Este trabalho teve como objetivo o desenvolvimento de um ambiente para simulação neural com o intuito de se obter uma ferramenta que venha a auxiliar o estudo da relação entre a forma e a função de um neurônio. O ambiente desenvolvido possui uma interface gráfica de fácil utilização, além de funcionalidades semelhantes a outros simuladores já existentes, como o Neuron e o Genesis. Possui ainda uma característica adicional, que é a sua capacidade de poder simular modelos que incluem a influência de variações na concentração iônica do meio extracelular. Esta capacidade é muito importante quando se quer relacionar a forma e a função neural, visto que uma mesma condição do meio externo pode ter influências diferentes no comportamento de neurônios com geometrias distintas. Os resultados obtidos das simulações são armazenados em arquivos texto, de modo que se possam realizar pós-processamentos sobre esses dados com a ajuda de aplicativos de terceiros, como o MatLab. Todo o seu desenvolvimento foi feito utilizando-se o paradigma da orientação a objetos e considerando-se aspectos da engenharia de software. Durante o projeto, foram tomados cuidados de modo que o ambiente desenvolvido possa ser facilmente estendido, permitindo que novas funcionalidades possam ser livremente adicionadas no futuro, e sendo também portátil para outras plataformas computacionais / The aim of this work was the development of a neural simulation environment that constitutes an auxiliary to01 for studying the relationship between the neural shape and its functions. The developed environment exhibits a friendly graphical interface and offers functionalities similar to other simulators like Neuron and Genesis. An additional feature is the capability to simulate models with extracellular ionic concentration variation influences. This capability is very important for characterizing the relationship between neural shape and its function, because the same extracellular condition can influence on different ways neurons with different geometries. The obtained results are stored in text files to future processings using mathematical softwares like MatLab. All development of the simulator was made considering the object oriented paradigm and regarding aspects of software engineering. During this research, we concentrate in aspects of the environment portability, allowing both multi-plataform characteristics and new functionalities to be added in future

Este trabalho teve como objetivo o desenvolvimento de um ambiente para simulação neural com o intuito de se obter uma ferramenta que venha a auxiliar o estudo da relação entre a forma e a função de um neurônio. O ambiente desenvolvido possui uma interface gráfica de fácil utilização, além de funcionalidades semelhantes a outros simuladores já existentes, como o Neuron e o Genesis. Possui ainda uma característica adicional, que é a sua capacidade de poder simular modelos que incluem a influência de variações na concentração iônica do meio extracelular. Esta capacidade é muito importante quando se quer relacionar a forma e a função neural, visto que uma mesma condição do meio externo pode ter influências diferentes no comportamento de neurônios com geometrias distintas. Os resultados obtidos das simulações são armazenados em arquivos texto, de modo que se possam realizar pós-processamentos sobre esses dados com a ajuda de aplicativos de terceiros, como o MatLab. Todo o seu desenvolvimento foi feito utilizando-se o paradigma da orientação a objetos e considerando-se aspectos da engenharia de software. Durante o projeto, foram tomados cuidados de modo que o ambiente desenvolvido possa ser facilmente estendido, permitindo que novas funcionalidades possam ser livremente adicionadas no futuro, e sendo também portátil para outras plataformas computacionais / The aim of this work was the development of a neural simulation environment that constitutes an auxiliary to01 for studying the relationship between the neural shape and its functions. The developed environment exhibits a friendly graphical interface and offers functionalities similar to other simulators like Neuron and Genesis. An additional feature is the capability to simulate models with extracellular ionic concentration variation influences. This capability is very important for characterizing the relationship between neural shape and its function, because the same extracellular condition can influence on different ways neurons with different geometries. The obtained results are stored in text files to future processings using mathematical softwares like MatLab. All development of the simulator was made considering the object oriented paradigm and regarding aspects of software engineering. During this research, we concentrate in aspects of the environment portability, allowing both multi-plataform characteristics and new functionalities to be added in future

Dynamic and steady state modeling and simulation validation of an industrial depropanizer owned by Petrobras are carried out in the Equation-Oriented environment using EMSO (Environment for Modeling, Simulation and Optimization). The depropanizer is a high purity distillation column with high nonlinear behavior because of the strong interactions due to the vapor recompression. Furthermore, the difference between internal and external material/energy flows causes a complex multitime-scale dynamics. Modeling such process is a challenging problem due to these characteristics. Initially, a steady state model, robust, fast and precise, able to provide steady state predictions that are necessary for effective implementation of Real Time Optimization (RTO) was developed in EMSO. In addition, the modeling of dynamic equilibrium processes often results in higher index DAE systems. Usually, phenomenological relationships are used to solve the index problem, but this approach gives rise to errors as a result of unknown parameters and project details that are assumed. Considering that the column\'s response to composition changes, in general, takes place over a timescale one or two order of magnitude slower than those of flow rate changes, an approach similar to a proportional loop with arbitrarily large gain is used as an alternative to solve the index problem. The dynamic model structure is based on the steady state model and contains more than nine thousand equations. Validation simulation results from comparison between real plant data and dynamic model have shown that the proposed approach is able to predict the dynamic behavior of the column properly. / O propósito desta dissertação é realizar a modelagem, simulação e validação de um modelo, tanto em estado estacionário quanto dinâmico, de uma unidade despropanizadora da Petrobras. Para o estudo foi utilizado o ambiente orientado a equações, EMSO (Environment for Modeling, Simulation and Optimization). A coluna despropanizadora é uma torre de destilação de alta pureza que possui um comportamento altamente não-linear devido às fortes interações causadas pelo sistema de recompressão do vapor. A modelagem desse processo é um desafio devido às características que apresenta. Inicialmente, foi desenvolvido nesse ambiente um modelo em estado estacionário, robusto, rápido e preciso, com a finalidade de prover as predições em estado estacionário necessárias para a implementação efetiva de uma rotina de otimização em tempo real, Real Time Optimization (RTO). A modelagem dinâmica de processos em equilíbrio resulta, frequentemente, em sistemas de equações algébrico diferenciais de índice superior. Para solução do problema de índice normalmente são utilizadas relações fenomenológicas, as quais introduzem novas fontes de erros provenientes de parâmetros e detalhes de projeto desconhecidos. Considerando que a resposta da coluna em relação às mudanças na composição, em geral, ocorre em uma escala de tempo de ordem de grandeza duas vezes mais lenta que as respostas às mudanças nas vazões, foi proposta uma abordagem similar a um controlador proporcional com ganho elevado para substituir as relações fenomenológicas e assim resolver o problema de índice. A estrutura do modelo dinâmico é baseada na do modelo estacionário e contém mais de nove mil equações. A validação dos resultados da simulação com dados reais da planta mostra que a abordagem proposta consegue prever satisfatoriamente o comportamento do sistema.

Dynamic and steady state modeling and simulation validation of an industrial depropanizer owned by Petrobras are carried out in the Equation-Oriented environment using EMSO (Environment for Modeling, Simulation and Optimization). The depropanizer is a high purity distillation column with high nonlinear behavior because of the strong interactions due to the vapor recompression. Furthermore, the difference between internal and external material/energy flows causes a complex multitime-scale dynamics. Modeling such process is a challenging problem due to these characteristics. Initially, a steady state model, robust, fast and precise, able to provide steady state predictions that are necessary for effective implementation of Real Time Optimization (RTO) was developed in EMSO. In addition, the modeling of dynamic equilibrium processes often results in higher index DAE systems. Usually, phenomenological relationships are used to solve the index problem, but this approach gives rise to errors as a result of unknown parameters and project details that are assumed. Considering that the column\'s response to composition changes, in general, takes place over a timescale one or two order of magnitude slower than those of flow rate changes, an approach similar to a proportional loop with arbitrarily large gain is used as an alternative to solve the index problem. The dynamic model structure is based on the steady state model and contains more than nine thousand equations. Validation simulation results from comparison between real plant data and dynamic model have shown that the proposed approach is able to predict the dynamic behavior of the column properly. / O propósito desta dissertação é realizar a modelagem, simulação e validação de um modelo, tanto em estado estacionário quanto dinâmico, de uma unidade despropanizadora da Petrobras. Para o estudo foi utilizado o ambiente orientado a equações, EMSO (Environment for Modeling, Simulation and Optimization). A coluna despropanizadora é uma torre de destilação de alta pureza que possui um comportamento altamente não-linear devido às fortes interações causadas pelo sistema de recompressão do vapor. A modelagem desse processo é um desafio devido às características que apresenta. Inicialmente, foi desenvolvido nesse ambiente um modelo em estado estacionário, robusto, rápido e preciso, com a finalidade de prover as predições em estado estacionário necessárias para a implementação efetiva de uma rotina de otimização em tempo real, Real Time Optimization (RTO). A modelagem dinâmica de processos em equilíbrio resulta, frequentemente, em sistemas de equações algébrico diferenciais de índice superior. Para solução do problema de índice normalmente são utilizadas relações fenomenológicas, as quais introduzem novas fontes de erros provenientes de parâmetros e detalhes de projeto desconhecidos. Considerando que a resposta da coluna em relação às mudanças na composição, em geral, ocorre em uma escala de tempo de ordem de grandeza duas vezes mais lenta que as respostas às mudanças nas vazões, foi proposta uma abordagem similar a um controlador proporcional com ganho elevado para substituir as relações fenomenológicas e assim resolver o problema de índice. A estrutura do modelo dinâmico é baseada na do modelo estacionário e contém mais de nove mil equações. A validação dos resultados da simulação com dados reais da planta mostra que a abordagem proposta consegue prever satisfatoriamente o comportamento do sistema.