Orientador: Marco Aurélio Cremasco / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Química / Made available in DSpace on 2018-08-18T08:24:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Castilho_GuilhermeJosede_D.pdf: 4727634 bytes, checksum: 262e7551887344a4d33739e6ac52ca97 (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: Stringer (1989) sugeriu que um leito fluidizado gás-sólido pode ser um sistema caótico no qual seu comportamento irregular, entretanto determinístico, é causado por suas propriedades não-lineares. Desde então, surgiu uma nova forma de analisar flutuações de sinais em sistemas fluidizados: a análise não linear de séries temporais, comumente referida como análise de caos. A análise de caos é uma técnica muito utilizada no processamento de sinais em sistemas fluidizados, porém pouco difundida a nível nacional. Este tipo de análise baseia-se na reconstrução de atratores imersos em um espaço de fase e no estudo das propriedades deste atrator. Nesta Tese de Doutorado, avalia-se o comportamento fluidodinâmico em leito fluidizado circulante (LFC) operando sob condição de transporte pneumático diluído utilizando a análise de caos e também outras análises no domínio do tempo, como a distribuição de frequência e desvio médio absoluto. Os sinais avaliados foram obtidos por uma sonda de fibras ópticas, gerando séries temporais de flutuação de sinais elétricos que representam concentração de sólidos. A análise de caos demonstrou que os sistemas estudados apresentam comportamento caótico, por apresentar entropia de Kolmogorov positiva para todas as situações. A vantagem deste tipo de análise em comparação com as ferramentas usuais no domínio do tempo e no domínio da frequência (espectro de Fourier) é que a mesma considera o comportamento não-linear que existe neste tipo de reator multifásico. A partir de seus resultados, pôde-se descrever detalhadamente a fluidodinâmica do LFC, permitindo relacionar os parâmetros encontrados com fenômenos físicos como formação e repartição de clusters, turbulência do gás, interações partícula-partícula e partícula-parede e má alimentação. Tal análise permitiu, inclusive, a identificação de três regimes distintos: diluído, resultante de um escoamento mais complexo devido à turbulência da fase gasosa; concentrado, onde a presença de clusters diminui o caminho médio das partículas e por conseqüência reduz o grau de complexidade do sistema; e um terceiro regime ainda não publicado em trabalhos anteriores, referente às condições extremamente diluídas, onde o aumento do fluxo de sólidos provocou o aumento da complexidade. Neste regime, a fase gasosa predomina e o escoamento é mais previsível quando há presença de poucas partículas. Pretende-se, com esta Tese de Doutorado, incentivar a utilização deste método para, pelo menos, servir como complementação da técnica usualmente utilizada na análise de sinais nesta área de pesquisa, que são os espectros de potência de Fourier / Abstract: Stringer (1989) was the first to suggest that a gas-solid fluidized bed may be a chaotic system, in which the irregular, yet deterministic, behavior is caused by its nonlinear properties. Since then, another way to analyze signals fluctuations in fluidized systems came to light: the nonlinear time series analysis commonly referred to as chaos analysis. It is a technique widely used in the signal analysis in fluidized systems, but not very common at national level. This type of analysis is based on the reconstruction of attractors embedded in a phase space and the study of the properties of this attractor. This Ph.D. Thesis evaluates the fluid dynamic behavior of circulating fluidized bed (CFB) operating under conditions of dilute pneumatic conveying using chaos analysis of chaos and also further analysis in the time domain. The signals obtained were measured by an optical fiber probe which generated time series of fluctuating electrical signals representing solids concentration. The chaos analysis showed that the systems studied exhibit chaotic behavior, by having positive Kolmogorov entropy for all situations. The advantage of this type of analysis compared with the usual tools in the time domain and frequency domain (Fourier spectrum) is that it considers the nonlinear behavior that exists in this type of multiphase reactor. From their results, it was possible to describe in detail the fluid dynamics of the CFB, allowing correlating the parameters found with physical phenomena such as cluster formation and breakdown, the gas turbulence, particle-particle and particle-wall interactions and feed maldistribution. This analysis has led to the identification of three distinct regimes: diluted, resulted from a more complex flow due to turbulence of the gas phase; concentrated, where the presence of clusters decreases the average path length of particles and consequently reduces the complexity of the system; and a third regime not yet published in previous works, regarding the extremely dilute conditions, where the increased flow of solids caused the increase in complexity. In this condition, the gas phase and the predominant flow is more predictable when there is presence of a few particles. With this Ph.D. Thesis, it is intended to encourage the use of this method for at least as a complement to the technique usually used in signal analysis in this research area, that is, the Fourier power spectra / Doutorado / Engenharia de Processos / Doutor em Engenharia Química

Orientador: Marco Aurélio Cremasco / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Química / Made available in DSpace on 2018-08-26T02:42:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Prieto_WesleyHeleno_M.pdf: 8369038 bytes, checksum: 55099f53f7bd5777f43bda2e728ffb67 (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: A complexa dinâmica dos leitos fluidizados promove a necessidade de metodologias de análise de sinais que representem, com maior fidelidade, as características destes processos e também de técnicas de solução computacional de modelos matemáticos complexos para promover a implementação de novas ferramentas teóricas na caracterização de regimes fluidodinâmicos em sistemas particulados. Nas últimas décadas, a análise do caos se tornou grande aliada na investigação dos fenômenos cuja evolução temporal, aperiódica e sensível às condições iniciais, exiba determinismo. Neste sentido, o presente trabalho emprega a técnica de análise de caos para avaliar as grandezas entropia de Kolmogorov e dimensão de correlação associadas às flutuações de pressão em leito fluidizado (0,1 m de diâmetro) para partículas de FCC, painço e microesferas de vidro Geldart A, B e D. Esta Dissertação também se propõe a resolver um modelo matemático representativo da fluidodinâmica gás-partícula e dele abstrair séries temporais de perda de pressão para, posteriormente, serem submetidas à análise do caos determinístico e comparação com os resultados experimentais. Na etapa laboratorial, foram utilizados transdutores diferenciais de pressão a taxas de 1.000 Hz. O gás de fluidização foi ar ambiente a 25 °C. Para a solução do modelo foi utilizado o método clássico de Euler implementado no software MatLab R2012b. Dos resultados da primeira etapa, observou-se a presença de regiões típicas em todos os perfis de entropia de Kolmogorov e dimensão de correlação, sendo que para a condição de fluidização incipiente os valores dos invariantes foram máximos, logo em seguida evoluindo para uma condição de transição e estabilizando em uma situação menos caótica para o regime slugging. As curvas de fluidização obtidas pela resolução do modelo demonstraram superestimação da perda de pressão, porém, em termos de perfil, houve reprodutibilidade em relação às curvas experimentais. No que tange à análise caótica, os mesmos fenômenos foram notados para as séries temporais simuladas, constatando-se a presença das regiões de transição do leito fixo-incipiência-transição-slugging. De modo geral, torna-se evidente a relação entre parâmetros caóticos e as características físicas dos sistemas (experimentais e simulados), corroborando os invariantes do caos como auxiliares na classificação dos regimes de fluidização / Abstract: The complex dynamics of fluidized beds promotes the requirement of signals analysis methodologies that faithfully represent the characteristics of these processes and also techniques of computational solution of complex mathematical models to promote the implementation of new theoretical methods for characterizing fluid dynamic regimes in particulate systems. In recent decades, the analysis of chaos has become an important tool in the investigation of phenomena whose temporal evolution, aperiodic and sensitive to initial conditions, show determinism. In this regard, the present study employing the chaos analysis technique to evaluate the invariants Kolmogorov entropy and correlation dimension associated with the pressure fluctuations in the fluidized bed (0.1 m diameter) for particles of FCC, millet and glass microspheres (Geldart A, B and D). This work also proposes to solve a representative mathematical model of gas-particle fluid dynamics to obtain pressure time series to be submitted to the deterministic chaos analysis and compared with experimental results. In the experimental stage, differential pressure transducers at rates of 1,000 Hz were used. Fluidizing gas is ambient air at 25 °C. For the solution of the model the classical Euler method was used implemented in Matlab R2012b software. Through the results of the first step, the presence of typical regions were observed in all profiles of Kolmogorov entropy and correlation dimension, being for the condition of incipient fluidization the values of the chaotic invariants were maximum, shortly thereafter progressing to a transition condition and stabilizing in a less chaotic situation for the slugging regime. Fluidization curves obtained by solving of the mathematical model showed overestimation of pressure loss, however, in terms of profile, there was reproducibility as compared to the experimental curves. Referring to the chaotic analysis, the same phenomena were observed for the simulated time series, the presence of transition regions of fixed-bed-incipient-transition-slugging was observed. Generally, it is clear the relationship between chaotic parameters and physical characteristics of the systems (experimental and simulated), supporting the chaotic invariants as aids in classifying fluidization regimes / Mestrado / Engenharia de Processos / Mestre em Engenharia Química

Orientador: Alberto Vazquez Saa / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-20T15:42:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Teles_RenatodeSa_D.pdf: 3942109 bytes, checksum: 7e41b541aa6eb7a186a4956d751a32c5 (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: Fizemos um estudo sistemático dos aspectos clássicos e quânticos dos sistemas dinâmicos conhecidos como "bilhares". Introduzimos uma nova classe de bilhares classicamente caóticos cuja dinâmica quântica pode ser convenientemente descrita utilizando-se uma aproximação do tipo Galerkin, o que nos permitiu obter com boa precisão um grande numero de autovalores e autofunções e estudar algumas propriedades estatísticas do espectro de energia para esta nova classe de bilhares. Do ponto de vista da implementação numérica, estudamos também os efeitos de tamanho finito da matriz associada ao truncamento dos modos de Galerkin / Abstract: We consider classical and quantum aspects of the dynamical systems dubbed as "billiards". We introduce a new class of classically chaotic billiards for which the quantum dynamics can be conveniently described by a Galerkin type approximation, allowing us to obtain with good accuracy a large number of eigenvalues and eigenfunctions and to study some statistical properties of the energy spectrum of this new class of billiards. From the numerical implementation point of view, we consider also the finite size effects on the matrix corresponding to the truncation of the Galerkin modes / Doutorado / Matematica Aplicada / Doutor em Matemática Aplicada

Orientador: Marco Aurélio Cremasco / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Química / Made available in DSpace on 2018-08-23T18:40:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Moura_HelderLimade_M.pdf: 13116282 bytes, checksum: b886f67e25c04de827b794c8f5a4c6ca (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: Sinais caóticos são sinais cujo comportamento é aperiódico e sensível às condições iniciais ou às pequenas perturbações. Sob este aspecto, diversos campos do conhecimento, tais como engenharia, biologia e economia, podem fazer uso da análise de séries temporais para descrever situações características a seus estudos. Contudo, encontram-se dificuldades para classificar sistemas dinâmicos caóticos a partir de métodos tradicionais como, por exemplo, o espectro de potência de Fourier. Para uma nova abordagem, a reconstrução de atratores, a partir do método de Takens, vem sendo apontada como alternativa de análise para diferenciar o caos determinístico de um comportamento estocástico. A partir do caos determinístico, várias propriedades conhecidas como invariantes caóticas podem ser determinadas, como a dimensão de correlação e a entropia de Kolmogorov. No entanto, estudos recentes têm mostrado que ruídos limitam o desempenho de várias técnicas empregadas na identificação e previsão de sistemas determinísticos e, portanto, influenciando no cálculo dos invariantes caóticos. A extensão da influência do ruído na análise de dados experimentais é difícil de entender devido à falta de conhecimento sobre o nível e a natureza do ruído. Este trabalho, além de construir uma ferramenta para o cálculo dos invariantes caóticos, propõe uma abordagem sistemática para a redução de ruído em séries temporais de sinais de concentração de partículas de FCC, obtidos experimentalmente por uma sonda de fibra óptica em uma seção de riser de um leito fluidizado circulante (LFC). Para a determinação e a redução do nível de ruído foi utilizado o algoritmo de máxima verossimilhança (Schouten et al., 1994a) e o método de Schreiber (1993), respectivamente. Para tanto, adiciona-se o ruído no mapa de Hénon para, a seguir, ser aplicado sobre dados experimentais. Para avaliar a eficácia do método proposto, investiga-se a precisão da previsão para as séries caóticas a partir das redes neuronais artificiais e o valor da dimensão de correlação e entropia de Kolmogorov. Os resultados para identificação do nível de ruído e a sua redução mostram que a técnica proposta neste trabalho é promissora, pois conhecendo o nível de ruído, a redução deste é feita com maior precisão, em consequência disto, os resultados finais mantêm as características caóticas da dinâmica original. Sendo assim, é possível obter uma maior confiabilidade no grau de liberdade e previsibilidade na aplicação em sistemas experimentais / Abstract: Chaotic signals are signals whose behavior is aperiodic and sensitive to initial conditions or to small perturbations. In this regard, various fields of knowledge such as engineering, biology and economics, can make use of time series analysis to describe typical situations to its studies. However, it is difficult to classify chaotic dynamic systems from traditional methods such as Fourier power spectrum. Towards a new approach, reconstruction of attractors from the Takens's method has been suggested as an alternative analysis to differentiate the deterministic chaos of a stochastic behavior. Several properties known as chaotic invariants can be determined from the deterministic chaos such as the correlation dimension and Kolmogorov entropy. However, recent studies have shown that noise limits the performance of various techniques used in the identification and prediction of deterministic systems and influences the calculation of chaotic invariants. The extent of the noise influence in the analysis of experimental data is difficult to understand due to the lack of knowledge about the level and nature of the noise. This work elaborates a tool for the calculation of chaotic invariants and proposes a systematic approach to noise reduction in time series of particle concentration signals. The particle concentration signals were obtained experimentally by an optic fiber probe in a riser section of a circulating fluidized bed (CFB). To evaluate and reduce the noise levels the maximum likelihood algorithm (Schouten et al., 1994a) and the method of Schreiber (1993), were used, respectively. Therefore, the noise is added to the Hénon map to be applied on experimental data. To evaluate the effectiveness of the proposed method the accuracy of prediction by the artificial neural networks, the value of correlation dimension and Kolmogorov entropy from the chaotic time series are investigate. The results for the identification and reduction of noise show that the proposed technique is promising. The reduction is performed with higher accuracy knowing the noise level. Consequently, the final results maintain the original characteristics of chaotic dynamics. Therefore, it is possible to obtain a greater reliability in the degree of freedom and predictability in the application in experimental systems / Mestrado / Engenharia de Processos / Mestre em Engenharia Química