Made available in DSpace on 2015-03-13T17:08:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 EdgarRHF.pdf: 2264577 bytes, checksum: e51665295f290a9fc195ade872b55719 (MD5) Previous issue date: 2006-08-24 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / This dissertation focuses on rock thermal conductivity and its correlations with petrographic, textural, and geochemical aspects, especially in granite rocks. It aims at demonstrating the relations of these variables in an attempt to enlighten the behavior of thermal effect on rocks. Results can be useful for several applications, such as understanding and conferring regional thermal flow results, predicting the behavior of thermal effect on rocks based upon macroscopic evaluation (texture and mineralogy), in the building construction field in order to provide more precise information on data refinement on thermal properties emphasizing a rocky material thermal conductivity, and especially in the dimension stone industry in order to open a discussion on the use of these variables as a new technological parameter directly related to thermal comfort. Thermal conductivity data were obtained by using Anter Corporation s QuicklineTM -30 a thermal property measuring equipment. Measurements were conducted at temperatures ranging between 25 to 38 OC in samples with 2cm in length and an area of at least 6cm of diameter. As to petrography data, results demonstrated good correlations with quartz and mafics. Linear correlation between mineralogy and thermal conductivity revealed a positive relation of a quartz percentage increase in relation to a thermal conductivity increase and its decrease with mafic minerals increase. As to feldspates (K-feldspate and plagioclase) they show dispersion. Quartz relation gets more evident when compared to sample sets with >20% and <20%. Sets with more than 20% quartz (sienogranites, monzogranites, granodiorites, etc.), exhibit to a great extent conductivity values which vary from 2,5 W/mK and the set with less than 20% (sienites, monzonites, gabbros, diorites, etc.) have an average thermal conductivity below 2,5 W/mK. As to textures it has been verified that rocks considered thick/porphyry demonstrated in general better correlations when compared to rocks considered thin/medium. In the case of quartz, thick rocks/porphyry showed greater correlation factors when compared to the thin/medium ones. As to feldspates (K-feldspate and plagioclase) again there was dispersion. As to mafics, both thick/porphyry and thin/medium showed negative correlations with correlation factor smaller than those obtained in relation to the quartz. As to rocks related to the Streckeisen s QAP diagram (1976), they tend to fall from alcali-feldspates granites to tonalites, and from sienites to gabbros, diorites, etc. Thermal conductivity data correlation with geochemistry confirmed to a great extent mineralogy results. It has been seen that correlation is linear if there is any. Such behavior could be seen especially with the SiO2. In this case similar correlation can be observed with the quartz, that is, thermal conductivity increases as SiO2 is incremented. Another aspect observed is that basic to intermediate rocks presented values always below 2,5 W/mK, a similar behavior to that observed in rocks with quartz <20%. Acid rocks presented values above 2,5 W/mK, a similar behavior to that observed in rocks with quartz >20% (granites). For all the other cases, correlation factors are always low and present opposite behavior to Fe2O3, CaO, MgO, and TiO2. As to Al2O3, K2O, and Na2O results are not conclusive and are statistically disperse. Thermal property knowledge especially thermal conductivity and its application in the building construction field appeared to be very satisfactory for it involves both technological and thermal comfort aspects, which favored in all cases fast, cheap, and precise results. The relation between thermal conductivity and linear thermal dilatation have also shown satisfactory results especially when it comes to the quartz role as a common, determining phase between the two variables. Thermal conductivity studies together with rocky material density can function as an additional tool for choosing materials when considering structural calculation aspects and thermal comfort, for in the dimension stone case there is a small density variation in relation to a thermal conductivity considerable variation / Esta disserta??o aborda o tema condutividade t?rmica de rochas e sua correla??o com aspectos petrogr?ficos, texturais e geoqu?micos principalmente em rochas gran?ticas. O intuito ? demonstrar as rela??es destas vari?veis tentando elucidar o comportamento do efeito t?rmico nas rochas. Os resultados poder?o ser ?teis em diversas aplica??es, por exemplo, no entendimento e aferi??o de resultados de fluxo t?rmicos regionais, na predi??o do comportamento t?rmico de rochas baseados na avalia??o macrosc?pica (textura e mineralogia), no segmento de constru??o civil com o objetivo de fornecer informa??es mais precisas no que diz respeito ao refinamento de dados sobre propriedades t?rmicas enfatizando a condutividade t?rmica de materiais rochosos e ainda especialmente na ind?stria de rochas ornamentais com o objetivo de se abrir uma discuss?o sobre a utiliza??o destas vari?veis como novo par?metro tecnol?gico diretamente relacionado ao conforto t?rmico. Os dados de condutividade t?rmica foram obtidos a partir de um equipamento medidor de propriedades t?rmicas da marca Anter Corporation, modelo QuicklineTM -30. As medidas foram realizadas a temperaturas variando entre 25 e 38 OC em amostras com 2cm de espessura e ?rea com pelo menos 6cm de di?metro. Quanto aos dados petrogr?ficos os resultados demonstraram haver boas correla??es com o quartzo e m?ficos. A correla??o linear entre a mineralogia e a condutividade t?rmica revelou uma rela??o positiva do aumento da condutividade t?rmica em fun??o do aumento da percentagem de quartzo e diminui??o com o aumento de minerais m?ficos. J? os feldspatos (K-feldspato e plagiocl?sio) mostram dispers?o. A rela??o do quartzo fica mais evidente quando s?o comparados os conjuntos de amostras com >20% e <20%. O conjunto com mais de 20% de quartzo (sienogranitos, monzogranitos, granodioritos, etc.), exibe em sua grande maioria, valores de condutividade que variam acima de 2,5 W/mK, j? o conjunto com menos de 20% (sienitos, monzonitos, gabros, dioritos, etc.) tem condutividade t?rmica m?dia abaixo de 2,5 W/mK. Quanto as texturas verificou-se que os litotipos considerados grossos/porfir?ticos demonstraram no conjunto geral melhores correla??es quando comparados com os litotipos considerados finos/m?dios. No caso do quartzo os litotipos grossos/porfir?ticos mostraram maior fator de correla??o, quando comparados com os finos/m?dios. Quanto aos feldspatos (K-feldspato e plagiocl?sio) houve novamente dispers?o. Para os m?ficos, tanto os tipos grossos/porfir?ticos quanto os finos/m?dios, mostraram correla??es negativas com fator de correla??o menor do que os obtidos em rela??o ao quartzo. Quanto aos litotipos, relacionados ao diagrama QAP de Streckeisen (1976), h? uma tend?ncia de queda no sentido dos alcali-feldspatos granitos para os tonalitos, e dos sienit?ides para os gabros, dioritos, etc. A correla??o dos dados de condutividade t?rmica com os de geoqu?mica confirmou em grande parte, os resultados de mineralogia. Observou-se que a correla??o, quando existe, ? linear. Este comportamento foi verificado principalmente com o SiO2. Neste caso nota-se uma correla??o similar a observada com o quartzo, ou seja, aumento da condutividade t?rmica com o incremento de SiO2. Um outro aspecto observado ? que rochas b?sicas a intermedi?rias apresentaram valores sempre inferiores a 2,5 W/mK, comportamento similar ao observado em rochas com quartzo <20%. J? as rochas ?cidas apresentaram valores acima de 2,5 W/mK, comportamento similar ao observado em rochas com quartzo >20% (gran?ticas). Nos demais casos os fatores de correla??o s?o sempre baixos apresentando comportamento inverso, sendo observado para Fe2O3, CaO, MgO, e TiO2. Quanto ao Al2O3, K2O e Na2O os resultados n?o s?o conclusivos havendo estatisticamente dispers?o. O conhecimento das propriedades t?rmicas em especial a condutividade t?rmica e sua aplica??o na constru??o civil mostrou-se bastante satisfat?ria, pois, envolve tanto aspectos tecnol?gicos quanto aspectos do conforto t?rmico favorecendo em todos os casos resultados r?pidos, baratos e precisos. A rela??o da condutividade t?rmica, com a dilata??o t?rmica linear tamb?m mostrou resultados satisfat?rios em especial quando fica demonstrado o papel do quartzo como fase comum e determinante entre as duas vari?veis. O estudo da condutividade t?rmica aliada a densidade dos materiais rochosos poder? servir como ferramenta adicional na escolha de materiais quando se levar em considera??o aspectos do c?lculo estrutural e do conforto t?rmico, pois no caso das rochas ornamentais h? uma pequena varia??o da densidade em detrimento da varia??o consider?vel da condutividade t?rmica

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-03-02T23:01:37Z No. of bitstreams: 1 RafaelRabeloFillippi_DISSERT.pdf: 8469241 bytes, checksum: ac6cb9fb5fb4fcdccacbf04d77937148 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-03-04T22:04:08Z (GMT) No. of bitstreams: 1 RafaelRabeloFillippi_DISSERT.pdf: 8469241 bytes, checksum: ac6cb9fb5fb4fcdccacbf04d77937148 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-03-04T22:04:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RafaelRabeloFillippi_DISSERT.pdf: 8469241 bytes, checksum: ac6cb9fb5fb4fcdccacbf04d77937148 (MD5) Previous issue date: 2014-03-28 / O presente trabalho discute a correla??o de condutividade t?rmica, densidade e susceptibilidade magn?tica com composi??o de elementos maiores e tra?os de corpos ?gneos neoproterozoicos da Prov?ncia Borborema, Nordeste do Brasil. Estas propriedades foram usadas como poss?veis marcadoras entre as su?tes magm?ticas estudadas. Para a correla??o entre propriedades petrof?sicas e geoqu?micas, consideramos um conjunto de 195 an?lises qu?micas de rocha total de granitoides, separadas entre si pelo grau de acidez em b?sicas, intermedi?rias e ?cidas. Foram utilizados elementos maiores (SiO2, Al2O3, Fe2O3, MgO, CaO, Na2O, K2O e TiO2) e alguns tra?os (Rb, Sr, Ba, Zr, Th e U) que est?o usualmente ligados ? forma??o dos minerais mais comuns das rochas ?gneas. Os resultados obtidos mostram que o SiO2 ? o que apresenta melhor correla??o positiva com a condutividade t?rmica, enquanto Al2O3, CaO, Fe2O3, MgO e TiO2 exibem correla??o negativa para esta mesma propriedade. A correla??o com a densidade ? inversa ? obtida por estes ?xidos com a condutividade t?rmica. J? a susceptibilidade magn?tica n?o apresentou nenhuma correla??o com os elementos estudados. Os resultados obtidos para condutividade t?rmica e densidade indicam uma tend?ncia do SiO2 e dos ?xidos com maior afinidade com minerais m?ficos (Al2O3, CaO, Fe2O3, MgO e TiO2) em controlar estes par?metros petrof?sicos. O conjunto de amostras foi subdividido em cinco diferentes su?tes magm?ticas, com base em conte?dos litogeoqu?micos: i) peralcalina / alcalina; ii) alcalina; iii) c?lcio alcalina; iv) c?lcio alcalina de alto K; e v) shoshon?tica. A an?lise dos dados mostrou que a condutividade t?rmica e a densidade apresentaram bons resultados na individualiza??o dessas su?tes, notadamente entre as su?tes peralcalina / alcalina, alcalina, c?lcio-alcalina e shoshon?tica. Contudo, a su?te c?lcio-alcalina de alto K mostrou superposi??o com as demais. Por outro lado, a susceptibilidade magn?tica n?o apresentou resultados efetivos na separa??o das cinco su?tes. / This paper discusses the correlation of thermal conductivity, density and magnetic susceptibility with composition of major and trace elements of Neoproterozoic igneous bodies from Borborema Province, Northeastern Brazil. These properties were used as potential markers among the studied magmatic suites. For the correlation between petrophysical and geochemical properties it was considered a set of 195 chemical analyzes of granitoid rocks, separated by the degree of acidity in basic, intermediate and acidic. Major (SiO2, Al2O3, Fe2O3, MgO, CaO, Na2O, K2O and TiO2) and some trace elements (Rb, Sr, Ba, Zr, Th and U) that are usually linked to the formation of the most common minerals of igneous rocks were used. The results show that SiO2 has the best positive correlation with the thermal conductivity, while Al2O3, CaO, Fe2O3, MgO and TiO2 exhibit negative correlation for the same property. The correlation with density is opposite to that one for these oxides with the thermal conductivity. The magnetic susceptibility did not correlate with the elements studied. The results for thermal conductivity and density indicate a tendency of SiO2 and oxides with higher affinity with mafic minerals (Al2O3, CaO, Fe2O3, TiO2 and MgO) in controlling these petrophysical parameters. The set of samples was divided into five different magmatic suites based on their lithogeochemical aspects into: i) peralkaline / alkaline; ii) alkaline; iii) calc-alkaline; iv) high potassium calcium alkaline; and v) shoshonitic. Data analysis showed that the thermal conductivity and density presented good results in the individualization of these suites, notably between peralkaline / alkaline, alkaline suites, calc-alkaline and shoshonitic. However, the high-K calc-alkaline suite overlapped with the other. In contrast, the magnetic susceptibility did not show effective results for separating the five chemical suites.

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-03-09T23:50:31Z No. of bitstreams: 1 DiegoTavaresDeFranca_DISSERT.pdf: 20911860 bytes, checksum: 86e74d1a276c59bb58caa45442ee880f (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-03-14T20:26:24Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DiegoTavaresDeFranca_DISSERT.pdf: 20911860 bytes, checksum: 86e74d1a276c59bb58caa45442ee880f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-03-14T20:26:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DiegoTavaresDeFranca_DISSERT.pdf: 20911860 bytes, checksum: 86e74d1a276c59bb58caa45442ee880f (MD5) Previous issue date: 2014-09-19 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior - CAPES / Para estimar-se a condutividade t?rmica de rochas s?o usados modelos baseados apenas no seu conte?do mineral. Neste trabalho, avaliamos o desempenho dos modelos Krischer e Esdorn (KE), Hashin e Shtrikman (HS), Maxwell cl?ssico (CM), Maxwell-Wiener (MW), e a m?dia geom?trica (GM) para reproduzir os valores de condutividade t?rmica medidos em amostras de rochas cristalinas. Foram utilizadas 1105 amostras de rochas ?gneas e metam?rficas coletadas em afloramentos da Prov?ncia Borborema. Para estas amostras, foram medidas as condutividades t?rmicas e se dispunha dos dados das an?lises modal (porcentagem em volume de quartzo, k-feldspato, plagiocl?sio e soma de minerais m?ficos). As rochas foram divididas em tr?s grupos: (a) rochas ?gneas e ortoderivadas, (b) rochas metassedimentares e (c) todas as amostras. O grupo das rochas ?gneas e orto-derivadas (939 amostras) cobre a maioria das litologias definida no diagrama de Streckeisen, com alta concentra??o no campo dos granitos, granodioritos e tonalitos. No grupo das rochas metassedimentares (166 amostras), foram amostradas as litologias representativas, usualmente com baixo a m?dio grau metam?rfico. O problema de reproduzir os valores medidos de condutividade foi tratado como um problema inverso onde, al?m das medidas de condutividade, a fra??o em volume dos minerais constituintes ? conhecida e a condutividade efetiva dos minerais constituintes e os par?metros dos modelos s?o as inc?gnitas. O objetivo ? identificar o modelo (e as suas estimativas de condutividade efetiva dos minerais e par?metros) que melhor reproduz os valores de condutividade medida das rochas. O desempenho do modelo foi medido pela porcentagem do n?mero de amostras que reproduziam os valores medidos com uma toler?ncia de 15%. Em geral, para todos os modelos o desempenho foi bastante inferior para as rochas sedimentares (com desempenho entre 34% e 65%) em compara??o com as rochas ?gneas e orto-derivadas (desempenho entre 51% e 70%). Para as rochas ?gneas e orto-derivadas todos os modelos tiveram um desempenho similar (desempenho em torno de 70%) exceto para o modelo GM (desempenho entre 51% e 65%). Os modelos KE e HS (desempenho de 70%) apresentaram desempenho ligeiramente superior ao modelo CM e MW (67%). O conte?do de quartzo ? um fator dominante na explica??o da condutividade das rochas ?gneas e orto-derivadas; em particular, usando o modelo MW a iv UFRN/CCET? Disserta??o de mestrado Resumo solu??o ? na pratica uma media harm?nica (associa??o em s?rie) do conte?do de quartzo e da matriz. Por outro lado, para as rochas metassedimentares, os desempenhos dos modelos foram diferentes com o modelo KE (65%) sendo bastante superior ao HS (53%), CM (entre 34% e 42%) e MW (40%) e GM (entre 35% e 42%). Os valores efetivos obtidos para os minerais constituintes apresentaram estabilidade para perturba??es tanto nos valores das condutividades medidas como tamb?m com rela??o ? perturba??es no conte?do de quartzo. O fato de as rochas sedimentares serem mais ricas em minerais planares explica parcialmente o baixo desempenho dos modelos para estas rochas. Neste caso h? uma maior dificuldade em obter-se uma superf?cie polida para um bom acoplamento entre a amostra e o sensor para medida da condutividade, al?m da anisotropia t?rmica apresentada por esses minerais (biotita, por exemplo). Independente do tipo de rocha, tanto os valores muito alto e muito baixo de condutividade s?o dificilmente explic?veis levando-se em conta apenas o conte?do mineral. / A practical approach to estimate rock thermal conductivities is to use rock models based just on the observed or expected rock mineral content. In this study, we evaluate the performances of the Krischer and Esdorn (KE), Hashin and Shtrikman (HS), classic Maxwell (CM), Maxwell-Wiener (MW), and geometric mean (GM) models in reproducing the measures of thermal conductivity of crystalline rocks.We used 1,105 samples of igneous and metamorphic rocks collected in outcroppings of the Borborema Province, Northeastern Brazil. Both thermal conductivity and petrographic modal analysis (percent volumes of quartz, K-feldspar, plagioclase, and sum of mafic minerals) were done. We divided the rocks into two groups: (a) igneous and ortho-derived (or meta-igneous) rocks and (b) metasedimentary rocks. The group of igneous and ortho-derived rocks (939 samples) covers most the lithologies de_ned in the Streckeisen diagram, with higher concentrations in the fields of granite, granodiorite, and tonalite. In the group of metasedimentary rocks (166 samples), it were sampled representative lithologies, usually of low to medium metamorphic grade. We treat the problem of reproducing the measured values of rock conductivity as an inverse problem where, besides the conductivity measurements, the volume fractions of the constituent minerals are known and the effective conductivities of the constituent minerals and model parameters are unknown. The key idea was to identify the model (and its associated estimates of effective mineral conductivities and parameters) that better reproduces the measures of rock conductivity. We evaluate the model performances by the quantity ? that is equal to the percentage of number of rock samples which estimated conductivities honor the measured conductivities within the tolerance of 15%. In general, for all models, the performances were quite inferior for the metasedimentary rocks (34% < ? < 65%) as compared with the igneous and ortho-derived rocks (51% < ? < 70%). For igneous and ortho-derived rocks, all model performances were very similar (? = 70%), except the GM-model that presented a poor performance (51% < ? < 65%); the KE and HS-models (? = 70%) were slightly superior than the CM and MW-models (? = 67%). The quartz content is the dominant factor in explaining the rock conductivity for igneous and ortho-derived rocks; in particular, using the MW-model the solution is in practice vi UFRN/CCET? Disserta??o de mestrado the series association of the quartz content. On the other hand, for metasedimentary rocks, model performances were different and the performance of the KEmodel (? = 65%) was quite superior than the HS (? = 53%), CM (34% < ? < 42%), MW (? = 40%), and GM (35% < ? < 42%). The estimated effective mineral conductivities are stable for perturbations both in the rock conductivity measures and in the quartz volume fraction. The fact that the metasedimentary rocks are richer in platy-minerals explains partially the poor model performances, because both the high thermal anisotropy of biotite (one of the most common platy-mineral) and the difficulty in obtaining polished surfaces for measurement coupling when platyminerals are present. Independently of the rock type, both very low and very high values of rock conductivities are hardly explained by rock models based just on rock mineral content.

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-01-03T19:37:12Z No. of bitstreams: 1 TerciaJairesDeOliveiraSilva_DISSERT.pdf: 3790194 bytes, checksum: 2387904bb76aea92d982535fb186e0b2 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-01-05T21:05:00Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TerciaJairesDeOliveiraSilva_DISSERT.pdf: 3790194 bytes, checksum: 2387904bb76aea92d982535fb186e0b2 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-05T21:05:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TerciaJairesDeOliveiraSilva_DISSERT.pdf: 3790194 bytes, checksum: 2387904bb76aea92d982535fb186e0b2 (MD5) Previous issue date: 2016-02-05 / Este trabalho apresenta modelos de condutividade t?rmica para rochas plut?nicas (dominantemente rochas gran?ticas), utilizados como par?metro de classifica??o entre tipologias de granit?ides. Os modelos de condutividade t?rmica foram aplicados em granit?ides ediacaranos do Dom?nio Rio Grande do Norte-DRN, por??o NE da Prov?ncia Borborema, que tem sido objeto de v?rias propostas de classifica??o tipol?gica. Trabalhos recentes prop?em at? seis diferentes su?tes magm?ticas para o Dom?nio Rio Grande do Norte com base principalmente nas caracter?sticas geoqu?micas de cada grupo, bem como nos aspectos texturais e petrogr?ficos, e este artigo apresenta uma anologia entre a condutividade t?rmica e estas diferentes su?tes/tipologias identificadas no DRN. A condutividade t?rmica foi obtida atrav?s da utiliza??o de modelos te?ricos, baseados em par?metros como composi??o qu?mica e densidade, para as amostras cujos valores de condutividade t?rmica foram medidos experimentalmente. O modelo em s?rie mostrou a melhor correla??o entre as medidas calculadas e experimentais, considerando o erro de 10% que equivale a faixa de erro na medida experimental. A partir desse modelo estimouse as condutividades t?rmicas m?dias para as seis su?tes magm?ticas propostas na literatura para os granitoides ediacaranos do Dom?nio Rio Grande do Norte. Quatro destas su?tes magm?ticas puderam ser diferenciadas a partir da condutividade t?rmica. / The present work shows estimate thermal conductivity for a group of plutonic rocks (dominantly granitic rocks) of part of Borborema Province, and their use as parameter of characterization by different tipology of ediacarans granitoids of Rio Grande do Norte Domain-DRN, NE portion of Borborema Province. For this, the thermal conductivity was obtained by theoretical models (Horai and Baldridge, Hashin Strikman and series model), based on parameters as chemical composition and mineralogy of rocks. Between the tree models used on this study for the group of samples that has experimental data base, the series model was the one that show the more satisfactory results on the reproduction of the experimental conductivity by a estimated conductivity considering a error range of ?10%. From the series model was estimate the thermal conductivities for a group of samples from ediacaran granitoids of DRN, that are grouped on regional literature in six diferents suites: shoshonitic, porphyritic high-K calc-alkaline, equigranular high K calc-alkaline, calc-alkaline, alkaline and charnockitic alkaline. The results obtained shows that this different su?tes could be also differentiated by the thermal conductivity.

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-10-04T21:58:20Z No. of bitstreams: 1 LouisGustavoDaCostaSobralESa_DISSERT.pdf: 28009182 bytes, checksum: e0ed960ceea0bfdbd247c010fd8d589e (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-10-11T23:42:17Z (GMT) No. of bitstreams: 1 LouisGustavoDaCostaSobralESa_DISSERT.pdf: 28009182 bytes, checksum: e0ed960ceea0bfdbd247c010fd8d589e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-10-11T23:42:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LouisGustavoDaCostaSobralESa_DISSERT.pdf: 28009182 bytes, checksum: e0ed960ceea0bfdbd247c010fd8d589e (MD5) Previous issue date: 2017-07-24 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico (CNPq) / Materiais em 1 e 2 dimenso ?es, tais como nanofios, nanotubos, grafeno e nitreto de boro, atraem enorme interesse devido a seu potencial de aplica ?co ?es em novos dispositi- vos eletro?nicos e no gerenciamento do calor. Em contraste aos materiais tridimensionais, o transporte de calor em baixas dimenso ?es pode ser bem diferente. Grafeno exibe extraor- dina ?rias propriedades f ??sicas, incluindo uma extrema alta condutividade t ?ermica. Um novo material cristalino bidimensional como o grafeno com uma estequiometria C2N, com bura- cos uniformemente distribu ??dos e ?atomos de nitrog?enio em seu plano basal, o grafeno com buracos nitrogenado [ou nitrogenated holey graphene (NHG)], foi recentemente sintetizado. Aqui apresentamos uma investigac ? ?ao da condutividade t ?ermica do NHG via simula ?c ?oes com dina?mica molecular fora do equil ??brio baseado no potencial interato?mico de Tersoff. N ?os re- alizamos uma ana ?lise dos efeitos de tamanho finito e extrapolamos os nossos resultados para estimar as propriedades de longas folhas do NHG. Foi computada uma condutividade t ?ermica intr ??nseca 67,23 W/mK do NHG a temperatura ambiente, com um livre caminho m ?edio efe- tivo de 16,84 nm. Ambas as quantidades s ?ao muito menores do que as correspondentes para o grafeno. Sob tra ?ca ?o uniaxial e biaxial foi observado o aumento da condutividade t ?ermica e do correspondente livre caminho m ?edio efetivo, embora n ?ao seja t ?ao acentuada como no grafeno.