Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-06-23T19:59:24Z No. of bitstreams: 1 FernandaMariaDeOliveira_DISSERT.pdf: 5023454 bytes, checksum: ad313de2391d707658adc05fbcb2a8e0 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-06-27T19:42:35Z (GMT) No. of bitstreams: 1 FernandaMariaDeOliveira_DISSERT.pdf: 5023454 bytes, checksum: ad313de2391d707658adc05fbcb2a8e0 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-27T19:42:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FernandaMariaDeOliveira_DISSERT.pdf: 5023454 bytes, checksum: ad313de2391d707658adc05fbcb2a8e0 (MD5) Previous issue date: 2014-07-31 / No Brasil, o controle da qualidade do ?leo Diesel comercializado ? realizado por monitoramento de propriedades f?sico-qu?micas, caracter?sticas do combust?vel atrav?s das Resolu??es ANP n? 65 de 09 de dezembro de 2011 e n? 45 de 20 de dezembro de 2012, que determinam os limites de especifica??o para cada par?metro e as metodologias de an?lise que devem ser adotados. No entanto, esses m?todos, apesar de bastante consolidados, possuem alguns inconvenientes t?cnicos, que levaram ao estudo de m?todos alternativos mais r?pidos e de menor custo. Este trabalho realizou uma avalia??o da aplicabilidade de equa??es matem?ticas dispon?veis na literatura e de Redes Neurais Artificiais (RNAs), na determina??o de par?metros de especifica??o do ?leo diesel. Foi realizado um levantamento bibliogr?fico das principais correla??es adequadas para a determina??o de propriedades do diesel, as quais foram aplicadas para obten??o do ponto de fulgor e do ?ndice de cetano, al?m da aplica??o, de forma mais resumida, para predizer propriedades do petr?leo. Para este estudo, foram utilizadas 162 amostras de diesel, com teores m?ximo de enxofre, 50 ppm, 500 ppm e 1800 ppm, que foram analisadas, em laborat?rio especializado, por meio de metodologias ASTM normatizadas pela ANP, com um total de 810 ensaios. Resultados experimentais das amostras de diesel, destila??o atmosf?rica, ASTM D86, e massa espec?fica, ASTM D4052, foram utilizados como vari?veis b?sicas de entrada para as equa??es avaliadas. As RNAs foram avaliadas para a predi??o do ponto de fulgor, ?ndice de cetano e teores de enxofre (S50, S500, S1800) e, nesta parte do trabalho foram testados dois tipos de arquiteturas de rede, feed-forward backpropagation e generalized regression, variando os par?metros da matriz de entrada de forma a determinar o grupo de vari?veis e melhor tipo de rede para predi??o das vari?veis de interesse. Os resultados obtidos pelas equa??es e pelas RNAs foram comparados com resultados experimentais obtidos por metodologias padr?o, utilizando o teste n?o param?trico de Mann-Whitney e test t de student, ao n?vel de signific?ncia de 5%, assim como pelo coeficiente de determina??o e erro percentual. Os resultados obtidos pela equa??o aplicada para o ponto de fulgor apresentou um erro de 27, 6 %, contudo observou-se uma tend?ncia um tanto similar aos resultados padr?o. O ?ndice de cetano foi obtido por tr?s equa??es, e ambas apresentaram bons coeficientes de correla??o, com destaque para equa??o baseada no ponto de anilina, que apresentou o menor erro de 0,8 %. As equa??es aplicadas ao petr?leo foram trabalhadas de forma a identificar perspectivas de trabalhos futuros, que se mostram bastante promissores. As RNAs para predi??o do ponto de fulgor e do ?ndice de cetano mostraram resultados bastante superiores ao observados com as equa??es matem?ticas, com erros respectivamente de 2,5% e 0,2%. Para os teores de enxofre S50, S500, e S1800, as RNAs constru?das utilizando como dados de entrada a destila??o D86 (T10, T50, T85 e T90), Massa Espec?fica, ?ndice de Cetano e Ponto de Fulgor apresentaram os melhores resultados. Dentre os teores de enxofre as RNAs conseguiram melhor predizer o S1800, e o erro obtido a partir dos resultados das RNAs aumentou com a diminui??o do teor de enxofre. De um modo geral, as redes do tipo feed-forward mostraram-se superiores as generalized regression. / Diesel fuel is one of leading petroleum products marketed in Brazil, and has its quality monitored by specialized laboratories linked to the National Agency of Petroleum, Natural Gas and Biofuels - ANP. The main trial evaluating physicochemical properties of diesel are listed in the resolutions ANP N? 65 of December 9th, 2011 and N? 45 of December 20th, 2012 that determine the specification limits for each parameter and methodologies of analysis that should be adopted. However the methods used although quite consolidated, require dedicated equipment with high cost of acquisition and maintenance, as well as technical expertise for completion of these trials. Studies for development of more rapid alternative methods and lower cost have been the focus of many researchers. In this same perspective, this work conducted an assessment of the applicability of existing specialized literature on mathematical equations and artificial neural networks (ANN) for the determination of parameters of specification diesel fuel. 162 samples of diesel with a maximum sulfur content of 50, 500 and 1800 ppm, which were analyzed in a specialized laboratory using ASTM methods recommended by the ANP, with a total of 810 trials were used for this study. Experimental results atmospheric distillation (ASTM D86), and density (ASTM D4052) of diesel samples were used as basic input variables to the equations evaluated. The RNAs were applied to predict the flash point, cetane number and sulfur content (S50, S500, S1800), in which were tested network architectures feed-forward backpropagation and generalized regression varying the parameters of the matrix input in order to determine the set of variables and the best type of network for the prediction of variables of interest. The results obtained by the equations and RNAs were compared with experimental results using the nonparametric Wilcoxon test and Student's t test, at a significance level of 5%, as well as the coefficient of determination and percentage error, an error which was obtained 27, 61% for the flash point using a specific equation. The cetane number was obtained by three equations, and both showed good correlation coefficients, especially equation based on aniline point, with the lowest error of 0,816%. ANNs for predicting the flash point and the index cetane showed quite superior results to those observed with the mathematical equations, respectively, with errors of 2,55% and 0,23%. Among the samples with different sulfur contents, the RNAs were better able to predict the S1800 with error of 1,557%. Generally, networks of the type feedforward proved superior to generalized regression.

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-01-14T20:06:38Z No. of bitstreams: 1 CamilaGiseleDamascenoPeixoto_DISSERT.pdf: 4730926 bytes, checksum: d89e75f06427057e5b75359107c6228a (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-01-18T22:06:35Z (GMT) No. of bitstreams: 1 CamilaGiseleDamascenoPeixoto_DISSERT.pdf: 4730926 bytes, checksum: d89e75f06427057e5b75359107c6228a (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-18T22:06:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CamilaGiseleDamascenoPeixoto_DISSERT.pdf: 4730926 bytes, checksum: d89e75f06427057e5b75359107c6228a (MD5) Previous issue date: 2014-09-24 / Um dos principais problemas relacionados ? utiliza??o do ?leo diesel como combust?vel ? a presen?a de enxofre (S) que provoca polui??o no meio ambiente e corros?o nos motores. Com o intuito de minimizar as consequ?ncias decorrentes da libera??o deste poluente, a legisla??o brasileira estabeleceu limites m?ximos de teor de enxofre que os combust?veis podem apresentar. Para atender ?s exig?ncias, o ?leo diesel com concentra??o m?xima de enxofre igual a 10 mg/kg (S10) vem sendo amplamente comercializado no pa?s. Entretanto, a redu??o no teor de enxofre pode acarretar mudan?as nas propriedades f?sico-qu?micas do combust?vel, as quais s?o essenciais para o desempenho dos ve?culos. Este trabalho tem como objetivo a identifica??o das principais mudan?as nas propriedades f?sico-qu?micas do ?leo diesel e como elas est?o relacionadas ? redu??o do teor de enxofre. Foram testadas amostras de ?leo diesel dos tipos S10, S500 e S1800 de acordo com as metodologias da American Society for Testing and Materials (ASTM). As propriedades f?sico-qu?micas de massa espec?fica, ponto de fulgor, viscosidade cinem?tica e propriedades a baixa temperatura foram determinadas. Os ?leos tamb?m foram caracterizados por termogravimetria (TG) e submetidos ? destila??o f?sica (ASTM D86) e destila??o simulada por cromatografia gasosa (ASTM D2887). Os resultados da caracteriza??o f?sico-qu?mica mostraram que a redu??o do enxofre tornou os combust?veis mais leves e fluidos, permitindo uma maior aplicabilidade a ambientes com baixas temperaturas e uma maior seguran?a para o transporte e armazenamento. Atrav?s dos dados de destila??o simulada foi observado que a diminui??o do teor de enxofre provocou aumento das temperaturas de ebuli??o das fra??es iniciais e a redu??o das temperaturas de ebuli??o das fra??es m?dias e pesadas. A TG revelou um evento de perda de massa, atribu?do ? volatiliza??o ou destila??o de hidrocarbonetos leves e m?dios. A partir destes dados, o comportamento cin?tico das amostras foi estudada e verificou-se que as energias de ativa??o (Ea) pouco variaram ao longo da convers?o. v Considerando a m?dia dessas energias, o S1800 apresentou a Ea mais elevada no decorrer da convers?o e o S10 os menores valores / One of the main problems related to the use of diesel as fuel is the presence of sulfur (S) which causes environmental pollution and corrosion of engines. In order to minimize the consequences of the release of this pollutant, Brazilian law established maximum sulfur content that diesel fuel may have. To meet these requirements, diesel with a maximum sulfur concentration equal to 10 mg/kg (S10) has been widely marketed in the country. However, the reduction of sulfur can lead to changes in the physicochemical properties of the fuel, which are essential for the performance of road vehicles. This work aims to identify the main changes in the physicochemical properties of diesel fuel and how they are related to reduction of sulfur content. Samples of diesel types S10, S500 and S1800 were tested according with the methods of the American Society for Testing and Materials (ASTM). The fuels were also characterized by thermogravimetric analysis (TG) and subjected to physical distillation (ASTM D86) and simulated distillation gas chromatography (ASTM D2887). The results showed that the reduction of sulfur turned the fuel lighter and fluid, allowing a greater applicability to low temperature environments and safer for transportation and storage. Through the simulated distillation data was observed that decreasing sulfur content resulted in higher initial boiling point temperatures and the decreasing of the boiling temperature of the medium and heavy fractions. Thermogravimetric analysis showed a loss event mass attributed to volatilization or distillation of light and medium hydrocarbons. Based on these data, the kinetic behavior of the samples was investigated and it was observed that the activation energies (Ea) did not show significant changes throughout conversion. Considering the average of these energies, the S1800 had the highest Ea during the conversion and the S10 the lowest values

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:01:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LuizAN_DISSERT.pdf: 1380946 bytes, checksum: dc4e735e97a7eeceeab1f285f4673933 (MD5) Previous issue date: 2011-02-21 / The underground reservoirs of fuel retailing system represent an environmental threat, because once in bad conservation, these tanks allow fuel leakage and infiltration. For soil contaminated with fuel, such as diesel oil, the present study introduces the microemulsion systems used by the method of washing. In tests carried out in column with a sample of sandy soil artificially contaminated and previously characterized as to its void level to porosity, to permeability which is an important parameter concerning the study of the method of washing. While microemulsions were characterized for their viscosity and wettability, a variation of active matter was also done departing from the original formulation. The hydraulic diffusivity of the microemulsion was studied so as the injection of such fluid in a soil with sandy characteristics. The results of the extractions revealed the excellent performance of these systems which get to remove around 95% of diesel fuel. This proves the efficiency of the microemulsion in the process of removal of diesel fuel from the soil with the advantage of being a system easily obtainable and less aggressive to the environment when compared to organic solvents. / Os reservat?rios subterr?neos do sistema retalhista de combust?veis representam uma amea?a ambiental, pois em mau estado de conserva??o esses tanques permitem o vazamento e infiltra??o do combust?vel. Para solo contaminado com combust?veis como o ?leo diesel este trabalho apresenta os sistemas microemulsionados aplicados pelo m?todo de lavagem. Em ensaios feitos em coluna com amostra de solo arenoso contaminado artificialmente e previamente caracterizado quanto ao seu ?ndice de vazios, ? porosidade, ? permeabilidade que s?o par?metros importantes no tocante ao estudo do m?todo de lavagem. Enquanto as microemuls?es foram caracterizadas por sua viscosidade e sua molhabilidade, tamb?m foi realizada a varia??o de mat?ria ativa partindo da formula??o original. A difusividade hidr?ulica da microemuls?o foi estudada a fim de que seja avaliada a inje??o deste fluido num solo com as caracter?sticas de arenoso. Os resultados das extra??es mostraram excelente desempenho desses sistemas chegando a retirar em torno de 95% do ?leo diesel. O que comprova a efici?ncia da microemuls?o no processo remo??o do ?leo diesel do solo com a vantagem de ser um sistema de f?cil obten??o e menos agressivo ao meio ambiente quando comparado aos solventes org?nicos.

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-02-23T18:59:16Z No. of bitstreams: 1 JoseHiltonDaSilva_DISSERT.pdf: 57424622 bytes, checksum: 239c3696815d52401ee84d224dca0845 (MD5) / Approved for entry into archive by Monica Paiva (monicalpaiva@hotmail.com) on 2017-02-23T19:04:22Z (GMT) No. of bitstreams: 1 JoseHiltonDaSilva_DISSERT.pdf: 57424622 bytes, checksum: 239c3696815d52401ee84d224dca0845 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-23T19:04:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JoseHiltonDaSilva_DISSERT.pdf: 57424622 bytes, checksum: 239c3696815d52401ee84d224dca0845 (MD5) Previous issue date: 2014-12-17 / A unidade de destila??o atmosf?rica ? a planta mais importante de uma refinaria de petr?leo. Para levar a opera??o desta unidade pr?ximo ao seu ponto operacional ?timo ? necess?rio medir algumas propriedades chaves, em tempo real, para a atua??o do sistema avan?ado de otimiza??o. Neste contexto um sistema especialista de uma unidade de destila??o de petr?leo bruto foi desenvolvido para realizar a otimiza??o do processo com maximiza??o da produ??o diesel, produto de maior valor agregado, atendendo aos requisitos de qualidade determinados pela Ag?ncia Nacional de Petr?leo, G?s Natural e Biocombust?veis (ANP). A modelagem no processo de destila??o foi realizada por meio de redes neurais artificiais (RNA). As vari?veis operacionais de entrada do processo foram propriedades de petr?leo bruto e vari?veis manipuladas, enquanto que as vari?veis de sa?da do sistema foram definidas como as de qualidades do ?leo diesel. O modelo de RNA constru?do pode ser aplicado na previs?o das vari?veis de qualidade do produto principal da unidade, ?leo diesel,respeito ?s vari?veis de entrada do sistema. Al?m disso, foi desenvolvido um otimizador do processo com o uso de algoritmos gen?ticos (AG?s) com o objetivo de minimizar erros de sa?da do sistema especialista e tamb?m maximizar a produ??o do ?leo diesel. Assim sendo, condi??es de funcionamento ideais foram encontrados usando o banco de dados de conhecimento obtido pelas redes neurais com um m?todo de otimiza??o por algoritmos gen?ticos de acordo com uma fun??o objetivo definido. / A unidade de destila??o atmosf?rica ? a planta mais importante de uma refinaria de petr?leo. Para levar a opera??o desta unidade pr?ximo ao seu ponto operacional ?timo ? necess?rio medir algumas propriedades chaves, em tempo real, para a atua??o do sistema avan?ado de otimiza??o. Neste contexto um sistema especialista de uma unidade de destila??o de petr?leo bruto foi desenvolvido para realizar a otimiza??o do processo com maximiza??o da produ??o diesel, produto de maior valor agregado, atendendo aos requisitos de qualidade determinados pela Ag?ncia Nacional de Petr?leo, G?s Natural e Biocombust?veis (ANP). A modelagem no processo de destila??o foi realizada por meio de redes neurais artificiais (RNA). As vari?veis operacionais de entrada do processo foram propriedades de petr?leo bruto e vari?veis manipuladas, enquanto que as vari?veis de sa?da do sistema foram definidas como as de qualidades do ?leo diesel. O modelo de RNA constru?do pode ser aplicado na previs?o das vari?veis de qualidade do produto principal da unidade, ?leo diesel,respeito ?s vari?veis de entrada do sistema. Al?m disso, foi desenvolvido um otimizador do processo com o uso de algoritmos gen?ticos (AG?s) com o objetivo de minimizar erros de sa?da do sistema especialista e tamb?m maximizar a produ??o do ?leo diesel. Assim sendo, condi??es de funcionamento ideais foram encontrados usando o banco de dados de conhecimento obtido pelas redes neurais com um m?todo de otimiza??o por algoritmos gen?ticos de acordo com uma fun??o objetivo definido.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:33:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MarcioLFR_DISSERT.pdf: 949735 bytes, checksum: 7b0d7914f06ce721cd7df5864b67525c (MD5) Previous issue date: 2014-02-11 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / When scientists study methods, theory and standards in an inseparable form, he is facing a paradigm. Throughout the development of a determined science, paradigms can change by changing the methods, objective and standards of research. Fisheries science is changing the paradigm moving from the paradigm of maximization in the use of resources, quantified by the index of the catch, which was influenced by evolutionary concepts such as Optimal Foraging Theory, to the sustainability paradigm that seeks its foundation in the fishery ecosystem perspective. The goal of this study was to review methods, theory and the history of ecosystem indexes of fishery science that attempts to determine sustainability of fishery resources from the data capture. Ecosystems indexes by themselves may not be useful to measure the sustainability of fishing because they focus only on the environmental or ecological side of the sustainability tripod. Probably to measure the sustainability of fishing these indexes should include in the future the Payments for Ecosystem Services and Social Resilience. Thus the methods and theories are in constantly changing within science to meet the most current paradigm / Quando o cientista enxerga de forma insepar?vel os m?todos, a teoria e as normas ele est? diante de um paradigma. Ao longo do tempo o desenvolvimento de uma determinada ci?ncia o paradigma pode mudar alterando os m?todos, os objetivos e as normas da pesquisa com o passar dos anos. Ci?ncia Pesqueira transitou de paradigma da maximiza??o na utiliza??o dos recursos, quantificada pelo ?ndice da captura, que foi influenciado por conceitos evolutivos como a Teoria do Forrageamento ?timo para um paradigma da sustentabilidade que busca seu alicerce na perspectiva ecossist?mica da pesca. O objetivo desse trabalho foi realizar uma revis?o que aborda m?todos, teoria e o hist?rico dos ?ndices ecossist?micos da ci?ncia pesqueira que tentam determinar a sustentabilidade dos recursos pesqueiros a partir dos dados de captura. Os ?ndices ecossist?micos talvez n?o consiga mensurar a sustentabilidade da pesca por si s?, porque eles abordam apenas o lado ambiental ou ecol?gico do trip? da sustentabilidade. Provavelmente para se mensurar a sustentabilidade da pesca esses ?ndices devem se juntar no futuro com os Pagamentos por Servi?os Ecossist?micos e a Resili?ncia Social. Assim os m?todos e as teorias se agregam e se reformulam constantemente dentro dessa ci?ncia para atender o paradigma mais atual