Submitted by Almir Azevedo (barbio1313@gmail.com) on 2017-04-26T11:35:46Z No. of bitstreams: 1 dissertação mestrado ien 2016 Caroline M Barbosa.pdf: 2146360 bytes, checksum: bb7e3963b9807e214b615443710004e5 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-26T11:35:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertação mestrado ien 2016 Caroline M Barbosa.pdf: 2146360 bytes, checksum: bb7e3963b9807e214b615443710004e5 (MD5) Previous issue date: 2016-02 / Na extração offshore, a água produzida pode apresentar características geoquímicas que correspondem à mistura de água de formação (água conata) e da água do mar (água de injeção) e o comportamento físico-químico da água injetada permite variação considerável no índice de salinidade alterando a relação água/óleo e tornando-se difícil prever por cálculos do balanço de massa devido à grande anisotropia dos reservatórios. Um dos métodos para se avaliar o comportamento da água de injeção é determinar o índice de salinidade (cloretos) da água produzida em cada poço. Os fluidos oriundos desta extração são separados nas suas diferentes frações: líquida (hidrocarbonetos e compostos orgânicos e água) e gasosa (gás natural). Para a predição das frações de volume em regimes multifásicos torna-se necessário um monitoramento em tempo real da qualidade da água (índice de salinidade). A densitometria gama é uma técnica não invasiva indicada para medir o índice de salinidade da água e determinar sua interferência no sinal registrado por um detector cintilador. No entanto, essa técnica mostra alta dependência na composição química da fase aquosa, o que afeta consideravelmente a interação da radiação gama de baixa energia com a água salinizada. Este trabalho apresenta uma metodologia baseada nos princípios de atenuação de raios gama, por meio de simulações de Monte Carlo para calcular a influência da salinidade em medidas utilizando meios aquosos. O sistema de detecção utiliza um detector NaI(Tl) e duas fontes de radiação gama (137Cs e 241Am) para calcular o feixe transmitido visando obter os coeficientes de atenuação mássico em amostras salinas. Os sais NaCl, KCl e MgCl2 foram investigados variando o percentual de concentração em 2%, 6%, 10% e 14%, na faixa de energia de 20 a 800 keV. A validação experimental utilizou a amostra de cloreto de sódio (concentrações de 2,5; 2,0; 1,5 e 1,0 Molar) utilizando os valores de radioisótopos conhecidos, com 59,54 keV (241Am); 356,02 keV (133Ba); 662 keV (137Cs); 1,27 MeV (22Na) e 1,33 MeV (60Co). O código computacional MCNP-X foi utilizado para desenvolver a geometria apropriada a ser implementada experimentalmente. Os resultados obtidos na simulação foram validados experimentalmente e comparados valores teóricos do NIST e XCOM apontando boa concordância. Os resultados indicam que é possível utilizar esta metodologia para correção do índice de salinidade em cálculos de frações de volume ou ainda para diferenciar a água de produção da água de injeção utilizando fontes de baixa energia. / In the offshore extraction, the produced water can present geometric characteristics that correspond to the mixture of forming water and the sea water (injection water) and the physical-chemical behavior of the injected water to allow the considerable variation of the salinity index Altering the water / oil ratio and making it difficult to predict mass balance calculations due to the large anisotropy of the reservoirs. One of the methods to evaluate the behavior of the injection water is to determine the salinity index (chlorides) of the water produced in each well. The fluids derived from this extraction are separated into their different fractions: liquid (hydrocarbons and organic compounds and water) and gas (natural gas). A real-time monitoring of water quality (salinity index) is required for pre-editing volume fractions in multiphase regimes. Densitometry is a noninvasive technique indicated to measure the water salinity index and determine its unsigned interference recorded by a scintillator. However, this technique shows high dependence on the chemical composition of the aqueous phase, which considerably affect the interaction of low energy gamma radiation with saline water. This work presents a methodology with our principles of gamma ray attenuation, using Monte Carlo simulations to calculate an influence of salinity on measurements using aqueous medium. The detection system uses a NaI(Tl) detector and two gamma radiation sources (137Cs and 241Am) to calculate the transmitted beam to obtain the maxima attenuation coefficients in salt samples. The NaCl, KCl and MgCl2 salts were investigated by varying the concentration percentage by 2%, 6%, 10% and 14%, in the energy range of 20 to 800 keV. Experimental validation uses a sample of sodium chloride (concentrations of 2.5, 2.0, 1.5 and 1.0 molar) using the known radioisotope values with 59.54 keV (241Am); 356.02 keV (133Ba); 662 keV (137Cs); 1.27 MeV (22Na) and 1.33 MeV (60Co). The MCNP-X computational code was used to develop an appropriate geometry to be implemented experimentally. The results obtained in the simulation were experimentally validated and the theoretical values of NIST and XCOM were compared with good agreement. The results indicate that the methodology for the correction of salinity index in calculations of volume fractions or to differentiate one from the production of injection water in low energy sources.

Submitted by Almir Azevedo (barbio1313@gmail.com) on 2016-05-13T13:22:37Z No. of bitstreams: 0 / Made available in DSpace on 2016-05-13T13:22:37Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2016-04 / Este trabalho apresenta uma metodologia baseada nos princípios de atenuação de raios gama para a identificação de frações de volume em sistemas bifásicos compostos por óleo-gás e água-gás que são encontrados na indústria petrolífera offshore e onshore. Esta metodologia baseia-se no reconhecimento de contagens por segundo no fotopico da fonte de radiação, utilizando um sistema de detecção composto por um detector de Nal(TI), uma fonte de Cs137 sem colimação posicionada a 180º com relação ao detector em um regime de fluxo estratificado liso. A modelagem matemática para a simulação computacional utilizando o código Monte Carlo N-Particle eXtended (MCNP-X) foi realizada utilizando as medições experimentais das características do detector (resolução energética e eficiência), das características dos materiais água e óleo (densidade e coeficiente de atenuação) e a medição das frações de volume. Para a predição destas frações foram utilizadas redes neurais artificiais (RNAs) e para se obter um treinamento adequado das RNAs para a predição das frações de volume foram simuladas no código MCNP-X um maior número de frações de volume. Dados experimentais foram utilizados no conjunto de padrões necessários para a validação das RNAs e os dados gerados por meio do código computacional MCNP-X foram utilizados nos conjuntos de treinamento e teste das RNAs. Foram utilizadas RNAs do tipo feed-forward multilayer perceptron (MLP) e analisadas duas funções de treinamento, Levenberg-Marquadt (LM) e gradiente descendente com momento (GDM), ambas utilizando o algoritmo de treinamento Backpropagation. As RNAs identificaram corretamente as frações de volume no sistema multifásico, com erros relativos médios inferiores a 1,21%, possibilitando a aplicação desta metodologia para tal propósito

Submitted by Almir Azevedo (barbio1313@gmail.com) on 2018-04-27T12:15:53Z No. of bitstreams: 1 dissertação mestrado ien 2018 Roos Sophia de Freitas Dam.pdf: 1402693 bytes, checksum: 6a8bc7c98b0b3e3e3d55619f51dd2f72 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-27T12:15:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertação mestrado ien 2018 Roos Sophia de Freitas Dam.pdf: 1402693 bytes, checksum: 6a8bc7c98b0b3e3e3d55619f51dd2f72 (MD5) Previous issue date: 2018-02 / Agitadores ou misturadores são amplamente utilizados nas indústrias química, farmacêutica e de cosméticos quando processos como dispersão e homogeneização são desejados. Estes equipamentos são utilizados para misturar líquidos, promover reações de substâncias químicas, manter líquidos homogêneos durante armazenamento Agitadores industriais são construídos com características específicas para cada aplicação, dependendo de parâmetros como densidade, fase e viscosidade dos produtos a serem agitados. Durante a produção de um produto, o equipamento pode falhar e comprometer o procedimento de agitação ou mistura, tornando-se necessário avaliar o desempenho do misturador. Desta forma, é muito importante ter uma ferramenta de diagnóstico e de desempenho para unidades industriais visando garantir a qualidade do produto. O método utilizado neste trabalho baseia-se nos princípios da técnica de Rastreamento de Partícula Radioativa, que correlaciona as contagens obtidas por um arranjo de detectores com a posição instantânea ocupada por uma partícula radioativa. A geometria de detecção desenvolvida utiliza oito detectores cintiladores de NaI(Tl), uma fonte pontual de 137Cs (662 keV) com emissão isotrópica de raios gama e um tubo de policloreto de vinila como seção de teste. O modelo matemático foi desenvolvido utilizando o código MCNP-X, onde inicialmente o tubo é preenchido com ar e a partícula radioativa é posicionada em seu interior. Em um segundo momento, o tubo é preenchido com uma mistura de concreto. Nas duas situações, o algoritmo de localização utilizado pela rede foi capaz de predizer a posição instantânea da partícula radioativa. / Agitators or mixers are highly used in the chemical, pharmaceutical and cosmetic industries when processes such as dispersion and homogenization are desired. This equipment is used to mix liquids, promote reactions of chemical substances, keep homogeneous liquid bulk during storage. Agitators and mixers are designed for each application with specific configurations, depending on the characteristics, such as density, phase and viscosity of the agitated product. During the production process, the equipment may fail and compromise the stirring or mixing procedure, thus it is very important to have a diagnosis tool for these industrial units to assure the quality of the product. The method here presented is based on the principles of the radioactive particle tracking technique, which correlates the counts obtained by an array of detectors with the instantaneous position of the radioactive particle. The detection geometry developed in this work employs eight NaI(Tl) scintillation detectors, a 137Cs (662 keV) point source with isotropic emission of gamma-rays and a polyvinyl chloride tube as a test section. The mathematical model was developed using the MCNP-X code, where the tube is first filled with air and the radioactive particle is positioned inside it. Then, the tube is filled with a concrete mixture. In both situations, the search algorithm given by the network was capable to predict the instantaneous position of the radioactive particle.

Submitted by Marcele Costal de Castro (costalcastro@gmail.com) on 2017-09-27T15:49:43Z No. of bitstreams: 1 CESAR MARQUES SALGADO D.PDF: 3287236 bytes, checksum: e8cb423520d25b201049a40e5dc0babf (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-27T15:49:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CESAR MARQUES SALGADO D.PDF: 3287236 bytes, checksum: e8cb423520d25b201049a40e5dc0babf (MD5) Previous issue date: 2010-02 / Este trabalho apresenta uma nova metodologia baseada nos princípios de atenuação de raios gama, por meio de simulações de Monte Carlo (MC), e redes neurais artificiais (RNAs) supervisionadas para predições de frações de volume e identificação de regimes de fluxo em sistemas multifásicos tipo, gás, água e óleo encontrados na indústria petrolífera off-shore. O princípio baseia-se no reconhecimento das distribuições de altura de pulsos obtidas por detectores cintiladores que são utilizadas inteiramente para alimentar de forma simultânea as RNAs. As curvas-resposta (resolução energética e eficiência) de um detector real são consideradas. O sistema de detecção simulado utiliza dois detectores NaI(Tl) e duas energias de raios gama com feixe largo. A geometria proposta considera os feixes transmitido e espalhado tornando o sistema menos dependente do regime de fluxo. O conjunto de padrões necessário para treinamento e avaliação das RNAs foi gerado por meio do código computacional MCNP-X baseado no método de MC a partir de modelos teóricos ideais e estáticos de regimes multifásicos - anular, estratificado e homogêneo. As RNAs mapearam adequadamente os dados simulados com as frações de volume sem a necessidade do conhecimento, a priori, do regime de fluxo. As RNAs identificaram corretamente todos os regimes com predição satisfatória das frações de volume em sistemas multifásicos indicando a possibilidade de aplicação desta metodologia para tal propósito. / This work presents a new methodology for flow regimes identification and volume fractions prediction in gas-water-oil multiphase systems found in off-shore petroleum industry. The approach is based on gamma-ray pulse height distributions (PHDs) pattern recognition by means the artificial neural networks (ANNs). The detection system uses appropriate fan beam geometry, comprised of a dual-energy gamma-ray source and two NaI(Tl) detectors adequately positioned in order calculate transmitted and scattered beams, which makes it less dependent on the flow regime. The system comprises four ANNs, the first identifies the flow regime and the other three ANNs are specialized in volume fraction prediction for each specific regime. The PHDs are directly used by the ANNs without any parameterization of the measured signal. The energy resolution and efficiency of NaI(Tl) detectors are also considered on the mathematical model. The ideal and static theoretical models for annular, stratified and homogenous flow regimes have been developed using MCNP-X mathematical code (simulations by means of Monte Carlo method), which was used to provide training, test and validation data for the ANNs. The proposed ANNs could correctly identified all three different regimes with satisfactory prediction of volume fraction in gas-water-oil multiphase system demonstrating to be a promising approach for this purpose.

<p>Accelerator-driven systems for transmutation of nuclear waste have been suggested as a means for dealing with spent fuel components that pose potential radiological hazard for long periods of time. While not entirely removing the need for underground waste repositories, this nuclear waste incineration technology provides a viable method for reducing both waste volumes and storage times. Potentially, the time spans could be diminished from hundreds of thousand years to merely 1.000 years or even less. A central aspect for accelerator-driven systems design is the prediction of safety parameters and fuel economy. The simulations performed rely heavily on nuclear data and especially on the precision of the neutron cross section representations of essential nuclides over a wide energy range, from the thermal to the fast energy regime. In combination with a more demanding neutron flux distribution as compared with ordinary light-water reactors, the expanded nuclear data energy regime makes exploration of the cross section sensitivity for simulations of accelerator-driven systems a necessity. This fact was observed throughout the work and a significant portion of the study is devoted to investigations of nuclear data related effects. The computer code package EA-MC, based on 3-D Monte Carlo techniques, is the main computational tool employed for the analyses presented. Directly related to the development of the code is the extensive IAEA ADS Benchmark 3.2, and an account of the results of the benchmark exercises as implemented with EA-MC is given. CERN's Energy Amplifier prototype is studied from the perspectives of neutron source types, nuclear data sensitivity and transmutation. The commissioning of the n_TOF experiment, which is a neutron cross section measurement project at CERN, is also described.</p>

Accelerator-driven systems for transmutation of nuclear waste have been suggested as a means for dealing with spent fuel components that pose potential radiological hazard for long periods of time. While not entirely removing the need for underground waste repositories, this nuclear waste incineration technology provides a viable method for reducing both waste volumes and storage times. Potentially, the time spans could be diminished from hundreds of thousand years to merely 1.000 years or even less. A central aspect for accelerator-driven systems design is the prediction of safety parameters and fuel economy. The simulations performed rely heavily on nuclear data and especially on the precision of the neutron cross section representations of essential nuclides over a wide energy range, from the thermal to the fast energy regime. In combination with a more demanding neutron flux distribution as compared with ordinary light-water reactors, the expanded nuclear data energy regime makes exploration of the cross section sensitivity for simulations of accelerator-driven systems a necessity. This fact was observed throughout the work and a significant portion of the study is devoted to investigations of nuclear data related effects. The computer code package EA-MC, based on 3-D Monte Carlo techniques, is the main computational tool employed for the analyses presented. Directly related to the development of the code is the extensive IAEA ADS Benchmark 3.2, and an account of the results of the benchmark exercises as implemented with EA-MC is given. CERN's Energy Amplifier prototype is studied from the perspectives of neutron source types, nuclear data sensitivity and transmutation. The commissioning of the n_TOF experiment, which is a neutron cross section measurement project at CERN, is also described.