944 resultados para Precipitação
Resumo:
Um dos grandes desafios enfrentados pela indústria do petróleo é reduzir o impacto causado pela cristalização indesejável de hidrocarbonetos parafínicos de elevada massa molar em tubulações e equipamentos de produção. A cristalização de parafinas em petróleo é normalmente detectada através da determinação da temperatura inicial de aparecimento de cristais (TIAC), que pode ser estimada através de modelagem termodinâmica com base na composição do petróleo. Os objetivos deste trabalho são: estudar os principais modelos termodinâmicos adotados para descrever a precipitação de parafinas; verificar a validade desses modelos para os petróleos brasileiros e determinar qual modelo é o mais adequado para esses óleos. Para tanto, três formas de cálculo da razão entre as fugacidades das fases sólida e líquida e cinco modelos para calcular os coeficientes de atividade dos componentes em cada fase são aplicados aos dados de composição de vinte e três petróleos brasileiros. Os resultados mostram que o modelo ideal de múltiplas fases sólidas e o modelo de Escobar-Remolina geram valores bastante abaixo da TIAC experimental. Para os modelos de única fase sólida ideal, de Won e de Coutinho, foi possível observar que: a) a grande maioria dos erros é negativa; b) que estes se distribuem melhor em torno de zero quando se utiliza a correlação de Coutinho para o cálculo dos valores de i; c) os valores de erro médio para os modelos de Coutinho, de Won e ideal com única fase sólida se equivalem, qualquer que seja o modelo utilizado para o cálculo de i, exceto para o caso em que todos os compostos presentes na fase líquida podem precipitar; d) os valores obtidos através do modelo de Coutinho apresentam erro sistemático em relação ao modelo ideal de única fase sólida; e) as diferentes formas de se calcular a razão entre as fugacidades da fase sólida e líquida (i) influenciam fortemente a capacidade preditiva dos modelos, o que não era esperado; f) o perfil do primeiro cristal formado nos petróleos é influenciado pelas moléculas mais pesadas presentes nos resíduos, o que mostra a necessidade de se desenvolver metodologias precisas e robustas de caracterização de resíduos; g) a inclusão de uma estimativa para a composição dos resíduos efetivamente melhorou o desempenho dos modelos em petróleos médio; h) em petróleos pesados, houve um aumento do erro de previsão da TIAC devido à pouca ou nenhuma quantidade de parafinas nos resíduos desses óleos. A necessidade de uma melhor caracterização dos resíduos de petróleos é corroborada pelo fato da TIAC calculada pelos modelos ser, via de regra, mais baixa que a TIAC experimental e pela melhora no desempenho dos modelos quando se estimou a composição dos resíduos, em petróleos médios
Resumo:
Neste trabalho foi feito um estudo sobre a preparação e caracterização de microesferas poliméricas à base de poli(ácido metacrílico-co-divinilbenzeno) por polimerização por precipitação. As partículas foram sintetizadas e analisadas em diferentes condições de reação. Partículas esféricas políméricas foram sintetizadas na faixa de 1,66 - 8,41 m, assim como partículas no estado de microgel. As partículas foram caracterizadas pelas técnicas de espalhamento de luz dinâmica (DLS), análise termogravimétrica (TGA), espectroscopia na região do infravermelho (FTIR), adsorção de nitrogênio pelos métodos BET (Brunauer, Emmett e Teller) e BJH (Barret, Joyner e Halenda), microscopia ótica, microscopia eletrônica de varredura, e testes de razão de inchamento. A análise das partículas foi feita para verificar a influência da mudança na composição de comonômeros, grau de reticulação, relação de monômeros totais/diluentes em massa/volume (g/100 mL), e quanto à relação volumétrica de diluentes. Verificou-se que houve um aumento no tamanho das partículas e da resistência térmica com a diminuição da fração molar de MAA (ácido metacrílico). Na preparação de partículas com fração molar de 50% de MAA, e relação volumétrica acetonitrila/tolueno de 75/25, quanto maior a relação de monômeros totais/diluentes (g/100 mL), maior o tamanho e o rendimento das partículas. Com a mudança da relação volumétrica de diluentes, houve mudança nas características de porosidade, tamanho das partículas, e grau de inchamento das partículas, sendo que na relação volumétrica acetonitrila/tolueno de 50/50, houve formação de microgel
Resumo:
No presente trabalho foram desenvolvidos modelos de classificação aplicados à mineração de dados climáticos para a previsão de eventos extremos de precipitação com uma hora de antecedência. Mais especificamente, foram utilizados dados observacionais registrados pela estação meteorológica de superfície localizada no Instituto Politécnico da Universidade do Estado do Rio de Janeiro em Nova Friburgo RJ, durante o período de 2008 a 2012. A partir desses dados foi aplicado o processo de Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (KDD Knowledge Discovery in Databases), composto das etapas de preparação, mineração e pós processamento dos dados. Com base no uso de algoritmos de Redes Neurais Artificiais e Árvores de Decisão para a extração de padrões que indicassem um acúmulo de precipitação maior que 10 mm na hora posterior à medição das variáveis climáticas, pôde-se notar que a utilização da observação meteorológica de micro escala para previsões de curto prazo é suscetível a altas taxas de alarmes falsos (falsos positivos). Para contornar este problema, foram utilizados dados históricos de previsões realizadas pelo Modelo Eta com resolução de 15 km, disponibilizados pelo Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais CPTEC/INPE. De posse desses dados, foi possível calcular os índices de instabilidade relacionados à formação de situação convectiva severa na região de Nova Friburgo e então armazená-los de maneira estruturada em um banco de dados, realizando a união entre os registros de micro e meso escala. Os resultados demonstraram que a união entre as bases de dados foi de extrema importância para a redução dos índices de falsos positivos, sendo essa uma importante contribuição aos estudos meteorológicos realizados em estações meteorológicas de superfície. Por fim, o modelo com maior precisão foi utilizado para o desenvolvimento de um sistema de alertas em tempo real, que verifica, para a região estudada, a possibilidade de chuva maior que 10 mm na próxima hora.
Resumo:
2007
Resumo:
O objetivo deste documento é mostrar como pode ser obtida a distribuição espacial de precipitação pluvial média anual, através da técnica geoestatística multivariada de cokrigagem usando altitude como variável colocalizada.
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O objetivo deste trabalho é comparar interpoladores univariados usados na obtenção da distribuição espacial da precipitação média anual para o Estado de São Paulo.
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O objetivo deste trabalho é incorporar a altitude como variável auxiliar na determinação do mapa de variabilidade espacial de precipitação pluvial para o Estado de São Paulo através da comparação de dois interpoladores geoestatístico multivariados (cokrigagem ordinária e cokrigagem colocalizada).
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O objetivo deste documento é apresentar o potencial da integração de um sistema de informações geográficas (SIG) com um modelo estocástico, a distribuição de probabilidade Gama, para espacializar variáveis contínuas. Aplica-se um estudo de caso para a precipitação no Estado de São Paulo, usando uma série temporal de quinze anos com dados de precipitação diária, de janeiro de 1978 a dezembro de 1992.
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O presente trabalho apresenta as tendências de mudanças dos valores médios mensais e anuais da precipitação pluvial para a região vitícola de Jales, SP.
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A comunicação apresenta as directivas de desenvolvimento de um modelo distribuído e a sua aplicação à Ribeira da Pradiela (distrito de Évora, afluente do Dejebe). A utilização de modelos distribuídos de precipitação/escoamento superficial para modelação integrada dos fenómenos hidrodinâmicos, transporte de sedimentos e qualidade da água à escala da bacia hidrográfica, é fundamental para uma correcta percepção dos binómios causas/efeitos e consequente gestão optimizada dos recursos hídricos. Os modelos distribuídos existentes assentam em malhas estruturadas de células regulares adjacentes (DEM) ou em malhas de triângulos irregulares adjacentes (TIN). Os primeiros têm um processamento relativamente simples e são compatíveis com a estrutura matricial de uma imagem raster, contudo obrigam a uma densidade de informação uniforme sobre a área em estudo, apresentam problemas de escala na representação das linhas de água e das variáveis distribuídas como a altitude, classes de solo, classes de uso do solo, dotações de rega, fertilizantes e pesticidas. As redes TIN são mais versáteis e no caso particular de os pontos levantados sobre o terreno formarem uma métrica regular, a rede TIN representa uma malha estruturada. Os modelos existentes que utilizam uma malha TIN definem a rede hidrográfica pelas arestas comuns dos triângulos que formam um ângulo côncavo entre si. Esta implementação pode forçar a existência de linhas de água onde não existem traços morfológicos da sua existência. A metodologia proposta para gerar as linhas de água passa por definir uma área de influência associada a cada nó (polígono de Voronoi) que drena por uma linha de água definida entre o próprio nó e o nó vizinho com o qual forma o maior declive. Esta metodologia é relativamente simples, não cria ambiguidades e permite criar uma rede hidrográfica cuja estrutura é perfeitamente compatível com a implementação de um algoritmo de diferenças finitas. As secções transversais das linhas de água são definidas como função da área a montante da respectiva secção. A precipitação efectiva é calculada à escala da bacia pelo método da curva número (CN) do Soil Conservation Service (SCS) e à escala de uma parcela pela equação de Richardson. O escoamento é resolvido pela equação da onda cinemática nas linhas de água de ordem superior, pela equação de conservação da massa nas depressões e pelas equações de Saint-Venant na linha de água principal. É considerado o destacamento nas encostas e o destacamento/ transporte/ deposição nas linhas de água. Também é considerado o transporte de poluentes adsorvidos aos sedimentos, bem como fenómenos de wash-off .
Resumo:
Este artigo apresenta um modelo de precipitação/escoamento superficial que toma em consideração o fenómeno distribuído em toda a área da bacia. A metodologia é válida para todos os pontos da bacia, encosta ou linha de água, pelo que o modelo apresentado é uma ferramenta de análise adequada para a previsão das modificações induzidas na relação precipitação/escoamento superficial devido a modificações antrópicas ou não na bacia hidrográfica. Além disso, este modelo possibilita uma abordagem do controlo de cheias não só pela intervenção no leito como é usual, mas também pelo reordenamento da bacia, práticas de conservação do solo e alteração do seu uso. O modelo desenvolvido é aplicado à bacia hidrográfica da Ribeira de Alportel, exemplo que serve para aferir os dados por retro-análise, comparando os caudais obtidos pela simulação com os caudais medidos na estação hidrométrica de Bodega. Deste modo, é possível prever para possíveis cenários de alteração das condições da bacia hidrográfica qual a futura resposta da bacia hidrográfica a eventos pluviométricos.
Resumo:
A quantificação da precipitação é dificultada pela extrema aleatoriedade do fenômeno na natureza. Os métodos convencionais para mensuração da precipitação atuam no sentido de espacializar a precipitação mensurada pontualmente em postos pluviométricos para toda a área de interesse e, desta forma, uma rede com elevado número de postos bem distribuídos em toda a área de interesse é necessária para um resultado satisfatório. No entanto, é notória a escassez de postos pluviométricos e a má distribuição espacial dos poucos existentes, não somente no Brasil, mas em vastas áreas do globo. Neste contexto, as estimativas da precipitação com técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento pretendem potencializar a utilização dos postos pluviométricos existentes através de uma espacialização baseada em critérios físicos. Além disto, o sensoriamento remoto é a ferramenta mais capaz para gerar estimativas de precipitação nos oceanos e nas vastas áreas continentais desprovidas de qualquer tipo de informação pluviométrica. Neste trabalho investigou-se o emprego de técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento para estimativas de precipitação no sul do Brasil. Três algoritmos computadorizados foram testados, sendo utilizadas as imagens dos canais 1, 3 e 4 (visível, vapor d’água e infravermelho) do satélite GOES 8 (Geostacionary Operational Environmental Satellite – 8) fornecidas pelo Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. A área de estudo compreendeu todo o estado do Rio Grande do Sul, onde se utilizaram os dados pluviométricos diários derivados de 142 postos no ano de 1998. Os algoritmos citados buscam identificar as nuvens precipitáveis para construir modelos estatísticos que correlacionem as precipitações diária e decendial observadas em solo com determinadas características físicas das nuvens acumuladas durante o mesmo período de tempo e na mesma posição geográfica de cada pluviômetro considerado. Os critérios de decisão que norteiam os algoritmos foram baseados na temperatura do topo das nuvens (através do infravermelho termal), reflectância no canal visível, características de vizinhança e no plano de temperatura x gradiente de temperatura Os resultados obtidos pelos modelos estatísticos são expressos na forma de mapas de precipitação por intervalo de tempo que podem ser comparados com mapas de precipitação obtidas por meios convencionais.
Resumo:
O agronegócio da soja, caracterizado como investimento em atividade produtiva, envolve problemas de incertezas com o comprometimento definitivo de recursos, com a impossibilidade de reverter decisões tomadas e, também, com o esforço de prever a renda a ser obtida com a colheita. A questão relevante para o sojicultor é como avaliar o rendimento esperado de grãos em um contexto de incertezas, base para o cômputo da taxa de retorno do investimento na produção de soja. Este trabalho teve como objetivo estabelecer uma metodologia que associa um modelo estocástico de precipitação a um modelo de predição do rendimento da cultura de grãos de modo a permitir a atribuição de probabilidades aos rendimentos esperados de soja. Foram utilizados dados meteorológicos diários referentes à precipitação pluvial, temperatura máxima, mínima e média do ar, umidade relativa do ar, radiação solar global e velocidade do vento a 2 metros, bem como o rendimento de soja de Cruz Alta(RS) do período 1/1/1975-31/12/1997 A precipitação pluvial diária foi ajustada à cadeia de Markov de primeira ordem e dois estados e na função gama com variação sazonal para os meses de outubro a abril. Os resultados indicaram que a metodologia associando a geração de séries de precipitação pluvial, evapotranspiração da soja e evapotranspiração real, aplicadas como variáveis de entrada no modelo de predição do rendimento de grãos, possibilitou a definição da densidade de probabilidade do rendimento esperado de soja e, por conseguinte, a quantificação do risco na forma da distribuição de probabilidade acumulada do rendimento. O risco de ocorrência de um valor de rendimento de soja, menor que um valor mínimo de aceitação, quantiifcado pela sua distribuição de probabilidade acumulada, fundamentada em um fenômeno da natureza - a precipitação pluvial - que não depende da vontade humana. A obtenção do rendimento desejado envolve um processo que depende de organização, isto é, depende de fatores subjetivos, de decisões e escolhas. Enfim, um processo que comporta alternativas e depende de iniciativas humanas.
Resumo:
A prolactina(PRL) humana circula em múltiplas formas de diferentes tamanhos moleculares, das quais três são detectadas na cromatografia por filtração em gel(CFG): Little ou monomérica(mPRL), Big( bPRL) e Big-Big ou macroprolactina( bbPRL ou macroPRL). Em pessoas normais, a principal forma é a mPRL(85 a 90% do total) com uma pequena proporção de macroPRL. Em algumas pessoas, porém, ocorre uma maior quantidade de macroPRL, um fenômeno denominado Macroprolactinemia, que se sabe estar presente entre 10-25% dos soros hiperprolactinêmicos. É importante a sua identificação para evitar investigação e tratamento desnecessário. O método padrão para sua detecção é a cromatografia por filtração em gel( CFG); porém, a precipitação com polietilenoglicol( PEG) é um método de triagem simples, confiável e de baixo custo. Os testes com PEG originais foram feitos com o ensaio imunofluorimétrico( IFMA) Delfia para PRL. Objetivo: Validar um teste sensível e específico para a triagem de macroPRL baseado no ensaio de PRL quimioluminescente Immulite DPC. Resultados e métodos: Analisamos amostras séricas de 142 pessoas de ambos sexos. Baseado nessas amostras de rotina, dosamos a PRL seguida da precipitação com PEG e cálculo da recuperação de PRL( %R de PRL). Destes soros, 88 foram submetidos a cromatografia com filtração em Gel. Foi definido um ponto-de-corte para a presença de macroPRL, baseado numa curva ROC, ao comparar-se os resultados do teste de precipitação com PEG e os da CFG. O ponto-de-corte foi definido em 60%, com o achado de um teste com sensibilidade de 88,9% e especificidade de 98,6%. Correlacionou-se a dosagem de mPRL com a presença de macroPRL na cromatografia. Conclusão: Validamos um teste de triagem para macroPRL baseado no ensaio quimioluminescente DPC Immulite com sensibilidade de 88,9% e especificidade de 98,6 % para a porcentagem de recuperação PRL de 60%. O achado de uma valor de mPRL menor ou igual a 20 depois da precipitação com PEG vai suportar este diagnóstico. A prevalência( 20,4%) de macroPRL encontrada em nosso estudo, utilizando a metodologia proposta, é semelhante à encontrada na literatura.