[pt] Identificar um indivíduo a partir de uma imagem de face é uma tarefa simples para seres humanos e extremamente difícil para a Visão Computacional. Esta questão tem motivado diversos grupos de pesquisa em todo o mundo, especialmente a partir de 1993. Inúmeros trabalhos realizados até o momento encaram uma imagem digital de n pixels como um vetor num espaço n-dimensional, onde n é em geral muito grande. Imagens de rostos humanos possuem, contudo, grande redundância: todas contém dois olhos, um nariz, uma boca, e etc. É possível, portanto, trabalhar em uma base deste espaço em que faces possam ser adequadamente caracterizadas a partir de um conjunto de p componentes, onde p é muito menor quen. É com este enfoque que o presente trabalho estuda sistemas de reconhecimento de faces que consistem de um estágio de redução de dimensionalidade, realizado pela técnica de Análise de Componentes Principais (PCA), seguido de um modelo classificador. No estágio da PCA, as imagens de n pixels são transformadas em vetores de p características a partir de um conjunto de treinamento. Três classificadores conhecidos na literatura são estudados: os classificadores de distância (EUclideana e de Mahalanobis), a rede neural de Funções Base Radiais (RBF), e o classificador de Fisher. Este trabalho propõe, ainda, um novo classificador que introduz o conceito de Matrizes de Covariança Misturadas (MPM) no classificador gaussiano de Máxima Probabilidade. Os quatros classificadores são avaliados através da variação de seus respectivos parâmetros e utilizam como imagens o banco de faces da Olivetti. Nos experimentos realizados para comparar tais abordagens, o novo classificador proposto atingiu as maiores taxas de reconhecimento e apresentou menorsensibilidade à escolha do conjunto de faces de treinamento. / [en] Identifying an individual based on a face image is a simple task for humans to perform and a very difficult one for Vision Computing. Since 1993, several research groups in all over the world have been studied this problem. Most of the methods proposed for recognizing the identity of an individual represent a n intensity pixel image as a n- dimensional vector, when, in general, n is a very large number value. Face images are highly redundant, since every individual has two eyes, one nose, one mouth and so on. Then, instead of using n intensity values, it is generally possible to characterize an image instance by a set of p features, for p < < n. This work studies face recognition systems consisting of a PCA stage for dimensionality reduction followed by a classifier. The PCA stage takes the n-pixels face images and produces the corresponding p most expensive features, based on the whole available training set. Three classifiers proposed in the literature are studied: the Euclidean and Mahalanobis distances, the RBF neural network, and the Fisher classifier. This work also proposes a new classifier, which introduces the concept of Mixture Covariance Matrices (MPM) in the Minimum Total Probality of Misclassification rule for normal populations. The four classifiers are evaluated using the Olivetti Face Database varying their parameters in a wide range. In the experiments carried out to compare those approaches the new proposed classifier reached the best recognition rates and showed to be less sensitive to the choice of the training set.

[pt] Alguns óxidos cerâmicos apresentam Coeficiente de Expansão Térmica Negativa (ETN). Estes materiais usados como compósitos podem controlar a expansão térmica em valores determinados, inclusive zero. Este trabalho tem como objetivo propor novos óxidos da família A2M3O12 com coeficiente de expansão próximo a zero. Foi usada a Análise de Componentes Principais (PCA) para se verificar estatisticamente a causa de ETN em 45 óxidos conhecidos desta família e a partir daí foi usada uma Rede Neural para simulação de novos óxidos. / [en] Some ceramic oxides exhibit negative coefficient of thermal expansion. These material generally used as compounds can control the thermal expansion in determined values, including zero. The aim of this work is to propose new oxides of the family type A2M3O12 with coefficient of thermal expansion close to zero. The Principal Component Analysis (PCA) is used to statistically verify the reason for negative thermal expansion in 45 known oxides of this family and then, the neural network approach is used for simulation of new oxides.

[pt] A proteção contra a volatilidade dos preços spot torna-se cada vez mais importante nos mercados de energia desverticalizados. Portanto, ser capaz de modelar preços forward e futuros de eletricidade é crucial em um ambiente competitivo. A eletricidade difere de outras commodities devido à sua capacidade de armazenamento e transporte limitados. Além disso, seus derivativos estão associados a um período de entrega durante o qual a energia é concedida continuamente, o que implica em muitas vezes os contratos de eletricidades serem denominados swaps. Tais peculiaridades tornam a modelagem de preços de contratos de energia elétrica uma tarefa não trivial, onde os modelos tradicionais devem ser adaptados para atender às características mencionadas. Neste contexto, foi proposto um modelo estrutural semi-paramétrico para obtenção de uma curva forward de eletricidade contínua e diária através de critérios de máxima suavidade. Ademais, os contratos forward elementares podem ser representados por qualquer estrutura paramétrica para sazonalidade ou mesmo para variáveis exógenas. Nossa estrutura reconhece a sobreposição dos swaps e permite uma análise das oportunidades de arbitragem observadas nos mercados de energia. A curva forward é calculada por um problema de otimização hierárquico capaz de lidar com conjuntos de dados escassos de mercados com baixa liquidez. Os resultados do PCA corroboram a capacidade do modelo em explicar uma alta porcentagem da variância com apenas alguns fatores. / [en] Hedging against spot price volatilities becomes increasingly important in deregulated power markets. Therefore, being able to model electricity forward prices is crucial in a competitive environment. Electricity differs from other commodities due to its limited storability and transportability. Furthermore, its derivatives are associated with a delivery period during which electricity is continuously delivered, implying on referring to power forwards as swaps. These peculiarities make the modeling of electricity contract prices a non-trivial task, where traditional models must be adapted to address the mentioned characteristics. In this context, we propose a novel semiparametric structural model to compute a continuous daily forward curve of electricity through maximum smoothness criterion. In addition, elementary forward contracts can be represented by any parametric structure for seasonality or even for exogenous variables. Our framework acknowledges the overlapped swaps and allows an analysis of arbitrage opportunities observed in power markets. The smooth forward curve is computed by a hierarchical optimization problem able to handle scarce data sets from low-liquidity markets. PCA results corroborate our framework s capability to explain a high percentage of variance with only a few factors.

[pt] O desenvolvimento de um reservatório de petróleo já conhecido e delimitado consiste em encontrar uma alternativa (configuração) de poços que contribua para maximizar a receita a ser obtida com o óleo recuperado do reservatório. A busca por esta alternativa frequentemente é baseada em processos de otimização que usam o valor presente líquido (VPL) do projeto como função de avaliação das alternativas encontradas durante a busca. Dentre outras variáveis, o cálculo do VPL é diretamente dependente dos dados de produção de óleo, gás e água durante a vida produtiva do reservatório, bem como de seus custos de desenvolvimento. Determinar a localização, os tipos (produtor ou injetor) e a trajetória de poços em um reservatório é um problema de otimização complexo que depende de uma grande quantidade de variáveis, dentre elas as propriedades do reservatório (tais como porosidade e permeabilidade) e os critérios econômicos. Os processos de otimização aplicados a este tipo de problema têm um alto custo computacional devido ao uso contínuo de simuladores que reproduzem as condições do reservatório e do sistema de superfície. O uso dos simuladores pode ser substituído por um aproximador, que neste trabalho, é um modelo que utiliza Redes Neurais Artificiais. Os aproximadores aqui apresentados são feitos para substituir a simulação integrada do reservatório, do poço e da superfície (linhas de produção e riser). As amostras para a construção do aproximador é feita utilizando os simuladores de reservatório e de superfície e para reduzir o número de amostras necessárias e tornar sua construção mais rápida, utiliza-se Hipercubo Latino e Análise de Componentes Principais. Os aproximadores foram testados em dois reservatórios petrolíferos: um reservatório sintético, e baseado em um caso real. Os resultados encontrados indicam que estes aproximadores conseguem bom desempenho na substituição dos simuladores no processo de otimização devido aos baixos erros encontrados e à substancial diminuição do custo computacional. / [en] The development of an oil reservoir consists in finding an alternative of wells that contributes to maximizing the revenue to be obtained from the recovered reservoir oil. The pursuit for this alternative is often based on optimization processes using the net present value (NPV) of the project as the evaluation function of the alternatives found during this pursuit. Among other variables, the NPV calculation is directly dependent on the oil, gas and water production data during the productive life of the reservoir, as well as their development costs. Determine the number, location, type (producer or injector) and the trajectory of wells in a reservoir is a complex optimization problem which depends on a lot of variables, including the reservoir properties (such as porosity and permeability) and economic criteria. The optimization processes applied to this type of problem has a high computational cost due to the continuous use of simulators that reproduce the conditions of the reservoir and the surface system. The use of simulators may be replaced by proxies. At the present work, proxies were constructed using artificial neural networks. The proxies presented here are meant to replace the integrated reservoir, well and surface (production lines and riser) simulation to reduce the computational cost of a decision support system. The samples for the construction of the proxies are produced using reservoir and surface simulators. To reduce the number of samples needed for the proxy construction, and, to reduce the dimension of the problem, Latin Hypercube and Principal Component Analysis are used. The approximators were tested in two oil reservoirs: a synthetic reservoir, and another with real features. The results indicate that these approximators can perform well in replacement of simulators in the optimization process due to low errors found and a substantial decrease in computational cost.

[pt] Foi estudada a otimização da digestão ácida de amostras de sedimento visando à determinação de metais (Al, Fe, Mn,Cr, Ni, V, Cu, Zn e Pb), usando-se microondas com frasco fechado. Para tal, verificou-se a recuperação destes utilizando materiais de referência certificados: MESS-3, sedimento marinho, do National Research Council of Canada (NRCC) e SRM 1645, sedimento de rio, do National Institute of Standards and Technology (NIST), sendo a determinação realizada por espectrometria de emissão óptica por plasma indutivamente acoplado (ICP-OES). O processo de digestão ácida com microondas em sistema fechado foi otimizado empregando- se planejamento fatorial com três variáveis e dois níveis. Como resultado, obteve-se as seguintes condições operacionais: potência máxima de 600W, o tempo total de digestão de 40 minutos e uma mistura ácida constituída de 2 mL HNO3 + 6 mL HCl para a digestão de 250 mg de amostra. Com base na metodologia desenvolvida, foi realizada a determinação destes elementos em 163 amostras de sedimento oriundas da região petrolífera da Bacia de Campos do Estado do Rio de Janeiro, Brasil. Os resultados obtidos foram avaliados empregando técnicas estatísticas univariadas e multivariadas como: regressão linear, regressão múltipla, análise de componente principal (PCA) e de agrupamento (CA). Foi feito também a comparação dos dados obtidos com os resultados do Diagnóstico ambiental das áreas de exploração e produção de petróleo da Bacia de Campos, Santos e Espírito Santo (2002) pelo laboratório contratado pela Petrobras. / [en] The optimization of acid digestion of sediment samples was studied with the purpose of determining the metals (Al, Fe, Mn, Cr, Ni, V, Cu, Zn and Pb) using closed microwaves sisteem. For that, the recovery of these metals was noticed using certified reference materials: MESS-3, marine sediment, from the National Research Council of Canada (NRCC) and SRM 1645, river sediment, from the National Institute of Standards and Technology (NIST), with the determination performed by inductively coupled plasma optic emission spectrometry (ICP-OES). The acid digestion process with closed microwave system was optimized using factorial planning with three variables and two levels. As a result, the following operational conditions were achieved: maximum power of 600W, total digestion time of 40 minutes, and an acid mixture of 2 mL HNO3 + 6 mL HCl for 250 mg of sample digestion. Determination of these elements in 163 sediment samples from in the oil region of Bacia de Campos in the state of Rio de Janeiro, Brazil, was based on the methodology developed. The results were evaluated employing univariate and multivariate statistical techniques such as: linear regression, multiple regressions, Principal Component Analysis (PCA) and Cluster Analysis (CA). The data were compared with the results from the environmental diagnosis of oil exploration and production areas in Bacia de Campos, Santos and Espírito Santo (2002) by laboratory contracting by Petrobras.

[pt] Neste trabalho apresentamos metodologias baseadas em algoritmos de agrupamento de dados utilizadas para processamento de dados sísmicos 3D. Nesse processamento, os voxels de entrada do volume são substituídos por vetores de características que representam a vizinhança local do voxel dentro do seu traço sísmico. Esses vetores são processados por algoritmos de agrupamento de dados. O conjunto de grupos resultantes é então utilizado para gerar uma nova representação do volume sísmico de entrada. Essa estratégia permite modelar a estrutura global do sinal sísmico ao longo de sua vizinhança lateral, reduzindo significativamente o impacto de ruído e demais anomalias presentes no dado original. Os dados pós-processados são então utilizados com duas finalidades principais: o mapeamento automático de horizontes ao longo do volume, e a produção de volumes de visualização destinados a enfatizar possíveis descontinuidades presentes no dado sísmico de entrada, particularmente falhas geológicas. Com relação ao mapeamento de horizontes, o fato de as amostras de entrada dos processos de agrupamento não conterem informação de sua localização 3D no volume permite uma classificação não enviesada dos voxels nos grupos. Consequentemente a metodologia apresenta desempenho robusto mesmo em casos complicados, e o método se mostrou capaz de mapear grande parte das interfaces presentes nos dados testados. Já os atributos de visualização são construídos através de uma função auto-adaptável que usa a informação da vizinhança dos grupos sendo capaz de enfatizar as regiões do dado de entrada onde existam falhas ou outras descontinuidades. Nós aplicamos essas metodologias a dados reais. Os resultados obtidos evidenciam a capacidade dos métodos de mapear mesmo interfaces severamente interrompidas por falhas sísmicas, domos de sal e outras descontinuidades, além de produzirmos atributos de visualização que se mostraram bastante úteis no processo de identificação de descontinuidades presentes nos dados. / [en] We present clustering-based methodologies used to process 3D seismic data. It firstly replaces the volume voxels by corresponding feature samples representing the local behavior in the seismic trace. After this step samples are used as entries to clustering procedures, and the resulting cluster maps are used to create a new representation of the original volume data. This strategy finds the global structure of the seismic signal. It strongly reduces the impact of noise and small disagreements found in the voxels of the entry volume. These clustered versions of the input seismic data can then be used in two different applications: to map 3D horizons automatically and to produce visual attribute volumes where seismic faults and any discontinuities present in the data are highlighted. Concerning the horizon mapping, as the method does not use any lateral similarity measure to organize horizon voxels into clusters, the methodology is very robust when mapping difficult cases. It is capable of mapping a great portion of the seismic interfaces present in the data. In the case of the visualization attribute, it is constructed by applying an auto-adaptable function that uses the voxel neighboring information through a specific measurement that globally highlights the fault regions and other discontinuities present in the original volume. We apply the methodologies to real seismic data, mapping even seismic horizons severely interrupted by various discontinuities and presenting visualization attributes where discontinuities are adequately highlighted.

[pt] Atualmente, a indústria cimenteira tem usado o coprocessamento no intuito de atender a aspectos econômicos e de sustentabilidade por meio da utilização de resíduos industriais como matérias-primas e/ou combustíveis não convencionais. Isto pode gerar, através da introdução de maior variabilidade de elementos menores, consequências nas reações de clinquerização com geração de modificações morfológicas dos cristais e nas propriedades que influenciam estas reações (tensão superficial, viscosidade). Em função da maior utilização do coprocessamento, as análises mineralógica e microestrutural se tornaram ainda mais significativas para apoio a formação do diagnóstico do processo incluindo o grau de reatividade do clínquer e por sua vez, previsões do desempenho do cimento. No entanto, o número de variáveis de controle do forno de clinquer é tão elevado que se propôs o emprego da metodologia estatística chamada Análise de Componentes Principais (PCAPrincipal Analysis Components em inglês) para escolher as de maior representatividade. Os resultados da caracterização mineralógica do clínquer coprocessado com o resíduo CSS50 utilizando o Método de Rietveld/Difração de Raios-X dos quatro principais constituintes do clínquer foram próximos aos valores teóricos (potenciais de Bogue). A fase predominante do C3S foi monoclínica, típica de clínqueres industriais, e quanto ao C3A, a fase predominante foi cúbica. O diagnóstico apresentado pela caracterização microestrutural apresentou clínquer com alta reatividade. Quanto ao cimento coprocessado com o resíduo CSS50, foram realizados os ensaios físico-mecânicos: tempo de pega e resistência a compressão, conforme ABNT NBR 16607 e NBR 7215. Os ensaios de tempo de pega e resistência à compressão do cimento atenderam plenamente a norma ABNT NBR 16697. / [en] Currently, the cement industry uses the coprocessing of industries residues as raw materials or alternative fuel for attending economics and the sustainability aspects. This procedure can introduce a variety of minor elements that can affect the clinkerization reactions by producing morphological changes of the clinker crystals and changing the surface tension and viscosity. Thus, mineralogic and microstrutural characterizations are necessary to understand the clinker reactivity and its effect on the Portland cement properties. Nonetheless, the number of clinquer kiln control variables is enormous, and it is proposed to use the Principal Component Analysis (PCA) to choose the most important ones. The X-ray diffraction characterization of the clinker showed that the four major constituents are consistent with the theorical values (Bogue potentials). The C3S phase was monoclinic, which is usual for industrial clinkers, and the C3A phase was usually cubic. These results suggest that the formation of a high reactivity clinker. The physico-mechanical characterizations setting time and compressive strength of the Portland cement were conducted according to NBR 16607 and NBR 7215 ABNT norms. The Portland Cement results agreed with the NBR 16697 ABNT norm.

[pt] A tecnologia de poços inteligentes já possui muitos anos de experiência de campo. Inúmeras publicações tem descrito como o controle de fluxo remoto e os sistemas de monitoração podem diminuir o número de intervenções, o número de poços e aumentar a eficiência do gerenciamento de reservatórios. Apesar da maturidade dos equipamentos de completação o conceito de poço inteligente integrado como um elemento chave do Digital Oil Field ainda não está completmente desenvolvido. Sistemas permanentes de monitoração nesse contexto tem um papel fundamental como fonte da informação a respeito do sistema de produção real visando calibração de modelos e minimização de incerteza. Entretanto, cada sensor adicional representa aumento de complexidade e de risco operacional. Um entendimento fundamentado do que realmente é necessário, dos tipos de sensores aplicáveis e quais técnicas de análises estão disponíveis para extrair as informações necessárias são pontos chave para o sucesso do projeto de um poço inteligente. Este trabalho propõe uma nova forma de tratar os dados em tempo real de poços inteligentes através da centralização do pré-processamento dos dados. Um modelo poço inteligente numérico para temperatura em regime transiente foi desenvolvido, testado e validado com a intenção de gerar dados sintéticos. A aplicação foi escolhida sem perda de generalidade como um exemplo representativo para validação dos algorítmos de limpeza e extração de características desenvolvidos. Os resultados mostraram aumento da eficiência quando comparados com o estado da arte e um potencial para capturar a influência mútua entre os processos de produção. / [en] Intelligent Well (IW) technology has built-up several years production experience. Numerous publications have described how remote flow control and monitoring capabilities can lead to fewer interventions, a reduced well count and improved reservoir management. Despite the maturity of IW equipment, the concept of the integrated IW as a key element in the Digital Oil Field still not fully developed. Permanent monitoring systems in this framework play an important role as source of the necessary information about actual production system aiming model calibration and uncertainty minimization. However, each extra permanently installed sensor increases the well s installation complexity and operational risk. A well-founded understanding of what data is actually needed and what analysis techniques are available to extract the required information are key factors for the success of the IW project. This work proposes a new framework to real-time data analysis through centralizing pre-processing. A numeric IW transient temperature model is developed, tested and validated to generate synthetic data. It was chosen without loss off generality as a representative application to test and validate the cleansing and feature extraction algorithms developed. The results achieved are compared with the state of the art ones showing advantages regarding efficiency and potential to capture mutual influence among processes.

[pt] Neste estudo, tentamos estimar o impacto da medida intervencionista mais recente e amplamente adotada pelo Banco Central do Brasil no mercado de câmbio sobre a Curva de Cupom Cambial: a emissão de Swaps Cambiais. O objetivo do BCB com essa intervenção era prover o setor privado de proteção contra a volatilidade cambial à época. O trabalho foca no efeito dessas medidas na curva de Cupom Cambial por conta da importância do funcionamento dessa curva para a correta precificação do mercado de dólar futuro, já que, no Brasil, a formação da taxa de câmbio se dá no preço futuro de dólar e não no preço à vista, como é comum nos outros países. Através de Análise de Componentes Principais sobre a Curva de Cupom Cambial, encontramos seus três primeiros componentes (nível, inclinação e curvatura) e os utilizamos para regredi-los em variáveis independentes que representam a série de emissões de Swap por parte do BC. Os resultados indicam que os Swaps Cambiais geram mudanças significativas no nível geral da Curva de Cupom Cambial. Já os Swaps Reversos não apresentam impacto estatisticamente significante no nível, mas sim na inclinação da curva. / [en] In this study, we try to estimate the impact of the most recent currency intervention measure widely adopted by the Central Bank of Brazil and how it affects the Cupom Cambial Curve: the issue of Foreign Exchange Swaps. The BCB s objective with this intervention was to provide the private sector with hedge against exchange rate volatility. This paper focus on the effect of these measures on the Cupom Curve due to the importance of the comprehension of this curve for the correct pricing of the future dollar market, given that, in Brazil, the formation of the foreign exchange rate occurs with the future dollar price and not in the spot price, as is more common in other countries. Through Principal Component Analysis on the Foreign Exchange Coupon Curve, we find its three components (level, slope and curvature) and use it as an explained variable to regress it with independent variables that represent the series of Swap issued by the Central Bank. The results indicate that the Foreign Exchange Swaps generate significant changes in the overall level of the Cupom Cambial Curve. Otherwise, Reverse Swaps don t represent a statistically significant impact on the level but do impact the slope of the curve.

[pt] Um dos principais desafios no mercado financeiro é simular preços mantendo a estrutura de correlação entre os inúmeros ativos de um portfólio. Análise de Componentes Principais emerge como uma solução para este último problema. Além disso, dada a incerteza presente nos mercados de commodities de derivados de petróleo, o investidor quer proteger seus ativos de perdas potenciais. Como uma alternativa a esse problema, a otimização de várias medidas de risco, como Value-at-risk, Conditional Value-at-risk e medida Ômega, são ferramentas financeiras importantes. Além disso, o backtest é amplamente utilizado para validar e analisar o desempenho do método proposto. Nesta dissertação, trabalharemos com um portfólio de commodities de petróleo. Vamos unir diferentes técnicas e propor uma nova metodologia que consiste na diminuição da dimensão do portfólio proposto. O passo seguinte é simular os preços dos ativos na carteira e, em seguida, otimizar a alocação do portfólio de commodities de derivados do petróleo. Finalmente, vamos usar técnicas de backtest, a fim de validar nosso método. / [en] One of the main challenges in the financial market is to simulate prices keeping the correlation structure among numerous assets. Principal Component Analysis emerges as solution to the latter problem. Also, given the uncertainty present in commodities markets, an investor wants to protect his/her assets from potential losses, so as an alternative, the optimization of various risk measures, such as Value-at-risk, Conditional Value-at-risk and Omega Ratio, are important financial tools. Additionally, the backtest is widely used to validate and analyze the performance of the proposed methodology. In this dissertation, we will work with a portfolio of oil commodities. We will put together different techniques and propose a new methodology that consists in the (potentially) decrease the dimension of the proposed portfolio. The following step is to simulate the prices of the assets in the portfolio and then optimize the allocation of the portfolio of oil commodities. Finally, we will use backtest techniques in order to validate our method.