O Brasil é uma referência mundial na produção e exportação de citros, entretanto esse cultivo pode sofrer diversos problemas e perdas de produtividade por motivos diversos, como por exemplo, pragas. Para reduzir os riscos e perdas, torna-se interessante o uso de sistemas automatizados de monitoramento, justificando a necessidade de realizar a coleta de dados para determinar diversos fatores. Determinadas plantações, como a de citros, não podem ser monitoradas somente via solo ou somente via imagens aéreas, tornando necessário mesclar ambas as abordagens de acordo com o parâmetro a ser monitorado. Para a realização desse monitoramento devem ser utilizados robôs com habilidades distintas, robôs aéreos e robôs terrestres. Assim, é preciso designar as tarefas que cada robô realizará e também coordenar todos os robôs durante a execução do sistema como um todo, visando otimizar o processo de coleta de dados. Esse problema pode ser analisado e modelado como um problema de alocação de tarefas para robôs (Multi-Robot Task Allocation (MRTA)). Para resolver esse problema propõe-se um framework baseado em técnicas de cobertura de conjuntos e em mecanismo de mercado baseado em leilão. Teste simulados são realizados e demonstram que a presente proposta cumpre o papel na alocação das tarefas aos robôs. Além disso, visando a aplicação da solução proposta é projetado e desenvolvido uma plataforma robótica aérea (quadrirotor) de baixo custo utilizando peças prototipadas. Para o controle de estabilidade dessa plataforma, propõe-se um modelo matemático de acordo com os parâmetros inerciais do quadrirotor. Esse quadrirotor é utilizado em diversas aplicações reais, mostrando que o projeto desenvolvido pode ser reproduzido e destinado a execução de tarefas reais, como por exemplo a coleta de dados na agricultura de precisão. / Brazil is a world reference in the production and export of citrus, although this crop can suffer several problems and losses of productivity for diverse reasons, as for example, pests. In order to reduce risks and losses, it is interesting to use automated monitoring systems, justifying the need to perform data collection to determine several factors. Certain plantations, such as citrus plantations, can not be monitored only via soil or only via aerial images, making it necessary to merge both approaches according to the parameter to be monitored. To perform this monitoring, robots with different abilities, such asunmanned aerial vehicle (UAV) and unmanned ground vehicle (UCV) should be used. Therefore, it is necessary to assign the tasks that each robot will perform and also to coordinate all the robots during the execution of the system as a whole, in order to optimize the process of data collection. The problem can be studied and modeled as a task allocation problem for robots (MRTA). To solve this problem we propose a framework based set covering techniques and auction-based market mechanism. Simulated tests are performed and demonstrate that the present proposal fulfills the role in assigning tasks to robots. In addition, aiming at the application of the proposed solution is designed and developed a low cost aerial robotic platform (quadrirotor) which use prototyped parts. This quadrirotor is used in several real applications, showing that the developed project can be reproduced and destined to perform real tasks, such as data collection in precision agriculture.

Apresentamos três estudos sobre os assuntos mencionados no título. O primeiro, econométrico, avalia os impactos da quebra de exclusividade no lado credenciador da indústria de cartões de pagamentos no Brasil que ocorreu em 2010. Por um lado, tentamos a construção de um grupo de controle e, por outro, fazemos a decomposição dos preços em markup e custo marginal. As estimações, que empregam um banco de dados com informações individuais para os maiores lojistas de cada setor, apontam para o sucesso dessa intervenção na promoção da concorrência. No segundo artigo, propomos que cobranças indevidas feitas por instituições financeiras podem ser uma forma de discriminação de preços, já que sua devolução demanda esforço dos consumidores. Nesse caso, tendo em vista que as cobranças indevidas ótimas dependem do perfil do consumidor, construímos um teste baseado numa função de verossimilhança para mostrar como a informação de reclamações poderia ser utilizada para detectar esse tipo de comportamento, mesmo quando a autoridade interessada nesse monitoramento sabe menos sobre os clientes que a instituição financeira. O terceiro artigo, teórico aplicado, estuda o comportamento de plataformas comerciais em mercados de dois lados nos quais os papéis de compradores e vendedores são bem definidos e há heterogeneidade dentro de cada um desses grupos de agentes. Diferentemente do que ocorre no caso em que os interesses são simétricos, no lado vendedor não ocorre autosseleção dos participantes e a plataforma passa a ter um papel de certificação dos vendedores, criando ambientes de qualidade selecionada onde um preço maior pode ser cobrado dos compradores. / This thesis has three papers related to the subject in the title. The first one, an econometric paper, evaluates the impact of a break of exclusivity promoted by Brazilian authorities in the payment card acquiring industry in 2010. We use two frameworks: in one of them, we try to identify categories of merchants to use as control group, while in the other we decompose prices into markup and marginal cost elements. The estimations employ a dataset of individual merchants with information for the largest ones in each category. The results indicate success in promoting some competition. In the second paper, we argue that undue charges made by financial institutions may be a form of price discrimination, since their reversion requires effort from consumers. Given that in such case the optimal undue charges depend on consumers profiles, we build a likelihood function based test to show how information on complaints might be used to detect this sort of behavior, even when the relevant authority knows less about clients than the financial institution. The third one, an applied theoretical paper, analyses the behavior of commercial platforms in two-sided markets where the roles of buyers and sellers are well defined and there is heterogeneity within each of these groups of agents. Differently from what happens in a setting with symmetric interests, in the seller side no self-selection takes place and the platform gains an important quality certification role, creating spaces for trade where seller quality is higher and buyers are willing to pay more.

Made available in DSpace on 2017-07-10T17:59:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Willian Secco.pdf: 1974581 bytes, checksum: 429ddde6626b1b1db2dede74db8d187b (MD5) Previous issue date: 2013-02-08 / The biofuel has been assuming an incresingly important role on the environmental and economic impacts caused by fossil fuels. The biodiesel represents one of the most important biofuel in the current scenery of the expanding renewable fuels, in the energy matrix. The transesterification has prevailed as the companies, which produce this biofuel, most used process. Furthermore, the chicken oil, offal of the slaughtering industry, has good position to contribute with the expansion and diversification of biodiesel, in regions naturally vocationated by the development of the chicken slaughter industry. Moreover, this kind of oil does not compete with the food chain. The reaction of the chicken oil with short-chains alcohols using heterogeneous catalyst allow greatly the cost-cutting, by the fact that heterogeneous catalyst can be reusable in the process of the production of the biodiesel, and also because the chicken oil is an offal of low added value; the same does not occur with the homogeneous catalyst. Given this, the aim of this work was to evaluate some catalysts in the production of esters from the crude and neutral chicken oil. The following catalysts were evaluated: Amberlyst-15, Aberlite IR-120, KSF, ZnO, CaO e methanol as alcohol reagent. The preliminary reactions occurred at 60°C e 80°C, with 5% of catalyst relative to the mass of oil, time of reaction of 5 hours and molar ratio alcohol:oil of 9:1. In this conditions, the catalyst which showed higher conversions, around 77% in esters in the preliminary tests, was the calcium oxide (CaO). A pretreatment was made with the chicken oil, with the aim of improve its properties, reducing its acidity, and with that, a performance comparative outline was made between the crude oil and the neutral one. This comparision allowed the analysis of the use effect of heterogeneuous catalysts that preaches the benefits of using impure oils in biodiesel production reactions. New tests were made with the catalyst CaO by an experimental design in which 3 variables of the transesterification reaction were evaluated: temperature, molar ratio alcohol:oil, and percentage by weight of catalyst. The highest conversions were obtained in the order of 79.8% and 83% for crude and neutral oil respectively, in the conditions of 90ºC of temperature, molar ratio alcohol:oil of 6:1 and 4% in weight of catalyst. The kinetics of the reaction was also evaluated in the following conditions: temperatures of 40ºC, 60ºC and 80ºC, methanol molar ratio: 9:1 oil and 4% by weight of catalyst; in the kinetics tests were obtained conversions of up to 94.11% ester with reaction time of 24 hours. The obtained data of the best performance of the kinetics were used for the evaluation of the mathematical modeling. / Os biocombustíveis tem assumido um papel cada vez mais importante diante dos impactos ambientais e econômicos causados pelos combustíveis fósseis. O biodiesel figura como um dos mais importantes biocombustíveis no atual cenário de ampliação de combustíveis renováveis na matriz energética. A transesterificação tem prevalecido como sendo o processo mais empregado pelas indústrias produtoras desse biocombustível. Além disso, o óleo de frango, resíduo da indústria frigorífica, tem boas condições de contribuir com a ampliação e diversificação da oferta de biodiesel em regiões naturalmente vocacionadas pelo desenvolvimento da indústria de abate de frango. Ademais, esse tipo de óleo não compete com a cadeia de alimentos. A reação do óleo de frango com álcoois de cadeia curta empregando catalisadores heterogêneos possibilitam largamente a redução de custos, pelo fato de que catalisadores heterogêneos podem ser reutilizados no processo de produção de biodiesel, e também pelo fato de o óleo de frango ser um resíduo de baixo valor agregado; o mesmo não ocorre com a catálise homogênea. Diante disso, o objetivo desse trabalho foi avaliar alguns catalisadores na produção de ésteres a partir do óleo de frango bruto e neutro. Foram avaliados os seguintes catalisadores: Amberlyst-15, Aberlite IR-120, KSF, ZnO, CaO e metanol como álcool reagente. As reações preliminares ocorreram a 60°C e 80°C, com 5% de catalisador em relação a massa de óleo, tempo de reação de 5 horas e razão molar álcool:óleo de 9:1. Nessas condições, o catalisador que apresentou maiores conversões, em torno de 77% em ésteres nos ensaios preliminares, foi o óxido de cálcio (CaO). Foi realizado um pré-tratamento com o óleo de frango, visando melhorar suas propriedades, reduzindo sua acidez, e com isso, esboçou-se um comparativo de desempenho entre o óleo bruto e o óleo neutro. Tal comparativo permitiu a análise do efeito do emprego de catalisadores heterogêneos que prega o benefício do uso de óleos impuros nas reações de produção de biodiesel. Foram realizados novos testes com o catalisador CaO por meio de um planejamento experimental no qual foram avaliados 3 variáveis da reação de transesterificação: temperatura, razão molar álcool:óleo, e percentagem mássica de catalisador. As maiores conversões obtidas foram da ordem de 79,8% e 83% para os óleos bruto e neutro respectivamente, nas condições de 90ºC de temperatura, razão molar álcool:óleo de 6:1 e 4% em massa de catalisador. Avaliou-se também a cinética da reação nas seguintes condições: temperaturas de 40ºC, 60ºC e 80ºC, razão molar metanol:óleo de 9:1 e 4% em massa de catalisador; nos ensaios cinéticos foram obtidos conversões de até 94,11% de éster com tempo reacional de 24 horas. Os dados obtidos do melhor desempenho da cinética foram empregados para a avaliação da modelagem matemática.

Submitted by Geandra Rodrigues (geandrar@gmail.com) on 2018-10-24T12:40:05Z No. of bitstreams: 1 filipefernandesdepaula.pdf: 19865574 bytes, checksum: dfebb62a2a39cd7c70ab5c775d5441ce (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2018-11-23T12:10:30Z (GMT) No. of bitstreams: 1 filipefernandesdepaula.pdf: 19865574 bytes, checksum: dfebb62a2a39cd7c70ab5c775d5441ce (MD5) / Made available in DSpace on 2018-11-23T12:10:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 filipefernandesdepaula.pdf: 19865574 bytes, checksum: dfebb62a2a39cd7c70ab5c775d5441ce (MD5) Previous issue date: 2018-09-12 / O desenvolvimento de técnicas adequadas para extração eficiente de óleo de reservatórios de petróleo passa pela simulação precisa de tais fenômenos, que é alcançada através do estudo de modelos matemáticos e métodos computacionais robustos, eficientes e precisos. Neste contexto, este trabalho visa o estudo de métodos numéricos para a simulação de escoamentos bifásicos em meios porosos heterogêneos. Para tanto, propomos uma abordagem numérica do tipo staggered para estes modelos, que se baseia na aproximação de forma desacoplada dos sistemas de equações diferenciais parciais referentes aos problemas de Darcy e da saturação das fases. Dessa forma, podem ser empregados métodos numéricos específicos para cada sistema, que melhor se adequem às suas caractrerísticas. Assim, propomos o estudo de métodos de elementos finitos mistos, estáveis e estabilizados, clássicos e híbridos e localmente conservativos para o cômputo da velocidade da mistura e de um método de volumes finitos não-oscilatório de alta ordem, baseado em esquemas centrais, para a equação hiperbólica não-linear que governa o transporte da saturação das fases. Resultados numéricos comprovam a flexibilidade, a taxa de convergência e o custo computacional dos métodos adotados, além de demonstrar a eficácia dos métodos quando aplicados a simulação de problemas associados a extração de petróleo em cenários fortemente heterogêneos. / The development of techniques for efficient oil extraction from reservoirs passes through the simulation of such phenomena, which is achieved by the study of mathematical models and robust, precise and efficient computational methods. This dissertation studies methods for the simulation of two-phase flows in heterogeneous porous media. To do so, we propose a “staggered” numerical approach for the numerical methods, that is based on the approximation of uncoupled systems of differential equations related to Darcy’s problems and saturation of the phases. Then, appropriate methods for each system, that best suit its characteristics can be applied. Therefore, we propose studying locally conservative finite element methods, stable and stabilized, classical and hybrid to approximate the velocity field and a non-oscillatory high order finite volume method, based on central schemes, to approximate the non-linear hyperbolic equation that governs the transport of phases. Numerical results attest to the flexibility, convergence rate and computational cost of the adopted methods, and demonstrate the effectiveness of such methods when applied to oil extraction in various heterogeneous porous media scenarios.

Submitted by Pedro Barros (pedro.silvabarros@ufpe.br) on 2018-09-21T19:43:58Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Fernando Raul Licapa Contreras.pdf: 6260685 bytes, checksum: d6d66a2bde6c2b142b3b9f666d333f4e (MD5) / Approved for entry into archive by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-09-24T23:13:56Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Fernando Raul Licapa Contreras.pdf: 6260685 bytes, checksum: d6d66a2bde6c2b142b3b9f666d333f4e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-24T23:13:56Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Fernando Raul Licapa Contreras.pdf: 6260685 bytes, checksum: d6d66a2bde6c2b142b3b9f666d333f4e (MD5) Previous issue date: 2017-01-10 / FACEPE / No presente trabalho apresentamos formulações numéricas para a discretização de um modelo matemático que descreve o escoamento bifásico de água e óleo em reservatórios de petróleo heterogêneos e anisotrópicos. Estas equações são resolvidas através da metodologia IMPES (Implicit Pressure Explicit Saturation) que é, em particular, um método segregado para tratar escoamento bifásico (água-óleo) em que, o campo de pressão é obtida implicitamente e o campo de saturação é obtida explicitamente. Para resolver a equação de pressão propormos formulações numéricas baseadas no método de volumes finitos lineares (a saber: MPFA-HD e MPFA-H) e no método de volumes finitos não lineares (a saber: NLFV-PP e NLFV-DMP), estas formulações em geral lidam com meios altamente heterogêneos e anisotrópicos sobre malhas poligonais em geral. De outra parte, neste trabalho são estudadas as varias propriedades numéricas que satisfazem as formulações numéricas propostas. Além disso, no caso do método não linear que satisfaz o principio do máximo discreto (DMP), mostramos que este possui um estêncil pequeno desde que os pontos de interpolação sejam calculados a partir dos pontos harmônicos. Para resolver a equação de saturação, utilizamos um método multidimensional nomeada MOOD (Multi-dimensional Optimal Order Detection), esta método é baseada numa discretização espacial de alta ordem com procedimento de limitação a posteriori das variáveis de estado (i. e. saturação) não físicos. Em cada volume de controle o grau polinomial ótimo é determinado para construir uma aproximação das soluções respeitando o principio do máximo discreto. Mediante um processo iterativo o grau polinomial é reduzido quando o volume de controle em questão não satisfaz as condições de estabilidade. Neste método, uma estratégia baseada na Técnica de Mínimos Quadrados é usada para a reconstrução polinomial. Todos métodos propostos são localmente conservativos, e todas as incógnitas são completamente centradas nos volumes de controle, e possuem a habilidade de representar reservatórios com propriedades geológicas complexas utilizando malhas poligonais quaisquer. O desempenho dessas foi avaliado a partir da solução de problemas relevantes encontrados na literatura. / In the present work we present numerical formulations for the discretization of a mathematical models that describes the two-phase flow of water and oil in heterogenous and anisotropic oil reservoirs. These equations are solved through Implicit Pressure Explicit Saturation (IMPES) methodology which is in particular a segregated method to treat two-phase (water-oil) flow in which the pressure field is implicitly obtained and the saturation field is obtained explicitly. In order to solve the pressure equation we propose numerical formulations based on the finite linear volume method (MPFA-HD and MPFA-H) and non-linear finite volume method (NLFV-PP and NLFV-DMP). Formulations generally deal with highly heterogeneous and anisotropic media over polygonal meshes in general. On the other hand, in this work the numerical properties that satisfy the proposed numerical formulations are studied. In addition, in the case of the non-linear method that satisfies the discrete maximum principle (DMP), we show that it has a small stencil since the interpolation points are calculated from the harmonic points. To solve the saturation equation, we use a multidimensional method named MOOD (Multidimensional Optimal Order Detection), this method is based on a high order spatial discretization with a posteriori limitation procedure of the non-physical state variables (saturation). In each control volume the optimum polynomial degree is determined to construct an approximation of the solutions respecting the discrete maximum principle. By means of an iterative process the polynomial degree is reduced when the control volume in question does not satisfy the stability conditions. In this method, a strategy based on the Least Squares technique is used for polynomial reconstruction. All proposed methods are locally conservative, and all unknowns are completely centered on control volumes, and have the ability to represent reservoirs with complex geological properties using any polygonal meshes. The performance of these was evaluated from the solution of relevant problems found in the literature.

Context: Accurate decision-making requires updated and precise information to establish the reality of an overall situation. New data sources (e.g., wearable technologies) have been increasing the amount of available and useful data, which is now called big data. This has a great potential for transforming the entire business process and improving the accuracy of decisions. In this context, disaster management represents an interesting scenario that relies on big data to enhance decision-making. This is because it must cope with data provided not only by traditional sources (e.g., stationary sensors) but also by emerging sources - for instance, information shared by local volunteers, i.e., volunteered geographic information (VGI). When combined, these data sources can be regarded as large in volume, with different velocities, and a variety of formats. Furthermore, an analysis is required to confirm their veracity is required since these data sources are disconnected and prone to various errors. These are the 4Vs that characterize big data. Gap: However, although all these data open up further opportunities, their huge volume, together with an inappropriate data integration and unsuitable visualization, can result in information being overlooked by decision-makers. This problem arises because the integration of the available data is hampered by the intrinsic heterogeneity of their features (e.g., their occurrence in different formats). When integrated, this information also often fails to reach the decision-makers in a suitable way (e.g., in appropriate visualization formats). Moreover, there is not a clear understanding of the decision-makers needs or how the available data can meet these needs. Objective: In light of this, this thesis presents an approach for improving decision-making with heterogeneous geospatial big data based on spatial decision support systems and volunteered geographic information in disaster management. Methods: Systematic mapping studies were conducted to identify gaps in research studies with regard to the use of volunteered information and spatial decision support systems in disaster management. On the basis of these studies, two design science projects were carried out. The first of these aimed at defining the elements that are essential for ensuring the integration of heterogeneous data, whereas the second project aimed at obtaining a better understanding of decision-makers needs. A cross-organizational action research project was also conducted to define the design principles that should be observed for a spatial decision support system to effectively support decision-making with heterogeneous geospatial big data. A series of empirical case studies was undertaken to evaluate the outcomes of these projects. Results: The overall approach thus consists of the three significant outcomes that were derived from these projects. The first outcome was the conceptual architecture that defines the integration of heterogeneous data sources. The second outcome was a model-based framework that describes the connection of decision-making with appropriate data sources. The third outcome is based on the framework and comprises a set of design principles for guiding the development of spatial decision support systems for decision-making with heterogeneous geospatial big data. Conclusion: This thesis has made a useful contribution to both practice and research. In short, it defines ways of integrating heterogeneous data sources, provides a better understanding of decision-makers needs, and supports the development of a spatial decision support system to effectively assist decision-making with heterogeneous geospatial big data. / Contexto: Uma tomada de decisão precisa exige informações mais precisas e atualizadas para estabelecer a realidade da situação geral. Novas fontes de dados (e.g, tecnologias vestíveis) tem aumentado a quantidade de dados úteis disponíveis, que agora é chamado de big data. Isso tem grande potencial para transformar todo o processo de negócio e melhorar a precisão na tomada de decisão. Neste contexto, a gestão de desastres representa um interessante cenário que depende de big data para aprimorar a tomada de decisão. Isso porque, ela tem que lidar com dados fornecidos não apenas por fontes tradicionais (e.g., sensores estáticos), mas também por fontes emergentes por exemplo, informações compartilhadas por voluntários locais, i.e., as informações geográficas de voluntários (VGI). Quando combinadas, estas fontes de dados podem ser consideradas grandes em volume, com diferentes velocidades e uma variedade de formatos. Além disso, uma análise com relação à sua veracidade é necessaria uma vez que estas fontes de dados são desconectadas e propensas à erros. Estes são os 4Vs que caracterizam big data. Problema: No entanto, embora todos estes dados abrem novas oportunidades, seu grande volume em conjunto com uma integração inapropriada e uma visualização inadequada, podem tornar as informações ignoradas por tomadores de decisão. Isso ocorre, pois, a integração dos dados disponíveis torna-se complicada devido a heterogeneidade intrínseca nas suas características (e.g., dados em formatos diferentes). Quando integradas, estas informações frequentemente também não chegam aos tomadores de decisão em uma condição apropriada (por exemplo, no formato de visualização adequado). Além disso, não existe uma clara compreensão sobre as necessidades dos tomadores de decisão ou sobre como os dados disponíveis podem ser usados para atender essas necessidades. Objetivo: Dessa forma, esta tese de doutorado apresenta uma abordagem para melhorar a tomada de decisões com grande volume de dados espaciais heterogêneos baseada em sistemas de suporte à decisão espacial e informações geográficas de voluntários na gestão de desastres. Métodos: Mapeamentos sistemáticos foram conduzidos para identificar lacunas de pesquisa no uso de dados voluntários e sistemas de suporte à decisão na gestão de desastres. Com base nestes estudos, dois projetos de design science foram conduzidos. O primeiro deles buscou definir elementos essências para entender a integração de dados heterogêneos, enquanto o segundo projeto buscou fornecer um melhor entendimento das necessidades dos tomadores de decisão. Também foi conduzido um projeto de pesquisa-ação interinstitucional para definir princípios de projeto que deveriam ser observados para um sistema de suporte à decisão espacial ser efetivo no apoio a tomada de decisão com grande volume de dados espaciais heterogêneos. Uma série de estudos de caso empíricos foram conduzidos para avaliar os resultados destes projetos. Resultados: A abordagem geral então é composta pelos três resultados significantes que foram derivados destes projetos. Em primeiro lugar, uma arquitetura conceitual que especifica a integração de fontes de dados heterogêneas. O segundo elemento é uma estrutura baseada em modelo que descreve a conexão entre a tomada de decisão com as fontes de dados mais adequadas. Com base nesta estrutura, o terceiro elemento consiste em um conjunto de princípios de design que guiam o desenvolvimento de um sistema de suporte à decisão espacial para tomada de decisão com grande volume de dados espaciais heterogêneos. Conclusão: Esta tese de doutorado realizou importantes contribuições para a prática e pesquisa. Em resumo, ela define formas para integrar fontes de dados heterogêneos, fornece uma melhor compreensão sobre as necessidades dos tomadores de decisão e ajuda no desenvolvimento de sistemas de suporte à decisão espacial para tomada de decisão com grande volume de dados espaciais heterogêneos.

Made available in DSpace on 2015-03-04T18:50:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 thesis.pdf: 4735629 bytes, checksum: efd1eaf8c6c6b15b99b84eb0d25bd102 (MD5) Previous issue date: 2012-09-06 / Coordenacao de Aperfeicoamento de Pessoal de Nivel Superior / Multiphase flows in porous media are modeled by a system of partial differential equations and the study of the numerical approximation to the solutions of these plays a crucial role in the simulation and prediction of problems that are of great practical interest and of economic and social impact, such as secondary oil recovery, geological storage of CO2 and transport of pollutants in aquifers. The goal of this work is the development of a three-dimensional numerical simulator that precisely evaluates the transport of two immiscible fluids in a heterogeneous porous media using multithread parallel programming to shared memory multiprocessors computers. The system of partial differential equations is decomposed into a elliptic subsystem used to determine the velocity field and into a hyperbolic equation (nonlinear) to determine the transport of the fluid phases. The approximation to the solution of the latter one is calculated using a high order non-oscillatory finite-differences numerical method based on central schemes that allows a semi-discrete formulation which an extension that enables to work with variable space coefficients. Numerical experiments on three-dimensional models were performed considering linear and nonlinear flow problems in typical settings of oil reservoirs simulations. The results were satisfactory since they presented mass conservation, precise capture of shock waves and small numeric diffusion, regardless of the time step. / Escoamentos multifásicos em meios porosos são modelados por um sistema de equações diferenciais parciais e o estudo da aproximação das soluções dessas equações desempenha papel crucial na simulação e previsão de problemas de grande interesse prático e impacto econômico e social, tais como a recuperação secundária de petróleo, o armazenamento geológico de CO2 e o transporte de poluentes em aquíferos. O presente trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um simulador numérico tridimensional para avaliar com precisão o transporte de dois fluidos imiscíveis em um meio poroso heterogêneo e que utiliza computação paralela multithread para computadores multiprocessados de memória compartilhada. O sistema de equações diferenciais parciais é decomposto em um subsistema elíptico para a determinação do campo de velocidades dos fluidos e uma equação hiperbólica não-linear para o transporte das fases fluidas. Para esta última, foi utilizado um método numérico de volumes finitos, não-oscilatório de alta ordem baseado em esquemas centrais e que admite uma formulação semi-discreta com coeficientes variáveis no espaço. Experimentos numéricos em modelos tridimensionais foram realizados considerando problemas de escoamentos lineares e não lineares postos em configurações típicas de simulação de reservatórios de petróleo. Os resultados mostraram-se satisfatórios por apresentarem conservação da massa, boa captura das ondas de choque e pequena difusão numérica, independente do passo de tempo.

Um dos aspectos regulatórios fundamentais para o mercado imobiliário no Brasil são os limites para obtenção de financiamento no Sistema Financeiro de Habitação. Esses limites podem ser definidos de forma a aumentar ou reduzir a oferta de crédito neste mercado, alterando o comportamento dos seus agentes e, com isso, o preço de mercado dos imóveis. Neste trabalho, propomos um modelo de formação de preços no mercado imobiliário brasileiro com base no comportamento dos agentes que o compõem. Os agentes vendedores têm comportamento heterogêneo e são influenciados pela demanda histórica, enquanto que os agentes compradores têm o seu comportamento determinado pela disponibilidade de crédito. Esta disponibilidade de crédito, por sua vez, é definida pelos limites para concessão de financiamento no Sistema Financeiro de Habitação. Verificamos que o processo markoviano que descreve preço de mercado converge para um sistema dinâmico determinístico quando o número de agentes aumenta, e analisamos o comportamento deste sistema dinâmico. Mostramos qual é a família de variáveis aleatórias que representa o comportamento dos agentes vendedores de forma que o sistema apresente um preço de equilíbrio não trivial, condizente com a realidade. Verificamos ainda que o preço de equilíbrio depende não só das regras de concessão de financiamento no Sistema Financeiro de Habitação, como também do preço de reserva dos compradores e da memória e da sensibilidade dos vendedores a alterações na demanda. A memória e a sensibilidade dos vendedores podem levar a oscilações de preços acima ou abaixo do preço de equilíbrio (típicas de processos de formação de bolhas); ou até mesmo a uma bifurcação de Neimark-Sacker, quando o sistema apresenta dinâmica oscilatória estável. / One of the fundamental regulatory aspects for the housing market in Brazil are the limits for obtaining a residential mortgage loan within the Sistema Financeiro de Habitação. These limits can be defined so as to increase or reduce credit supply in this market, changing its agents behavior and, therefore, the housing market price. In this work we propose a pricing model for the brazilian housing market based on the behavior of its agents. Sellers have heterogeneous behavior and are influenced by the historical demand, while buyers behavior is determined by credit availability. The availability of credit is, in its turn, defined by the regulatory limits for obtaining a residential mortgage loan. We have verified that the Markov process which describes the market price converges to a deterministic dynamical system as the number of agents increase, and we have analyzed the behavior of this emerging system. We show which family of random variables may represent the behavior of sellers so that the system has a nontrivial equilibrium price, consistent with reality. We have also verified that the equilibrium price depends not only on the regulatory limits for obtaing a loan, but also on buyers reserve price and on sellers memory and sensitivity to changes in the demand. Sellers memory and sensitivity to changes in the demand can result in price oscillations above or below the equilibrium level, which is typical in bubble formation processes; or even in a Neimark-Sacker bifurcation, when the price has a stable oscillatory dynamics.

Um dos aspectos regulatórios fundamentais para o mercado imobiliário no Brasil são os limites para obtenção de financiamento no Sistema Financeiro de Habitação. Esses limites podem ser definidos de forma a aumentar ou reduzir a oferta de crédito neste mercado, alterando o comportamento dos seus agentes e, com isso, o preço de mercado dos imóveis. Neste trabalho, propomos um modelo de formação de preços no mercado imobiliário brasileiro com base no comportamento dos agentes que o compõem. Os agentes vendedores têm comportamento heterogêneo e são influenciados pela demanda histórica, enquanto que os agentes compradores têm o seu comportamento determinado pela disponibilidade de crédito. Esta disponibilidade de crédito, por sua vez, é definida pelos limites para concessão de financiamento no Sistema Financeiro de Habitação. Verificamos que o processo markoviano que descreve preço de mercado converge para um sistema dinâmico determinístico quando o número de agentes aumenta, e analisamos o comportamento deste sistema dinâmico. Mostramos qual é a família de variáveis aleatórias que representa o comportamento dos agentes vendedores de forma que o sistema apresente um preço de equilíbrio não trivial, condizente com a realidade. Verificamos ainda que o preço de equilíbrio depende não só das regras de concessão de financiamento no Sistema Financeiro de Habitação, como também do preço de reserva dos compradores e da memória e da sensibilidade dos vendedores a alterações na demanda. A memória e a sensibilidade dos vendedores podem levar a oscilações de preços acima ou abaixo do preço de equilíbrio (típicas de processos de formação de bolhas); ou até mesmo a uma bifurcação de Neimark-Sacker, quando o sistema apresenta dinâmica oscilatória estável. / One of the fundamental regulatory aspects for the housing market in Brazil are the limits for obtaining a residential mortgage loan within the Sistema Financeiro de Habitação. These limits can be defined so as to increase or reduce credit supply in this market, changing its agents behavior and, therefore, the housing market price. In this work we propose a pricing model for the brazilian housing market based on the behavior of its agents. Sellers have heterogeneous behavior and are influenced by the historical demand, while buyers behavior is determined by credit availability. The availability of credit is, in its turn, defined by the regulatory limits for obtaining a residential mortgage loan. We have verified that the Markov process which describes the market price converges to a deterministic dynamical system as the number of agents increase, and we have analyzed the behavior of this emerging system. We show which family of random variables may represent the behavior of sellers so that the system has a nontrivial equilibrium price, consistent with reality. We have also verified that the equilibrium price depends not only on the regulatory limits for obtaing a loan, but also on buyers reserve price and on sellers memory and sensitivity to changes in the demand. Sellers memory and sensitivity to changes in the demand can result in price oscillations above or below the equilibrium level, which is typical in bubble formation processes; or even in a Neimark-Sacker bifurcation, when the price has a stable oscillatory dynamics.

O aumento de dados disponíveis para uso tem despertado o interesse na geração de conhecimento pela integração de tais dados. No entanto, a tarefa de integração requer conhecimento dos dados e também dos modelos de dados utilizados para representá-los. Ou seja, a realização da tarefa de integração de dados requer a participação de especialistas em computação, o que limita a escalabilidade desse tipo de tarefa. No contexto de Big Data, essa limitação é reforçada pela presença de uma grande variedade de fontes e modelos heterogêneos de representação de dados, como dados relacionais com dados estruturados e modelos não relacionais com dados não estruturados, essa variedade de representações apresenta uma complexidade adicional para o processo de integração de dados. Para lidar com esse cenário é necessário o uso de ferramentas de integração que reduzam ou até mesmo eliminem a necessidade de intervenção humana. Como contribuição, este trabalho oferece a possibilidade de integração de diversos modelos de representação de dados e fontes de dados heterogêneos, por meio de uma abordagem que permite o do uso de técnicas variadas, como por exemplo, algoritmos de comparação por similaridade estrutural dos dados, algoritmos de inteligência artificial, que através da geração do metadados integrador, possibilita a integração de dados heterogêneos. Essa flexibilidade permite lidar com a variedade crescente de dados, é proporcionada pela modularização da arquitetura proposta, que possibilita que integração de dados em um contexto Big Data de maneira automática, sem a necessidade de intervenção humana / The increase of data available to use has piqued interest in the generation of knowledge for the integration of such data bases. However, the task of integration requires knowledge of the data and the data models used to represent them. Namely, the accomplishment of the task of data integration requires the participation of experts in computing, which limits the scalability of this type of task. In the context of Big Data, this limitation is reinforced by the presence of a wide variety of sources and heterogeneous data representation models, such as relational data with structured and non-relational models with unstructured data, this variety of features an additional complexity representations for the data integration process. Handling this scenario is required the use of integration tools that reduce or even eliminate the need for human intervention. As a contribution, this work offers the possibility of integrating diverse data representation models and heterogeneous data sources through the use of varied techniques such as comparison algorithms for structural similarity of the artificial intelligence algorithms, data, among others. This flexibility, allows dealing with the growing variety of data, is provided by the proposed modularized architecture, which enables data integration in a context Big Data automatically, without the need for human intervention