Random regression models to estimate genetic parameters for milk production of Guzerat cows using orthogonal Legendre polynomials

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

Estudo das técnicas inferenciais de bioestatística com aplicação a dados de natureza biológica

A todo o momento, pesquisadores de diversas áreas do conhecimento buscam propor novos métodos e procedimentos, contestar teorias atualmente aceitas, descobrir novos ativos e fórmulas ou aprimorar aquelas já existentes. Contudo, para que estas novas proposições sejam aceitas na comunidade cientifica é imprescindível que existam dados que comprovem o estudo realizado. A bioestatística é uma ciência que permite descrever, comparar e fazer inferências a partir destes dados, com certo grau de confiança, tornando uma pesquisa muito mais robusta e confiável. A presente revisão bibliográfica objetiva trazer a bioestatística de uma forma simples, livre da complexidade matemática e com exemplos da biologia, para que qualquer aluno da área de biológicas possa compreender o conteúdo sem grandes dificuldades. O trabalho está basicamente dividido em dois temas: “Estimação de Parâmetros” e “Testes de Hipóteses”, sendo que neste último serão abordados exemplos para os testes paramétricos e não-paramétricos em cada comparação apresentada

Metodologia de atribuição dos escores visuais e estudo de associação genômica para os escores de conformação, precocidade e musculosidade em bovinos Nelore

Pós-graduação em Genética e Melhoramento Animal - FCAV

Extração de feições retas e cálculo de entidades pontuais a partir de dados LASER para o ajustamento relativo de faixas

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Análise genética de escores visuais e sua relação com características reprodutivas de animais da raça Nelore

Pós-graduação em Genética e Melhoramento Animal - FCAV

Aplicação e avaliação de desempenho de um sistema de otimização em tempo real em uma unidade de produção de propeno.

Com o objetivo de aumentar o lucro de plantas químicas, a Otimização em Tempo Real (RTO) é uma ferramenta que busca determinar as condições ótimas operacionais do processo em estado estacionário, respeitando as restrições operacionais estabelecidas. Neste trabalho foi realizada a implementação prática de um ciclo RTO em um processo de destilação por recompressão de vapor (VRD), propileno-propano, da Refinaria de Paulínia (Petrobras S.A.), a partir de dados históricos da planta. Foram consideradas as principais etapas de um ciclo clássico de RTO: identificação de estado estacionário, reconciliação de dados, estimação de parâmetros e otimização econômica. Essa unidade foi modelada, simulada e otimizada em EMSO (Environment for Modeling, Simulation and Optimization), um simulador de processos orientado a equações desenvolvido no Brasil. Foram analisados e comparados dois métodos de identificação de estado estacionário, um baseado no teste estatístico F e outro baseado em wavelets. Ambos os métodos tiveram resultados semelhantes e mostraram-se capazes de identificar os estados estacionários de forma satisfatória, embora seja necessário o ajuste de parâmetros na sua implementação. Foram identificados alguns pontos estacionários para serem submetidos ao ciclo RTO e foi possível verificar a importância de partir de um estado estacionário para a continuidade do ciclo, já que essa é uma premissa do método. A partir dos pontos analisados, os resultados deste estudo mostram que o RTO é capaz de aumentar o ganho econômico entre 2,5-24%, dependendo das condições iniciais consideradas, o que pode representar ganhos de até 18 milhões de dólares por ano. Além disso, para essa unidade, verificou-se que o compressor é um equipamento limitante no aumento de ganho econômico do processo.

Metodo Rb-Sr em rochas sedimentares: aplicação para as Bacias do Paraná e do Amazonas

Estudo radiométrico em sedimentos com posição estratigráfica conhecida, das Bacias do Paraná e do Amazonas, permite estabelecer critérios de seleção de amostras e procedimentos experimentais adequados para a obtenção de idades significativas. Foram efetuadas 120 determinações Rb-Sr e 44 K-Ar. As idades K-Ar foram empregadas essencialmente para auxiliar a interpretação dos dados Rb-Sr. As interpretações Rb-Sr foram efetuadas mediante gráficos com linhas isócronas. Na avaliação estatística dos dados, o método usual dos mínimos quadrados, revelou-se deficiente na estimação dos parâmetros, em alguns exemplos testados. Na presente investigação, a melhor isócrona em cada caso foi definida levando-se em conta uma ponderação adequada para os pontos e uma correlação entre os erros específica e conveniente. A formação Ponta Grossa foi estudada em 8 amostras provenientes de testemunhos de 5 sondagens da Petrobrás S. A. na Bacia do Paraná. Os resultados obtidos em pelo menos 2 deles são concordantes com a idade estratigráfica. Nos outros 2 poços, apesar dos poucos dados, as isócronas mostram uma possível concordância, indicando que a diagênese teria ocorrido logo após a sedimentação marinha. A formação Rio Bonito, estudada em 8 amostras do poço TV-4-SC, apresentou 3 isócronas aproximadamente paralelas, com idades mais ou menos semelhantes e concordantes com a idade estratigráfica. Tal comportamento indicaria uma homogeneização isotópica mesmo entre as frações grosseiras. Dentre as amostras estudadas na Bacia do Paraná, os sedimentos da Formação Itararé foram os únicos que não puderam ser interpretados adequadamente. Isto evidenciou que as isócronas Rb-Sr devem ser restritas a rochas de apenas um determinado tipo litológico, quando examinamos Formações como a Itataré, de ambientes variados (fluvial, lacustre, glacial, marinho). A formação Trombetas foi estudada em 7 amostras de 2 poços localizados no Médio Amazonas. Ambas as isócronas obtidas, indicando idade ordoviciana-siluriana permitem supor que houve apenas uma homogeneização isotópica parcial após a deposição. Os dados podem ser considerados concordantes se forem levados em conta os erros experimentais das isócronas. As Formações Maecuru e Ereré foram estudadas em 6 amostras do poço MS-4-AM. A litologia desfavorável das 4 amostras da Formação Ereré (Membro Ariramba), levaram o autor a definir uma "isócrona mínima", cuja idade revelou-se próxima da admitida estratigraficamente. A Formação Maecuru (Membro Jatapu), estudada em 2 arenitos arcozianos, apesar do material não ser considerado satisfatório para datações, evidenciaram uma isócrona de referência cuja idade é compatível com a situação estratigráfica. A Formação Curuá foi analisada em 3 amostras do poço NA-1-PA. Tanto as rochas totais como as frações situaram-se sobre uma isócrona de referência cuja idade calculada apresentou concordância, com a idade estratigráfica, dentro do erro experimental. A boa correlação linear verificada leva a admitir uma diagênese precoce, acompanhada de equilíbrio entre os isótopos de Sr. A Formação Itaituba foi investigada em 7 amostras de 2 poços, situados um de cada lado do Alto de Purus. Os folhetos evidenciaram grande dispersão dos pontos sobre o diagrama Rb87/Sr86 x Sr87/Sr86, devida a teores variáveis de minerais detríticos difíceis de serem identificados petrograficamente. Novamente foi traçada uma "isócrona mínima" da qual participaram materiais calcíferos. As idades identicas, bem como a concordância com a idade estratigráfica da formação, parecem demonstrar a validade da técnica empregada. Os dados do presente trabalho indicam que rochas sedimentares podem ser datadas pelo método Rb-Sr, desde que sejam obedecidos alguns critérios importantes de seleção do material. Além disso devem ser empregadas técnicas apropriadas, tais como separação ) granulométrica de frações menores que 2 ou 4 μ, ou lixiaviação com HCl. As isócronas a serem traçadas, as quais indicariam a época da diagênese, devem incluir material de litologia semelhante, de um só ambiente de formação. As análises K-Ar podem servir como dados auxiliares, principalmente para avaliar a quantidade de material detrítico existente no sistema.

Real time optimization in chemical process: evaluation of strategies, improvements and industrial application.

The increasing economic competition drives the industry to implement tools that improve their processes efficiencies. The process automation is one of these tools, and the Real Time Optimization (RTO) is an automation methodology that considers economic aspects to update the process control in accordance with market prices and disturbances. Basically, RTO uses a steady-state phenomenological model to predict the process behavior, and then, optimizes an economic objective function subject to this model. Although largely implemented in industry, there is not a general agreement about the benefits of implementing RTO due to some limitations discussed in the present work: structural plant/model mismatch, identifiability issues and low frequency of set points update. Some alternative RTO approaches have been proposed in literature to handle the problem of structural plant/model mismatch. However, there is not a sensible comparison evaluating the scope and limitations of these RTO approaches under different aspects. For this reason, the classical two-step method is compared to more recently derivative-based methods (Modifier Adaptation, Integrated System Optimization and Parameter estimation, and Sufficient Conditions of Feasibility and Optimality) using a Monte Carlo methodology. The results of this comparison show that the classical RTO method is consistent, providing a model flexible enough to represent the process topology, a parameter estimation method appropriate to handle measurement noise characteristics and a method to improve the sample information quality. At each iteration, the RTO methodology updates some key parameter of the model, where it is possible to observe identifiability issues caused by lack of measurements and measurement noise, resulting in bad prediction ability. Therefore, four different parameter estimation approaches (Rotational Discrimination, Automatic Selection and Parameter estimation, Reparametrization via Differential Geometry and classical nonlinear Least Square) are evaluated with respect to their prediction accuracy, robustness and speed. The results show that the Rotational Discrimination method is the most suitable to be implemented in a RTO framework, since it requires less a priori information, it is simple to be implemented and avoid the overfitting caused by the Least Square method. The third RTO drawback discussed in the present thesis is the low frequency of set points update, this problem increases the period in which the process operates at suboptimum conditions. An alternative to handle this problem is proposed in this thesis, by integrating the classic RTO and Self-Optimizing control (SOC) using a new Model Predictive Control strategy. The new approach demonstrates that it is possible to reduce the problem of low frequency of set points updates, improving the economic performance. Finally, the practical aspects of the RTO implementation are carried out in an industrial case study, a Vapor Recompression Distillation (VRD) process located in Paulínea refinery from Petrobras. The conclusions of this study suggest that the model parameters are successfully estimated by the Rotational Discrimination method; the RTO is able to improve the process profit in about 3%, equivalent to 2 million dollars per year; and the integration of SOC and RTO may be an interesting control alternative for the VRD process.

Modelagem e simulação da solubilidade de sais em sistemas aquosos com Monoetilenoglicol

Primary processing of natural gas platforms as Mexilhão Field (PMXL-1 ) in the Santos Basin, where monoethylene glycol (MEG) has been used to inhibit the formation of hydrates, present operational problems caused by salt scale in the recovery unit of MEG. Bibliographic search and data analysis of salt solubility in mixed solvents, namely water and MEG, indicate that experimental reports are available to a relatively restricted number of ionic species present in the produced water, such as NaCl and KCl. The aim of this study was to develop a method for calculating of salt solubilities in mixed solvent mixtures, in explantion, NaCl or KCl in aqueous mixtures of MEG. The method of calculating extend the Pitzer model, with the approach Lorimer, for aqueous systems containing a salt and another solvent (MEG). Python language in the Integrated Development Environment (IDE) Eclipse was used in the creation of the computational applications. The results indicate the feasibility of the proposed calculation method for a systematic series of salt (NaCl or KCl) solubility data in aqueous mixtures of MEG at various temperatures. Moreover, the application of the developed tool in Python has proven to be suitable for parameter estimation and simulation purposes

Degradação fotocatalítica oxidativa do fenol utilizando carvão obtido da pirólise de diferentes biomassas

The modern industrial progress has been contaminating water with phenolic compounds. These are toxic and carcinogenic substances and it is essential to reduce its concentration in water to a tolerable one, determined by CONAMA, in order to protect the living organisms. In this context, this work focuses on the treatment and characterization of catalysts derived from the bio-coal, by-product of biomass pyrolysis (avelós and wood dust) as well as its evaluation in the phenol photocatalytic degradation reaction. Assays were carried out in a slurry bed reactor, which enables instantaneous measurements of temperature, pH and dissolved oxygen. The experiments were performed in the following operating conditions: temperature of 50 °C, oxygen flow equals to 410 mL min-1 , volume of reagent solution equals to 3.2 L, 400 W UV lamp, at 1 atm pressure, with a 2 hours run. The parameters evaluated were the pH (3.0, 6.9 and 10.7), initial concentration of commercial phenol (250, 500 and 1000 ppm), catalyst concentration (0, 1, 2, and 3 g L-1 ), nature of the catalyst (activated avelós carbon washed with dichloromethane, CAADCM, and CMADCM, activated dust wood carbon washed with dichloromethane). The results of XRF, XRD and BET confirmed the presence of iron and potassium in satisfactory amounts to the CAADCM catalyst and on a reduced amount to CMADCM catalyst, and also the surface area increase of the materials after a chemical and physical activation. The phenol degradation curves indicate that pH has a significant effect on the phenol conversion, showing better results for lowers pH. The optimum concentration of catalyst is observed equals to 1 g L-1 , and the increase of the initial phenol concentration exerts a negative influence in the reaction execution. It was also observed positive effect of the presence of iron and potassium in the catalyst structure: betters conversions were observed for tests conducted with the catalyst CAADCM compared to CMADCM catalyst under the same conditions. The higher conversion was achieved for the test carried out at acid pH (3.0) with an initial concentration of phenol at 250 ppm catalyst in the presence of CAADCM at 1 g L-1 . The liquid samples taken every 15 minutes were analyzed by liquid chromatography identifying and quantifying hydroquinone, p-benzoquinone, catechol and maleic acid. Finally, a reaction mechanism is proposed, cogitating the phenol is transformed into the homogeneous phase and the others react on the catalyst surface. Applying the model of Langmuir-Hinshelwood along with a mass balance it was obtained a system of differential equations that were solved using the Runge-Kutta 4th order method associated with a optimization routine called SWARM (particle swarm) aiming to minimize the least square objective function for obtaining the kinetic and adsorption parameters. Related to the kinetic rate constant, it was obtained a magnitude of 10-3 for the phenol degradation, 10-4 to 10-2 for forming the acids, 10-6 to 10-9 for the mineralization of quinones (hydroquinone, p-benzoquinone and catechol), 10-3 to 10-2 for the mineralization of acids.

Algoritmo modificado de PSO matricial aplicado a identificação de sistemas com análise de convergência

Recentemente diversas técnicas de computação evolucionárias têm sido utilizadas em áreas como estimação de parâmetros de processos dinâmicos lineares e não lineares ou até sujeitos a incertezas. Isso motiva a utilização de algoritmos como o otimizador por nuvem de partículas (PSO) nas referidas áreas do conhecimento. Porém, pouco se sabe sobre a convergência desse algoritmo e, principalmente, as análises e estudos realizados têm se concentrado em resultados experimentais. Por isso, é objetivo deste trabalho propor uma nova estrutura para o PSO que permita analisar melhor a convergência do algoritmo de forma analítica. Para isso, o PSO é reestruturado para assumir uma forma matricial e reformulado como um sistema linear por partes. As partes serão analisadas de forma separada e será proposta a inserção de um fator de esquecimento que garante que a parte mais significativa deste sistema possua autovalores dentro do círculo de raio unitário. Também será realizada a análise da convergência do algoritmo como um todo, utilizando um critério de convergência quase certa, aplicável a sistemas chaveados. Na sequência, serão realizados testes experimentais de maneira a verificar o comportamento dos autovalores após a inserção do fator de esquecimento. Posteriormente, os algoritmos de identificação de parâmetros tradicionais serão combinados com o PSO matricial, de maneira a tornar os resultados da identificação tão bons ou melhores que a identificação apenas com o PSO ou, apenas com os algoritmos tradicionais. Os resultados mostram a convergência das partículas em uma região delimitada e que as funções obtidas após a combinação do algoritmo PSO matricial com os algoritmos convencionais, apresentam maior generalização para o sistema apresentado. As conclusões a que se chega é que a hibridização, apesar de limitar a busca por uma partícula mais apta do PSO, permite um desempenho mínimo para o algoritmo e ainda possibilita melhorar o resultado obtido com os algoritmos tradicionais, permitindo a representação do sistema aproximado em quantidades maiores de frequências.

Modelos autorregressivos com valores inteiros não negativos : aplicação em séries económicas de Cabo Verde

No estudo de séries temporais, os processos estocásticos usuais assumem que as distribuições marginais são contínuas e, em geral, não são adequados para modelar séries de contagem, pois as suas características não lineares colocam alguns problemas estatísticos, principalmente na estimação dos parâmetros. Assim, investigou-se metodologias apropriadas de análise e modelação de séries com distribuições marginais discretas. Neste contexto, Al-Osh and Alzaid (1987) e McKenzie (1988) introduziram na literatura a classe dos modelos autorregressivos com valores inteiros não negativos, os processos INAR. Estes modelos têm sido frequentemente tratados em artigos científicos ao longo das últimas décadas, pois a sua importância nas aplicações em diversas áreas do conhecimento tem despertado um grande interesse no seu estudo. Neste trabalho, após uma breve revisão sobre séries temporais e os métodos clássicos para a sua análise, apresentamos os modelos autorregressivos de valores inteiros não negativos de primeira ordem INAR (1) e a sua extensão para uma ordem p, as suas propriedades e alguns métodos de estimação dos parâmetros nomeadamente, o método de Yule-Walker, o método de Mínimos Quadrados Condicionais (MQC), o método de Máxima Verosimilhança Condicional (MVC) e o método de Quase Máxima Verosimilhança (QMV). Apresentamos também um critério automático de seleção de ordem para modelos INAR, baseado no Critério de Informação de Akaike Corrigido, AICC, um dos critérios usados para determinar a ordem em modelos autorregressivos, AR. Finalmente, apresenta-se uma aplicação da metodologia dos modelos INAR em dados reais de contagem relativos aos setores dos transportes marítimos e atividades de seguros de Cabo Verde.

Efeito dos dias da semana na volatilidade do índice S&P 500: Um estudo empírico

Mestrado em Contabilidade e Análise Financeira,

Modelos autorregressivos com valores inteiros não negativos : aplicação em séries económicas de Cabo Verde

No estudo de séries temporais, os processos estocásticos usuais assumem que as distribuições marginais são contínuas e, em geral, não são adequados para modelar séries de contagem, pois as suas características não lineares colocam alguns problemas estatísticos, principalmente na estimação dos parâmetros. Assim, investigou-se metodologias apropriadas de análise e modelação de séries com distribuições marginais discretas. Neste contexto, Al-Osh and Alzaid (1987) e McKenzie (1988) introduziram na literatura a classe dos modelos autorregressivos com valores inteiros não negativos, os processos INAR. Estes modelos têm sido frequentemente tratados em artigos científicos ao longo das últimas décadas, pois a sua importância nas aplicações em diversas áreas do conhecimento tem despertado um grande interesse no seu estudo. Neste trabalho, após uma breve revisão sobre séries temporais e os métodos clássicos para a sua análise, apresentamos os modelos autorregressivos de valores inteiros não negativos de primeira ordem INAR (1) e a sua extensão para uma ordem p, as suas propriedades e alguns métodos de estimação dos parâmetros nomeadamente, o método de Yule-Walker, o método de Mínimos Quadrados Condicionais (MQC), o método de Máxima Verosimilhança Condicional (MVC) e o método de Quase Máxima Verosimilhança (QMV). Apresentamos também um critério automático de seleção de ordem para modelos INAR, baseado no Critério de Informação de Akaike Corrigido, AICC, um dos critérios usados para determinar a ordem em modelos autorregressivos, AR. Finalmente, apresenta-se uma aplicação da metodologia dos modelos INAR em dados reais de contagem relativos aos setores dos transportes marítimos e atividades de seguros de Cabo Verde.

Seleção massal em amendoim forrageiro com foco no vigor de plantas, tamanho e produtividade de sementes.

O amendoim forrageiro (Arachis pintoi) é uma leguminosa de grande interesse para a pecuária nacional, porém sua utilização no Brasil vem sendo limitada pelo alto preço e baixa oferta das sementes no mercado. Cultivares com maior produtividade e/ou maior densidade de sementes podem contribuir para mitigar esse problema. Este estudo teve como objetivo realizar seleção massal em A. pintoi cv. BRS Mandobi, visando identificar plantas com elevado vigor, alta produtividade de sementes e variabilidade para tamanho de semente. Em 2012, foram estabelecidas 615 parcelas com plantas individuais a partir de sementes pequenas. Primeiramente, foram selecionadas 149 plantas com base na avaliação visual do vigor e comprimento dos estolões, as quais tiveram suas sementes colhidas em 2014, para determinação da produtividade, tamanho e peso de 100 sementes. Foram obtidas estatísticas descritivas, coeficientes de correlação e foram estabelecidos grupos pelo método de otimização de Tocher. Houve variação para produtividade e peso de 100 sementes, com médias de 1.547,6 kg ha-1 e 13,5 g e amplitudes de 3.513,70 kg ha-1 e 12,6 g, respectivamente. Foram formados 14 grupos divergentes, o que possibilitou a seleção de 30 genótipos oriundos de 6 grupos, com variabilidade para produção e tamanho das sementes, viabilizando a condução futura de novos ciclos de seleção e estimação de parâmetros genéticos.