Defesa de Mestrado – Letícia Capistrano Favero – 28/7/2022

19/07/2022 18:19

Defesa de Dissertação de Mestrado

Aluno(a) Letícia Capistrano Favero
Orientador(a) Prof. Gustavo Artur de Andrade, Dr. – DAS/UFSC
Data 28 de julho de 2022 (quinta-feira) – 8h30min

Videoconferência (https://meet.google.com/oqg-igsw-umn)

Banca Prof. Gustavo Artur de Andrade, Dr. – DAS/UFSC (Presidente) 

Prof.ª Lindaura Maria Steffens, Dra. – Engenharia de Petróleo/UDESC

Prof. Daniel Ferreira Coutinho, Dr. – DAS/UFSC

Prof. Daniel Martins Lima, Dr. – DAS/UFSC

Prof. Eduardo Camponogara, Dr. – DAS/UFSC

Título Modelagem, Simulação e Controle de Plantas de Recuperação Térmica Solar em Campos de Petróleo Maduros

Resumo: O método de recuperação térmica de petróleo foi uma das primeiras técnicas desenvolvidas para viabilizar a produção de campos maduros. Neste método, a energia é injetada em forma de calor para aumentar a temperatura do óleo, diminuindo a viscosidade e aumentando a mobilidade do fluido dentro do reservatório. Tradicionalmente, o vapor derivado da queima do gás natural através da geração de vapor é utilizado em poços injetores nessas jazidas, mas sua aplicabilidade tem sido limitada devido às regulamentações de proteção ambiental, além da flutuabilidade e do elevado preço do gás natural. Nos últimos anos, a tecnologia de concentração solar térmica tem sido considerada uma alternativa promissora para geração de vapor em operações de recuperação devido aos avanços tecnológicos que permitem menores custos associados à captura da energia solar. Nessas plantas de concentração solar, espelhos são usados para concentrar a luz solar em um receptor, no qual circula um fluido de transferência térmica que é então aquecido e junto a um sistema de geração de vapor produz vapor de alta temperatura, pressão e qualidade. Logo, ambos os processos se unem e constituem a recuperação térmica solar, uma nova tecnologia, a qual apresenta vantagens sobre as configurações tradicionais devido à sustentabilidade e a baixa geração de poluentes, impulsionando assim, o uso de fontes renováveis. Nessa dissertação, são estudados o problema de controle e a viabilidade econômica de um sistema de recuperação térmica solar aplicado em campos maduros de petróleo. Os requisitos técnicos para a integração bem-sucedida deste sistema são a maximização da energia solar capturada no campo de coletores e a produção de vapor para atender a demanda dos poços injetores. O sistema de controle proposto considera estes objetivos através de uma abordagem descentralizada: (i) um controlador PI com ação antecipativa é utilizado para controlar a temperatura do fluido de transferência térmica na saída do campo solar; e (ii) dois controladores PIDs são utilizados para controlar o nível de líquido e pressão de vapor na saída do gerador de vapor. Resultados de simulação com dados reais de irradiação solar e temperatura ambiente são apresentados para ilustrar as eficiências da estratégia de controle proposta e da recuperação térmica solar, além de auxiliar na construção de uma análise econômica a partir do valor presente líquido que confirma o retorno financeiro do sistema.

Defesa de Mestrado – Caio Henrique Oliveira Cunha – 29/6/2022

14/06/2022 10:02
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno Caio Henrique Oliveira Cunha
­­Orientador

Coorientador

Prof. Eduardo Camponogara, Dr. – DAS/UFSC

Prof. Laio Oriel Seman, Dr. – PPGEAS

Data 29/6/2022 (quarta-feira) – 14h

Videoconferência (https://meet.google.com/vcy-rauz-wmh)

Banca Prof. Eduardo Camponogara, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Argimiro Resende Secchi, Dr. – COPPE/UFRJ;

Prof. Bruno Araújo Cautiero Horta, Dr. – UNIVALI;

Prof. Eric Aislan Antonelo, Dr. – DAS/UFSC.

Título Redes ReLU como Modelos Inteiros-Mistos aplicadas à Sintonia de Simuladores de Poços de Petróleo
Resumo: Na área de pesquisa operacional, algoritmos de inteligência artificial (IA), especialmente algoritmos pertencentes à classe de aprendizado de máquina, têm sido empregados em sistemas de suporte à decisão. O acesso a grandes conjuntos de dados, o aumento da capacidade de processamento computacional e os avanços científicos têm possibilitado a integração de algoritmos de aprendizado de máquina em sistemas de suporte à decisão, orientados a dados, e com isso gera-se ganhos significativos nas operações diárias de sistemas industriais. Nas operações diárias da produção de petróleo, algumas ferramentas computacionais são úteis para os engenheiros (responsáveis) que tomam as decisões sobre as melhores condições de operação, as quais dependem de modelos estáticos representativos de poços, reservatórios e processos. Esses modelos possuem parâmetros-chave utilizados para ajustá-los. Na prática, manter os modelos de poços atualizados é uma tarefa desafiadora, pois os parâmetros-chave só são revisados quando um poço é submetido a um teste de separação, que ocorre apenas em certos períodos de tempo. Portanto, os modelos vigentes de poços podem não refletir a condição real durante um período de tempo, uma vez que os parâmetros-chave podem estar desatualizados, e com isso gerar perdas de produção consideráveis. Além disso, como não é possível medir a vazão de petróleo de cada poço separadamente, pois os medidores ficam posicionados após a mistura da produção dos vários poços, a metodologia proposta auxilia na predição da vazão de petróleo de cada poço, separadamente. Neste cenário, uma metodologia é desenvolvida com o objetivo de encontrar parâmetros-chave atualizados de modelos estáticos representativos de poços, encontrados em plataformas reais de petróleo. Com os parâmetros-chave ajustados, foi observado que a produção de petróleo aumentou significativamente em relação à produção com os parâmetros-chave históricos.

Defesa de Ex. Qualificação – Myagyh Augusto Pires Miranda – 13/4/2022

24/03/2022 13:30
Defesa de Exame de Qualificação
Aluno Myagyh Augusto Pires Miranda
Orientador Prof. Nestor Roqueiro, Dr. – DAS/UFSC
Data

Local

13/4/2022  10h  (quarta-feira)

Videoconferência (link.teams.microsoft.com)

  Prof. Ubirajara Franco Moreno, Dr. – DAS/UFSC (presidente)

Prof. Antoni Guillamon, Dr. – EPSEB/Universitat Politècnica de Catalunya;

Prof. Mauricio Uriona Maldonado, Dr. – EPS/UFSC.

Título Estudo do Comportamento Irregular nas Dinâmicas Neuronais e seus Impactos no Sistema Neural com o uso de uma Wavenet
Resumo: Dentre os organismos que vivem em um ambiente dinâmico, para que pudessem interagir com ele de forma inteligente, alguns desenvolveram um órgão especial: o cérebro. Esse órgão complexo pode lidar com uma quantidade de fluxos de informações de entrada de maneira altamente eficiente. Olhando mais de perto para o cérebro, vemos que consiste em um grande número de células nervosas, mais especificamente chamadas de neurônios. O uso dos modelos de neurônios também está voltado para o desenvolvimento de redes neurais artificiais, um subcampo da Inteligência Artificial (IA), que tenta utilizar desses modelos de neurônios biológicos para estudar seus comportamentos e, posteriormente, gerar a formação de redes neurais artificiais para que tenham o mesmo comportamento e qualidade do processamento de um cérebro. As interações entre os estímulos ambientais e as respostas de um organismo diferenciam e moldam os circuitos neurais, que caracterizam a individualidade neural do organismo. Com a utilização de uma rede neural baseada em wavelets, é possível aplicar técnicas de identificação de sistemas voltadas para uma análise microscópica de modelos de neurônios, avaliar seus comportamentos e adiante expandir sua aplicação para uma análise mesoscópica do impacto desses comportamentos em uma população de neurônios. Com base neste contexto O objetivo deste trabalho tem por base desenvolver uma abordagem através de uma rede neural wavelets, para com isso desenvolver uma predição de comportamentos irregulares de neurônios e inferir sobre como esses comportamentos afetará populações de neurônios, através da análise do processo de concatenação de efeitos individuais dos neurônios para estimar comportamento global.

Defesa de Mestrado – Caroline Bandeira de Machado – 31/3/2022

24/03/2022 11:20
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluna Caroline Bandeira de Machado
­­Orientador

Coorientador

Prof. Daniel Juan Pagano, Dr. – DAS/UFSC

Prof. Francisco R. Moreira da Mota, Dr. – IFSC

Data 31/3/2022 (quinta-feira) – 9h

Videoconferência (https://meet.google.com/gud-avgm-osp)

Banca Prof. Daniel Juan Pagano, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Fernando Rangel de Sousa, Dr. – EEL/UFSC;

Prof. Leandro Buss Becker, Dr. – DAS/UFSC;

Prof. Jefferson Luiz Brum Marques, Dr. – EEL/UFSC.

Título Desenvolvimento e Implementação de Software para Reconstrução de Imagem Aplicado Tomografia por Impedância Elétrica
Resumo: Esta dissertação aborda a implementação de um software para reconstrução de imagem e controle de chaveamento de um sistema de Tomografia por Impedância Elétrica (TIE) aplicado a um controlador CompactRIO da National Instruments e desenvolvido em LabVIEW. Esta técnica de tomografia envolve a aplicação de uma corrente elétrica através de eletrodos dispostos na periferia de um recipiente e a leitura das diferenças de potenciais elétricos medidos entre os eletrodos. A partir da resposta à excitação, estima-se a distribuição de condutividades no interior do sensor. A reconstrução de imagens deste tipo de tomografia envolve um problema de resolução inversa não-linear, mal-posto e mal-condicionado, tornando o resultado obtido bastante dependente do algoritmo utilizado. No trabalho foi implementado um software que possibilita a escolha do sensor que o usuário deseja utilizar, podendo ser de 12, 16 ou 32 eletrodos. Os algoritmos disponíveis para reconstrução de imagem são (I) Retroprojeção Linear e (II) Landweber. Os padrões de excitação disponíveis são (I) adjacente e (II) oposto. Resultados de simulação e experimentais obtidos em uma bancada de laboratório permitem avaliar o desempenho do sistema.