Using injection and production data, we can evaluate the connectivity between injector and producer well pairs to characterize their interwell regions and provide a tool for waterflood management. The capacitance model (CM) has been suggested as a phenomenological method to analyze the injection and production data for these purposes. Early studies involving reservoir simulation have shown CM to be a valuable tool but also have revealed several shortcomings. Many of these deficiencies have become more transparent in analyzing field data. This work consists of two parts: in the first part, we investigate some of the shortcomings of the CM and attempt to overcome them by modifying the algorithms. In the second part, we relate the problem of interwell connectivity to the rigorous concept of Multiwell Productivity Index (MPI) and provide a semi analytical approach. We have developed two modifications on the CM: the segmented CM that can be used where bottomhole pressures (BHP) are unknown and may change during the analysis interval, and the compensated CM that overcomes the requirement to rerun the model after adding a new producer or shutting in an existing producer. If both BHP changes and shut-in periods occur, the segmented and compensated CMs can be used simultaneously to construct a single model for a period of data. We show several hypothetical cases and a field case where these modifications generate a more reliable evaluation of interwell connectivity and increase the R2 of the model up to 15%. On the other hand, the MPI-based approach can predict the reservoir performance analytically for homogeneous cases under specific conditions. In the heterogeneous cases, this approach provides a robust connectivity parameter, which solely represents the reservoir heterogeneity and possible anisotropy and hence allows improved information exchange with the geologist. In addition, this connectivity parameter is insensitive to possible variations of skin factor and changes in number of wells. A further advantage of the new method is the flexibility to incorporate additional information, such as injector BHP, into the analysis process. We applied this approach on several hypothetical cases and observed excellent evaluation of both reservoir performance and connectivity.

Este trabalho apresenta a otimização de sistemas de acumulação sensível de energia térmica, submetidos a fontes de energia intermitentes (solar). Este tipo de sistema de acumulação é definido pelo seu material de acumulação e pelo fluido de trabalho, que realiza o transporte da energia. A metodologia empregada consiste em aplicar o modelo da capacitância global para descrever o comportamento dinâmico do material de acumulação, disposto na forma de placas planas paralelas, enquanto que o fluido de trabalho foi modelado via balanço de energia. O material de acumulação foi dividido em diversas seções menores, de modo a satisfazer a condição de validade do modelo da capacitância global, resultando em números de Biot menores ou iguais a 0,1, para cada seção. Os parâmetros identificados para a otimização foram a geometria do material de acumulação (número de placas e volume), propriedades do material de acumulação (massa específica e calor específico) e vazão do fluido de trabalho. Definiu-se a função a ser minimizada como o módulo da diferença entre a taxa de energia de saída do sistema de acumulação e a taxa de energia de saída alvo. Os resultados para duas geometrias e materiais distintos (aço AISI304 e granito), foram comparados com simulações efetuadas com o software comercial COMSOL, e os desvios encontrados ficaram na faixa de 10,16% a 8,88% para o aço e de 1,45% a 0,25% para o granito. A formulação proposta neste trabalho foi implementada no programa Engineering Equation Solver (EES), e otimizada com algoritmos genéticos. Observou-se que a massa específica e o calor específico são parâmetros que podem ser avaliados pelo seu produto (capacidade térmica volumétrica), quando a massa do material de acumulação não foi fixada. Para os casos nos quais a massa foi definida, o calor específico e a massa específica devem ser considerados parâmetros independentes, pois cada um atuou de forma diferente sobre o sistema. Observou-se que aumentando a quantidade de parâmetros de otimização, a diferença entre a taxa de energia na saída e a mesma taxa alvo diminuiu. Na simulação com dois parâmetros de otimização, a diferença relativa máxima entre estas taxas foi de 50%, enquanto que para quatro parâmetros de otimização, este valor caiu para 24%. / This work presents the optimization of sensible heat storage system, subjected to intermittent energy sources (solar). This type of storage system is defined by its storage material and the working fluid, which transports the energy. The methodology consists of using the global capacitance method to describe the dynamic behavior of the storage material, disposed in the form of parallel flat plates, while the working fluid was modeled via an energy balance. The storage material was divided into several smaller sections in order to satisfy the validity condition of the global capacitance model, resulting in Biot numbers smaller or equal than 0.1 for each section. The optimized parameters were the geometry of the storage material (number of plates and volume), the storage material properties (mass and specific heat) and flow rate of the working fluid. The minimized objective function is the difference between the output energy rate of the storage system and the target output energy rate. The results for two different geometries and materials (steel AISI304 and granite), were compared to simulations performed with the commercial software COMSOL, and the deviations were found in the range of 10.16% to 8.88% for steel and 1,45% to 0.25% for granite. The formulation proposed in this paper is implemented in the Engineering Equation Solver (EES), and optimized with genetic algorithm. It was observed that the density and specific heat are parameters that can be evaluated for its product (volumetric heat capacity) when the mass of the storage material was not defined. For the cases where the mass was defined, the specific heat and the density should be considered independent parameters, as each one act differently in the system. It was observed that increasing the number of optimized parameters, the difference between the output energy rate and the same target rate decreased. In the simulation with two optimized parameters, the maximum relative difference between these rates was 50%, while for four optimized parameters, this value dropped to 24%.

Este trabalho apresenta a otimização de sistemas de acumulação sensível de energia térmica, submetidos a fontes de energia intermitentes (solar). Este tipo de sistema de acumulação é definido pelo seu material de acumulação e pelo fluido de trabalho, que realiza o transporte da energia. A metodologia empregada consiste em aplicar o modelo da capacitância global para descrever o comportamento dinâmico do material de acumulação, disposto na forma de placas planas paralelas, enquanto que o fluido de trabalho foi modelado via balanço de energia. O material de acumulação foi dividido em diversas seções menores, de modo a satisfazer a condição de validade do modelo da capacitância global, resultando em números de Biot menores ou iguais a 0,1, para cada seção. Os parâmetros identificados para a otimização foram a geometria do material de acumulação (número de placas e volume), propriedades do material de acumulação (massa específica e calor específico) e vazão do fluido de trabalho. Definiu-se a função a ser minimizada como o módulo da diferença entre a taxa de energia de saída do sistema de acumulação e a taxa de energia de saída alvo. Os resultados para duas geometrias e materiais distintos (aço AISI304 e granito), foram comparados com simulações efetuadas com o software comercial COMSOL, e os desvios encontrados ficaram na faixa de 10,16% a 8,88% para o aço e de 1,45% a 0,25% para o granito. A formulação proposta neste trabalho foi implementada no programa Engineering Equation Solver (EES), e otimizada com algoritmos genéticos. Observou-se que a massa específica e o calor específico são parâmetros que podem ser avaliados pelo seu produto (capacidade térmica volumétrica), quando a massa do material de acumulação não foi fixada. Para os casos nos quais a massa foi definida, o calor específico e a massa específica devem ser considerados parâmetros independentes, pois cada um atuou de forma diferente sobre o sistema. Observou-se que aumentando a quantidade de parâmetros de otimização, a diferença entre a taxa de energia na saída e a mesma taxa alvo diminuiu. Na simulação com dois parâmetros de otimização, a diferença relativa máxima entre estas taxas foi de 50%, enquanto que para quatro parâmetros de otimização, este valor caiu para 24%. / This work presents the optimization of sensible heat storage system, subjected to intermittent energy sources (solar). This type of storage system is defined by its storage material and the working fluid, which transports the energy. The methodology consists of using the global capacitance method to describe the dynamic behavior of the storage material, disposed in the form of parallel flat plates, while the working fluid was modeled via an energy balance. The storage material was divided into several smaller sections in order to satisfy the validity condition of the global capacitance model, resulting in Biot numbers smaller or equal than 0.1 for each section. The optimized parameters were the geometry of the storage material (number of plates and volume), the storage material properties (mass and specific heat) and flow rate of the working fluid. The minimized objective function is the difference between the output energy rate of the storage system and the target output energy rate. The results for two different geometries and materials (steel AISI304 and granite), were compared to simulations performed with the commercial software COMSOL, and the deviations were found in the range of 10.16% to 8.88% for steel and 1,45% to 0.25% for granite. The formulation proposed in this paper is implemented in the Engineering Equation Solver (EES), and optimized with genetic algorithm. It was observed that the density and specific heat are parameters that can be evaluated for its product (volumetric heat capacity) when the mass of the storage material was not defined. For the cases where the mass was defined, the specific heat and the density should be considered independent parameters, as each one act differently in the system. It was observed that increasing the number of optimized parameters, the difference between the output energy rate and the same target rate decreased. In the simulation with two optimized parameters, the maximum relative difference between these rates was 50%, while for four optimized parameters, this value dropped to 24%.

Submitted by Aelson Maciera (aelsoncm@terra.com.br) on 2018-01-30T18:05:32Z No. of bitstreams: 1 DissLGS.pdf: 2155036 bytes, checksum: 4c911a16fe73eab82ffa8f50ed502246 (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (bco.producao.intelectual@gmail.com) on 2018-01-31T13:06:35Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissLGS.pdf: 2155036 bytes, checksum: 4c911a16fe73eab82ffa8f50ed502246 (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (bco.producao.intelectual@gmail.com) on 2018-01-31T13:06:45Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissLGS.pdf: 2155036 bytes, checksum: 4c911a16fe73eab82ffa8f50ed502246 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-31T13:10:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissLGS.pdf: 2155036 bytes, checksum: 4c911a16fe73eab82ffa8f50ed502246 (MD5) Previous issue date: 2017-03-13 / Não recebi financiamento / Agriculture is a very important economic activity in Brazil, and almost all cultures are grown directly on the soil. Thus, improve the knowledge of soil behavior is fundamental for the improvement of agricultural practices potentially harmful to the environment. The acric Oxisols are highly weathered soils, present in large and important productive productive regions of Brazil, and there are few studies using surface complexation models for description of ion adsorption processes in these soils. This work aimed at verifying the adequacy of the constant capacitance model in describing the adsorption of copper, cadmium, nickel and zinc in Latosols acric. This verification was done by analysing simulation residues and comparing surface potencial simuations with the values of PESN. All cations used are plant nutrients or important trace elements with respect to environmental contamination. In this work three soils were considered,Oxisol acric (LVwf), Oxisoil acric (LAw) and Eutric Kandiudalf (NVef). Measurements of their chemical (CEC, pH, Organic carbon, etc,), mineralogical (kaolinite and gibbsite) and physical (distribution of particle size and specific surface area) properties as well as adsorption, were obtained from literature. The adsorption envelope measurements collected in the literature were generally very consistent, and the cadmium and zinc measures are more behaved distribution in relation to other cations. Capacitance constant model were performed by a iterative computer program named FITQL. The constant capacitance model proved reasonably adequate to simulate the behavior of all the cations of the study. Simulations for nickel were relatively inconsistent regarding the experimental measurements. In most cases it was not possible to make appropriate distinctions between measurements and simulations for surface and depth, between the three concentrations of supporting electrolyte. All simulations of waste presented well-defined structure, unlike that normally expected. This may occur mainly due to methodological errors or errors inherent to the model, however, examples were not found in the literature regarding the waste generated by the simulation model for a proper comparison. / No Brasil a agricultura é uma atividade econômica muito relevante, sendo que quase todas as culturas são cultivadas diretamente sobre os solos. Assim, compreender melhor o comportamento dos solos é fundamental para o aperfeiçoamento de práticas agrícolas potencialmente danosas ao ambiente. Os Latossolos ácricos são solos muito intemperizados, presentes em extensas regiões produtivas do Brasil, sendo escassos os estudos que utilizam modelos de complexação de superfície para descrição dos processos de adsorção de íons nestes solos. O objetivo do trabalho foi verificar a adequação do modelo de capacitância constante na descrição da adsorção de cátions cobre, cádmio, níquel e zinco em Latossolos ácricos. A adequação foi verificada através dos resíduos produzidos pelas simulações e através da comparação das simulações de potencial de carga superficial com os valores de ponto de efeito salino nulo (PESN). Todos os cátions utilizados são nutrientes das plantas ou elementos traço importantes com relação a contaminação do meio ambiente. Neste trabalho três solos foram considerados, Latossolo Vermelho distroférrico ácrico (LVwf), Latossolo Amarelo ácrico (LAw) e Nitossolo Vermelho eutroférrico (NVef). Medidas de seus atributos químicos (CTC, pH em água e em solução de KCl 0; 1 molL1, carbono orgânico etc), mineralógicos (caulinita e gibbsita) e físicos (distribuição do tamanho das partículas e superfície específica), assim como envelopes de adsorção para os cátions, foram obtidas na literatura. As medidas de envelope de adsorção coletadas na literatura foram, em geral, muito consistentes, sendo que as medidas de cádmio e zinco apresentam distribuição mais uniforme que as medidas dos demais cátions. As simulações do modelo de capacitância constante foram realizadas com um programa de computador iterativo chamado FITQL. O modelo de capacitância constante se mostrou razoavelmente adequado para simular o comportamento de todos os cátions do estudo. As simulações realizadas para o níquel foram relativamente inconsistentes em relação as medidas experimentais. Na maior parte dos casos não foi possível fazer distinções adequadas entre as medidas e as simulações realizadas para superfície e profundidade, ou entre as três concentrações do eletrólito suporte. Todos os resíduos das simulações apresentaram estrutura bem definida, ao contrário do que normalmente se espera. Isto pode ocorrer, principalmente, devido a erros metodológicos ou erros inerentes ao próprio modelo, entretanto, não foram encontrados exemplos na literatura a respeito dos resíduos das simulações geradas pelo modelo para uma comparação adequada.

Este trabalho apresenta a otimização de sistemas de acumulação sensível de energia térmica, submetidos a fontes de energia intermitentes (solar). Este tipo de sistema de acumulação é definido pelo seu material de acumulação e pelo fluido de trabalho, que realiza o transporte da energia. A metodologia empregada consiste em aplicar o modelo da capacitância global para descrever o comportamento dinâmico do material de acumulação, disposto na forma de placas planas paralelas, enquanto que o fluido de trabalho foi modelado via balanço de energia. O material de acumulação foi dividido em diversas seções menores, de modo a satisfazer a condição de validade do modelo da capacitância global, resultando em números de Biot menores ou iguais a 0,1, para cada seção. Os parâmetros identificados para a otimização foram a geometria do material de acumulação (número de placas e volume), propriedades do material de acumulação (massa específica e calor específico) e vazão do fluido de trabalho. Definiu-se a função a ser minimizada como o módulo da diferença entre a taxa de energia de saída do sistema de acumulação e a taxa de energia de saída alvo. Os resultados para duas geometrias e materiais distintos (aço AISI304 e granito), foram comparados com simulações efetuadas com o software comercial COMSOL, e os desvios encontrados ficaram na faixa de 10,16% a 8,88% para o aço e de 1,45% a 0,25% para o granito. A formulação proposta neste trabalho foi implementada no programa Engineering Equation Solver (EES), e otimizada com algoritmos genéticos. Observou-se que a massa específica e o calor específico são parâmetros que podem ser avaliados pelo seu produto (capacidade térmica volumétrica), quando a massa do material de acumulação não foi fixada. Para os casos nos quais a massa foi definida, o calor específico e a massa específica devem ser considerados parâmetros independentes, pois cada um atuou de forma diferente sobre o sistema. Observou-se que aumentando a quantidade de parâmetros de otimização, a diferença entre a taxa de energia na saída e a mesma taxa alvo diminuiu. Na simulação com dois parâmetros de otimização, a diferença relativa máxima entre estas taxas foi de 50%, enquanto que para quatro parâmetros de otimização, este valor caiu para 24%. / This work presents the optimization of sensible heat storage system, subjected to intermittent energy sources (solar). This type of storage system is defined by its storage material and the working fluid, which transports the energy. The methodology consists of using the global capacitance method to describe the dynamic behavior of the storage material, disposed in the form of parallel flat plates, while the working fluid was modeled via an energy balance. The storage material was divided into several smaller sections in order to satisfy the validity condition of the global capacitance model, resulting in Biot numbers smaller or equal than 0.1 for each section. The optimized parameters were the geometry of the storage material (number of plates and volume), the storage material properties (mass and specific heat) and flow rate of the working fluid. The minimized objective function is the difference between the output energy rate of the storage system and the target output energy rate. The results for two different geometries and materials (steel AISI304 and granite), were compared to simulations performed with the commercial software COMSOL, and the deviations were found in the range of 10.16% to 8.88% for steel and 1,45% to 0.25% for granite. The formulation proposed in this paper is implemented in the Engineering Equation Solver (EES), and optimized with genetic algorithm. It was observed that the density and specific heat are parameters that can be evaluated for its product (volumetric heat capacity) when the mass of the storage material was not defined. For the cases where the mass was defined, the specific heat and the density should be considered independent parameters, as each one act differently in the system. It was observed that increasing the number of optimized parameters, the difference between the output energy rate and the same target rate decreased. In the simulation with two optimized parameters, the maximum relative difference between these rates was 50%, while for four optimized parameters, this value dropped to 24%.

Selenium (Se) is a trace element essential to the nutrition of animals. On the other hand, in a narrow concentration range, Se can cause toxicity. The presence of Se in food is related to the concentration of the element in soil. Thus, the knowledge of the Se amount and its behavior in soil are very important to the better manage the environment and to prevent toxicological problems and human deficiency. The objectives of this study were: (i) to quantify the natural content of Se in some Brazilian soils and correlates them with soil attributes; (ii) to evaluate the adsorption of selenite and selenate as a function of pH and Se concentration in tropical soils; (iii) to adjust the constant capacitance model to describe the Se adsorption in tropical soil as compared to empiric models. Se concentrations ranged from <0.08 to 1.61 mg kg-1, with a mean of 0.19 mg kg-1. Concentrations of Se in the samples collected in the superficial layers were positively correlated to cationic exchange capacity, as well as to clay, organic matter and oxide contents of the soils. In the subsurface samples, only pH and aluminum oxide content were correlated with Se concentrations. Most samples with the highest Se concentrations were derived from sedimentary parent material. Se(IV) adsorption was high for all soils, decreased with increasing pH and was strongly correlated to organic matter and Fe and Al oxides contents. On the other hand, Se(VI) adsorption was very low at pH values commonly found in agricultural soils, except for the highly weathered Rhodic Acrudox which was positively correlated with the gibbsite content. The constant capacitance model fit the Se(IV) and Se(VI) adsorption data well, and was similar to Langmuir and Freundlich empirical models. Optimizations of mono and bidentate complexation and surface protonation constant were used for the Se(IV) adsorption data. For Se(VI), optimizations for the two monodentate species were employed. / O selênio (Se) é um elemento traço essencial a nutrição animal. Por outro lado, o limiar de concentração entre suficiente e tóxico é estreito. A presença de Se nos alimentos está relacionada à sua concentração no solo. Deste modo, conhecer a quantidade e o comportamento do Se no solo é muito importante para um correto manejo ambiental, previnindo problemas toxicológicos e deficiência em humanos. Os objetivos deste estudo foram: (i) quantificar os conteúdos naturais de Se em solos brasileiros e correlacioná-los com seus atributos; (ii) avaliar a adsorção de selenito e selenato em função da variação do pH e da concentração de Se em solos tropicais; (iii) ajustar o modelo de capacitancia constante para descrever a adsorção de Se em solos tropicais comparado a modelos empíricos. As concentrações de Se variaram de <0,08 - 1,61 mg kg-1, com média de 0,19 mg kg-1. As concentrações de Se nas amostras coletadas nas camadas superficiais do solo foram positivamente correlacionadas com a capacidade de troca catiônica, bem como os teores de argila, matéria orgânica e óxidos de Fe e Al do solos. Nas amostras subsuperficiais, apenas pH e teor de óxido de alumínio foram correlacionadas com as concentrações de Se. A maioria das amostras com maiores concentrações de selênio foram provenientes de material de origem sedimentar. A adsorção de Se(IV) foi elevada para todos os solos, diminuiu com o aumento do pH e foi fortemente correlacionada com teores de matéria orgânica e de óxidos de Fe e de Al. Por outro lado, a adsorção de Se(VI) foi muito baixa em valores de pH normalmente encontrados em solos agrícolas, excepto para o Latossolo Vermelho acriférrico, que foi positivamente correlacionada com o teor de gibbsita dos solos. O modelo de capacitância constante ajustou-se bem aos resultados de adsorção Se(IV) e Se(VI), com ajuste similar aos modelos empíricos de Langmuir e de Freundlich. Para os resultados de adsorção de Se(IV) foram utilizadas otimizações das constantes de complexação mono e bidentadas e da constante de protonação de superfície. Para Se(VI), foram empregadas otimizações para as duas espécies de monodentadas.

Selenium (Se) is a trace element essential to the nutrition of animals. On the other hand, in a narrow concentration range, Se can cause toxicity. The presence of Se in food is related to the concentration of the element in soil. Thus, the knowledge of the Se amount and its behavior in soil are very important to the better manage the environment and to prevent toxicological problems and human deficiency. The objectives of this study were: (i) to quantify the natural content of Se in some Brazilian soils and correlates them with soil attributes; (ii) to evaluate the adsorption of selenite and selenate as a function of pH and Se concentration in tropical soils; (iii) to adjust the constant capacitance model to describe the Se adsorption in tropical soil as compared to empiric models. Se concentrations ranged from <0.08 to 1.61 mg kg-1, with a mean of 0.19 mg kg-1. Concentrations of Se in the samples collected in the superficial layers were positively correlated to cationic exchange capacity, as well as to clay, organic matter and oxide contents of the soils. In the subsurface samples, only pH and aluminum oxide content were correlated with Se concentrations. Most samples with the highest Se concentrations were derived from sedimentary parent material. Se(IV) adsorption was high for all soils, decreased with increasing pH and was strongly correlated to organic matter and Fe and Al oxides contents. On the other hand, Se(VI) adsorption was very low at pH values commonly found in agricultural soils, except for the highly weathered Rhodic Acrudox which was positively correlated with the gibbsite content. The constant capacitance model fit the Se(IV) and Se(VI) adsorption data well, and was similar to Langmuir and Freundlich empirical models. Optimizations of mono and bidentate complexation and surface protonation constant were used for the Se(IV) adsorption data. For Se(VI), optimizations for the two monodentate species were employed. / O selênio (Se) é um elemento traço essencial a nutrição animal. Por outro lado, o limiar de concentração entre suficiente e tóxico é estreito. A presença de Se nos alimentos está relacionada à sua concentração no solo. Deste modo, conhecer a quantidade e o comportamento do Se no solo é muito importante para um correto manejo ambiental, previnindo problemas toxicológicos e deficiência em humanos. Os objetivos deste estudo foram: (i) quantificar os conteúdos naturais de Se em solos brasileiros e correlacioná-los com seus atributos; (ii) avaliar a adsorção de selenito e selenato em função da variação do pH e da concentração de Se em solos tropicais; (iii) ajustar o modelo de capacitancia constante para descrever a adsorção de Se em solos tropicais comparado a modelos empíricos. As concentrações de Se variaram de <0,08 - 1,61 mg kg-1, com média de 0,19 mg kg-1. As concentrações de Se nas amostras coletadas nas camadas superficiais do solo foram positivamente correlacionadas com a capacidade de troca catiônica, bem como os teores de argila, matéria orgânica e óxidos de Fe e Al do solos. Nas amostras subsuperficiais, apenas pH e teor de óxido de alumínio foram correlacionadas com as concentrações de Se. A maioria das amostras com maiores concentrações de selênio foram provenientes de material de origem sedimentar. A adsorção de Se(IV) foi elevada para todos os solos, diminuiu com o aumento do pH e foi fortemente correlacionada com teores de matéria orgânica e de óxidos de Fe e de Al. Por outro lado, a adsorção de Se(VI) foi muito baixa em valores de pH normalmente encontrados em solos agrícolas, excepto para o Latossolo Vermelho acriférrico, que foi positivamente correlacionada com o teor de gibbsita dos solos. O modelo de capacitância constante ajustou-se bem aos resultados de adsorção Se(IV) e Se(VI), com ajuste similar aos modelos empíricos de Langmuir e de Freundlich. Para os resultados de adsorção de Se(IV) foram utilizadas otimizações das constantes de complexação mono e bidentadas e da constante de protonação de superfície. Para Se(VI), foram empregadas otimizações para as duas espécies de monodentadas.

Optimizing and controlling the heating systems in buildings is one way to decrease their load on the power grid, as well as introduce load flexibility to be used in Demand Response (DR) applications. A requirement in occupied buildings is that the thermal comfort of the residents is guaranteed, making the optimization of heating systems a constrained problem with respect to indoor temperature. Thermal models capable of predicting indoor temperatures over short (24 hour) horizons are one way to guarantee this comfort. The accuracy and computational complexity of these models have the most significant impact on controller performance. The data requirements and the expert knowledge required for model implementation are also important factors, since they determine the development costs and, finally, whether a model is feasible to implement. First a literature study explores current modeling approaches that depend only on time-series sensor data and that are suited for control applications. A modeling type found to be fit for such purposes are grey-box models, specifically physically inspired inverse models whose parameters are estimated based on data, such as Resistance- Capacitance (RC) models. This modeling of a dynamical system approach uses prior information in the form of the assumed physical equations and has the potential to increase the performance on sparse data problems. The simple form of the model also has a low level of complexity, making it well suited for control applications. However, expert knowledge can be needed for choosing the model equations as well as initializing the parameters. Then the effects of varying RC model complexity, parameter initialization, and training data are investigated in the case study. The chosen models are 1R1C, 2R2C, and 3R2C. They are fitted using the Nelder-Mead algorithm and validated using the data collected from the RISE Research Villa. Parameter initializations are varied by two orders of magnitude and then fitted on different data sequences to avoid relying on expert knowledge in model creation. The initializations that converged with the best R2 training fit on all sequences were deemed reasonable initializations for the problem and used in the training length comparison. The training length of the models varies from 24 to 384 hours. The results showed that increased training data length correlates positively with performance up to 192 hours for all models, but further increasing it gave inconclusive results. The higher order models evaluated struggled to beat the simplest model or even the constant prediction baseline in Mean Absolute Error (MAE) performance at all training lengths, indicating either that the models selected are unsuitable or that the data features chosen are unrepresentative of the indoor temperature dynamics. Regardless, the MAE errors presented here are comparable to the outcomes of related works. This is possibly an artifact of this dataset having a low variance in temperature and thus resulting in lower errors, which underlines the importance of the data used in case-studies. / Att optimera och styra värmesystemen i byggnader är ett sätt att minska belastningen på elnätet och införa flexibilitet i belastningen som kan användas i tillämpningar för efterfrågeflexibilitet (Demand Response, DR). Ett krav i bebodda byggnader är att de boendes termiska komfort garanteras, vilket gör optimeringen av värmesystemen till ett begränsat problem med avseende på inomhustemperaturen. Termiska modeller som kan förutsäga inomhustemperaturer på kort sikt (24 timmar) är ett sätt att garantera denna komfort. Dessa modellers noggrannhet och beräkningskomplexitet har störst inverkan på styrningens prestanda. Datakraven och den expertkunskap som krävs för att genomföra modellen är också viktiga faktorer, eftersom de avgör utvecklingskostnaderna och slutligen om en modell är möjlig att implementera. Först görs en litteraturstudie av nuvarande modelleringsmetoder som endast är beroende av tidsserier av sensordata och som lämpar sig för reglertillämpningar. En modelleringstyp som visat sig vara lämplig för sådana ändamål är grey-box-modeller, särskilt fysikaliskt inspirerade inversa modeller vars parametrar estimeras på basis av data, t.ex. RC-modeller (Resistance-Capacitance). Denna modell av ett dynamiskt system modellering använder förhandsinformation i form av de antagna fysiska ekvationerna och har potential att öka prestandan vid problem med begränsad data. Modellens enkla form har också en låg komplexitetsnivå, vilket gör den väl lämpad för kontrolltillämpningar. Expertkunskap kan dock behövas för att välja modellekvationer och initiera parametrarna. Därefter undersöks effekterna av att variera RC-modellens komplexitet, parameterinitialisering och träningsdata i fallstudien. De valda modellerna är 1R1C, 2R2C och 3R2C. De tränas med hjälp av Nelder-Mead-algoritmen och valideras med hjälp av data som samlats in från RISE Research Villa. Initialiseringarna av parametrarna varieras med två storleksordningar och anpassas sedan på olika dataserier för att undvika att förlita sig på expertkunskap vid skapandet av modellerna. De initialiseringar som konvergerade med den bästa träningsanpassningen R2 på alla sekvenser ansågs vara rimliga initialiseringar för problemet och användes i jämförelsen av träningslängden. Modellernas träningslängd varierar mellan 24 och 384 timmar. Resultaten visade att en ökad längd på träningsdata korrelerar positivt med prestanda upp till 192 timmar för alla modeller, men att ytterligare ökning inte ger några entydiga resultat. De utvärderade modellerna av högre ordning hade svårt att överträffa den enklaste modellen eller till och med referensmodellen med konstant prediktion i fråga om genomsnittligt absolut fel (MAE) vid alla träningslängder, vilket tyder antingen på att de valda modellerna är olämpliga eller att de valda datafunktionerna inte är representativa för inomhustemperaturens dynamik. Oavsett detta är de MAE-fel som presenteras här jämförbara med resultaten från relaterade studier. Detta är möjligen en artefakt av att detta dataset har en låg varians i temperaturen och därmed resulterar i lägre fel, vilket understryker vikten av de data som används i fallstudier.