no reconhecimento do padrão existente nos dados avaliados e a capacidade de identificar valores que não suportem o padrão identificado. Este trabalho propõe uma sistemática de avaliação dos dados, com o objetivo de identificar os registros que destoam do padrão encontrado. Para este estudo são aplicadas algumas técnicas de avaliação estatística. Inicialmente é apresentada uma revisão bibliográfica sobre descoberta de conhecimento em base de dados (DCBD) e mineração de dados (MD). Na seqüência, são apresentados os principais conceitos que auxiliam na definição do que é um desvio, quais as técnicas utilizadas para a detecção e a forma de avaliação do mesmo. Dando continuidade ao trabalho, a sistemática CRISP_DM é descrita por ser aplicada aos estudos de casos realizados. A seguir, são descritos os estudos de casos realizados que utilizaram as bases da Secretaria da Saúde do Rio Grande do Sul (SES). Finalmente, são apresentados as conclusões do estudo e possíveis trabalhos futuros.

Aplicação de técnicas de mineração de texto na detecção de discrepâncias em documentos fiscais

A implantação dos sistemas de notas fiscais eletrônicas proporcionou uma grande quantidade de dados para as administrações tributárias. Analisar esses dados e extrair informações importantes é um desafio. Esse trabalho buscou, por meio de técnicas de análise de dados e mineração de textos, identificar, a partir da descrição dos serviços prestados, notas emitidas incorretamente a fim de respaldar um melhor planejamento de fiscalizações.

Detecção de interface em tanques de petróleo usando transmissores de nível e controladores Fuzzy

This work presents a proposal to detect interface in atmospheric oil tanks by installing a differential pressure level transmitter to infer the oil-water interface. The main goal of this project is to maximize the quantity of free water that is delivered to the drainage line by controlling the interface. A Fuzzy Controller has been implemented by using the interface transmitter as the Process Variable. Two ladder routine was generated to perform the control. One routine was developed to calculate the error and error variation. The other was generate to develop the fuzzy controller itself. By using rules, the fuzzy controller uses these variables to set the output. The output is the position variation of the drainage valve. Although the ladder routine was implemented into an Allen Bradley PLC, Control Logix family it can be implemented into any brand of PLCs

Sistema de supervisão aérea baseado em navegação visual para detecção de anomalias em instalações de petróleo e gás

This work deals with the development of a prototype of a helicopter quadrotor for monitoring applications in oil facilities. Anomaly detection problems can be resolved through monitoringmissions performed by a suitably instrumented quadrotor, i.e. infrared thermosensors should be embedded. The proposed monitoring system aims to reduce accidents as well as to make possible the use of non-destructive techniques for detection and location of leaks caused by corrosion. To this end, the implementation of a prototype, its stabilization and a navigation strategy have been proposed. The control strategy is based on dividing the problem into two control hierarchical levels: the lower level stabilizes the angles and the altitude of the vehicle at the desired values, while the higher one provide appropriate references signals to the lower level in order the quadrotor performs the desired movements. The navigation strategy for helicopter quadrotor is made using information provided by a acquisition image system (monocular camera) embedded onto the helicopter. Considering that the low-level control has been solved, the proposed vision-based navigation technique treats the problem as high level control strategies, such as, relative position control, trajectory generation and trajectory tracking. For the position control we use a control technique for visual servoing based on image features. The trajectory generation is done in a offline step, which is a visual trajectory composed of a sequence of images. For the trajectory tracking problem is proposed a control strategy by continuous servovision, thus enabling a navigation strategy without metric maps. Simulation and experimental results are presented to validate the proposal

Implantação de um sistema de detecção de vazamentos em oleodutos com tratamento de alarmes falsos

The pumping of fluids in pipelines is the most economic and safe form of transporting fluids. That explains why in Europe there was in 1999 about 30.000 Km [7] of pipelines of several diameters, transporting millíons of cubic meters of crude oil end refined products, belonging to COCAWE (assaciation of companies of petroleum of Europe for health, environment and safety, that joint several petroleum companies). In Brazil they are about 18.000 Km of pipelines transporting millions of cubic meters of liquids and gases. In 1999, nine accidents were registered to COCAWE. Among those accidents one brought a fatal victim. The oil loss was of 171 m3, equivalent to O,2 parts per million of the total of the transported volume. Same considering the facts mentioned the costs involved in ao accident can be high. An accident of great proportions can bríng loss of human lives, severe environmental darnages, loss of drained product, loss . for dismissed profit and damages to the image of the company high recovery cost. In consonance with that and in some cases for legal demands, the companies are, more and more, investing in systems of Leak detection in pipelines based on computer algorithm that operate in real time, seeking wíth that to minimize still more the drained volumes. This decreases the impacts at the environment and the costs. In general way, all the systems based on softWare present some type of false alarm. In general a commitment exists betWeen the sensibílity of the system and the number of false alarms. This work has as objective make a review of thé existent methods and to concentrate in the analysis of a specific system, that is, the system based on hydraulic noise, Pressure Point Analyzis (PPA). We will show which are the most important aspects that must be considered in the implementation of a Leak Detection System (LDS), from the initial phase of the analysis of risks passing by the project bases, design, choice of the necessary field instrumentation to several LDS, implementation and tests. We Will make na analysis of events (noises) originating from the flow system that can be generator of false alarms and we will present a computer algorithm that restricts those noises automatically

Detecção e classificação de modos de operação do bombeio mecânico via cartas dinamométricas

The precision and the fast identification of abnormalities of bottom hole are essential to prevent damage and increase production in the oil industry. This work presents a study about a new automatic approach to the detection and the classification of operation mode in the Sucker-rod Pumping through dynamometric cards of bottom hole. The main idea is the recognition of the well production status through the image processing of the bottom s hole dynamometric card (Boundary Descriptors) and statistics and similarity mathematics tools, like Fourier Descriptor, Principal Components Analysis (PCA) and Euclidean Distance. In order to validate the proposal, the Sucker-Rod Pumping system real data are used

Técnicas neuronais de agrupamentos aplicadas à detecção de anomalias em mamogramas digitais

This work proposes the development of an intelligent system for analysis of digital mammograms, capable to detect and to classify masses and microcalcifications. The digital mammograms will be pre-processed through techniques of digital processing of images with the purpose of adapting the image to the detection system and automatic classification of the existent calcifications in the suckles. The model adopted for the detection and classification of the mammograms uses the neural network of Kohonen by the algorithm Self Organization Map - SOM. The algorithm of Vector quantization, Kmeans it is also used with the same purpose of the SOM. An analysis of the performance of the two algorithms in the automatic classification of digital mammograms is developed. The developed system will aid the radiologist in the diagnosis and accompaniment of the development of abnormalities

Aplicação de sistemas multi-classificadores no diagnóstico de falhas em motores de indução trifásicos

Equipment maintenance is the major cost factor in industrial plants, it is very important the development of fault predict techniques. Three-phase induction motors are key electrical equipments used in industrial applications mainly because presents low cost and large robustness, however, it isn t protected from other fault types such as shorted winding and broken bars. Several acquisition ways, processing and signal analysis are applied to improve its diagnosis. More efficient techniques use current sensors and its signature analysis. In this dissertation, starting of these sensors, it is to make signal analysis through Park s vector that provides a good visualization capability. Faults data acquisition is an arduous task; in this way, it is developed a methodology for data base construction. Park s transformer is applied into stationary reference for machine modeling of the machine s differential equations solution. Faults detection needs a detailed analysis of variables and its influences that becomes the diagnosis more complex. The tasks of pattern recognition allow that systems are automatically generated, based in patterns and data concepts, in the majority cases undetectable for specialists, helping decision tasks. Classifiers algorithms with diverse learning paradigms: k-Neighborhood, Neural Networks, Decision Trees and Naïves Bayes are used to patterns recognition of machines faults. Multi-classifier systems are used to improve classification errors. It inspected the algorithms homogeneous: Bagging and Boosting and heterogeneous: Vote, Stacking and Stacking C. Results present the effectiveness of constructed model to faults modeling, such as the possibility of using multi-classifiers algorithm on faults classification

Proposta de algoritmo para detecção de vazamentos em oleodutos utilizando análise freqüencial de sinais de pressão

Pipeline leak detection is a matter of great interest for companies who transport petroleum and its derivatives, in face of rising exigencies of environmental policies in industrialized and industrializing countries. However, existing technologies are not yet fully consolidated and many studies have been accomplished in order to achieve better levels of sensitivity and reliability for pipeline leak detection in a wide range of flowing conditions. In this sense, this study presents the results obtained from frequency spectrum analysis of pressure signals from pipelines in several flowing conditions like normal flowing, leakages, pump switching, etc. The results show that is possible to distinguish between the frequency spectra of those different flowing conditions, allowing recognition and announce of liquid pipeline leakages from pressure monitoring. Based upon these results, a pipeline leak detection algorithm employing frequency analysis of pressure signals is proposed, along with a methodology for its tuning and calibration. The proposed algorithm and its tuning methodology are evaluated with data obtained from real leakages accomplished in pipelines transferring crude oil and water, in order to evaluate its sensitivity, reliability and applicability to different flowing conditions