A república de Moçambique é um país localizado ao longo da costa Leste da África Austral, com a economia baseada essencialmente na prática da agricultura. A cultura do milho (Zea mays L.) é a mais importante, cultivada em regime de sequeiro, com rendimentos dependentes das condições meteorológicas. Modelos agrometeorológicos de estimativa de rendimentos de culturas alimentares são alternativas viáveis para tomada de decisão em medidas de segurança alimentar e abastecimento. O calendário agrícola e o sistema de produção tornam o uso de geotecnologias uma importante ferramenta para o monitoramento de culturas e o desenvolvimento de modelos de estimativa de rendimentos. Produtos de dados de sensoriamento remoto, como índices espectrais combinados com parâmetros agrometeorológicos podem melhorar as representações espaciais de rendimentos do milho em Moçambique. O ajuste de um modelo agrometeorológico espectral para estimativa de rendimentos do milho por regressão linear múltipla na província de Manica-Moçambique constituiu o objetivo do estudo. Foi realizado um mapeamento de áreas agrícolas por análise multitemporal do NDVI/MODIS e também foi avaliada a eficiência de variáveis agrometeorológicas e espectrais na estimativa de rendimentos do milho em uma área da província de Manica que envolve os distritos de Gondola, Manica, Mossurize e Sussundenga, responsáveis por mais de 80% da produção de milho na província nos anos de 2000 a 2009. Foi desenvolvido um modelo de início do ciclo do milho baseado em critérios de chuva, e estabelecendo um ciclo fixo do milho em 130 dias. A metodologia de mapeamento de áreas agrícolas consistiu em somatórios de imagens binárias geradas por diferença de NDVI máximo e mínimo ao longo do ciclo e estabelecimento de níveis de restrição com base em comparações com estatísticas oficiais por distrito. As variáveis agrometeorológicas testadas foram evapotranspiração relativa (ETr/ETm) e o índice de satisfação das necessidade de água (ISNA) calculados a partir de dados de estimativas de elementos meteorológicos do modelo do ECMWF. O conjunto de variáveis espectrais compreendiam composições de 16 dias de índices de vegetação EVI e NDVI provenientes do produto MOD13Q1 do sensor MODIS e o LSWI, gerado por diferença normalizada de bandas de refletância de superfície do infravermelho próximo e médio contidas no mesmo produto. O modelo agrometeorológico espectral envolveu as variáveis meteorológicas e espectrais como independentes sendo o rendimento médio e relativo, as variáveis dependentes ajustadas em um modelo de regressão múltipla. Todos os distritos, a exceção de Mossurize, geraram modelos com bom desempenho nas estimativas de rendimentos do milho e significado físico. O modelo regional, incluindo Gondola, Manica e Sussundenga e envolvendo o rendimento relativo foi o mais recomendado para estimativa de rendimentos do milho na região com r2 = 0,762 e RMSE de 9,46%. / Mozambique is a country located along the east coast of southern Africa, with an economy based primarily on agriculture. The Maize crop (Zea mays L.) is the most important crop, growing in rainfed conditions, with its yield dependent only on weather conditions. Agrometeorological models to forecast yields of food crops are viable alternatives for decision making on food safety measures and supply. The agricultural calendar and the production system make use of geotechnologies an important tool for crop monitoring and yield forecasting. Products from remote sensing data, combined with spectral indices and agrometeorological parameters can improve the spatial representations of maize yields in Mozambique. Setting an agrometeorological model to estimate the spectral yield of corn by multiple linear regression in Manica province, Mozambique was the objective of the study. Were conducted a mapping of agricultural areas by analyzing multitemporal NDVI / MODIS and also evaluated the effectiveness of spectral and meteorological variables in the estimated maize yield in an area of Manica province involving the districts of Gondola, Manica, Mossurize and Sussundenga responsible for more than 80% of corn production in the province in the years 2000 to 2009. A model was developed to estimate the beginnig of the corn cycle, using as a criteria the rainfall, and setting a fixed cycle of corn in 130 days. The methodology for mapping agricultural areas consisted of sums of binary images generated by the difference of maximum and minimum NDVI throughout the cycle and establishing levels of restriction based on comparisons with official statistics by district. Were tested the meteorological variables: the relative evapotranspiration (ETr / ETm) and the index of satisfaction of water needs (ISNA) calculated from data from meteorological model of ECMWF. The set of spectral variable were comprised of 16 days composition of vegetation indices NDVI and EVI from the MODIS product MOD13Q1 and LSWI generated from normalized difference of surface reflectance bands of near-infrared and medium infrared contained the same product. The meteorological and spectral variables was the set of independent variables and the average and relative yield were the set of dependent variables used to adjusted a multiple regression model, called agrometeorological-spectral model. To all districts, except for Mossurize were generated models with good performance in estimating the corn yield and with physical meaning. The regional model, including Gondola, Manica and Sussundenga and involving the relative yield was the most suitable for estimating corn yield in the region with r2 = 0.762 and RMSE of 9.46%.

Esta tese tem como objetivo a modelagem da degradação de correias em transportadores utilizados em mineração, como função do tempo e de outras covariáveis independentes que fazem parte do processo de mineração e que influenciam no desgaste das mesmas. Para a realização do trabalho, utilizou-se um método dividido em duas etapas: (i) abordagem qualitativa (estudo teórico do tópico degradação de correias e coleta de dados através da técnica de Grupo Focado – GF), para definição de variáveis influentes no desgaste, e (ii) abordagem quantitativa, para obtenção do modelo de degradação das correias, sendo utilizada, no estudo em questão, uma regressão linear múltipla. Como resultado foi possível identificar através da literatura, assim como via GF, que as variáveis ciclo da correia, comprimento e largura da correia, queda do material, limpador de correias (raspadores), taxa de alimentação, granulometria, composto e velocidade da correia impactariam potencialmente na degradação de correias. Já com o uso da regressão múltipla, constatou-se que as mesmas realmente são significativas e influentes, corroborando os dados obtidos via GF. De posse dos modelos de degradação obtidos para cada correia, foi possível elaborar uma proposta de sistemática de gestão da degradação de correias, baseada na comparação da evolução do desgaste real com o previsto, de modo a se detectar possíveis desvios e permitir a elaboração de ações de correção, visando minimizar a degradação acelerada e maximizar a vida útil das correias. Conseguiu-se estimar um ganho financeiro potencial de cerca de R$ 1.132.000,00 por ano, a partir da comparação entre a vida útil calculada pelos modelos de degradação e a vida estimada pela área de manutenção do complexo. / This thesis aims at modelling of the conveyor’s belt degradation used in mining as a function of time and other independent covariate that are part of the mining process and have influence in their wearing. To carry out the research we implemented a method divided in two stages: (i) a qualitative approach (theoretical study of conveyor belts degradation and data collection through Focused Groups – FG) for definition of factors that are influential in the wearing of belts, and (ii) a quantitative approach for obtaining a belts’ degradation model through multiple linear regression. It was possible to identify in the literature and through FG that variables such as belt cycle, belt length and width, material fall, belt cleaner, feed rate, particle size, compound and belt speed could potentially impact on the degradation of belts. Using multiple regression such variables were found to be statistically significant, corroborating the data obtained from FG. With the degradation models obtained for each conveyor belt it was possible to propose a method for the maintenance management of conveyor belts. The method was based on the comparison of real wear versus predicted wear in order to detect possible deviations and to allow the development of correction actions that aim at minimizing accelerated degradation and maximizing the belt’s lifetime. A potential financial gain of approximately R$ 1.132.000,00 per year was estimated comparing the lifetime obtained using the degradation models and the life estimated by the maintenance area of the complex.

A república de Moçambique é um país localizado ao longo da costa Leste da África Austral, com a economia baseada essencialmente na prática da agricultura. A cultura do milho (Zea mays L.) é a mais importante, cultivada em regime de sequeiro, com rendimentos dependentes das condições meteorológicas. Modelos agrometeorológicos de estimativa de rendimentos de culturas alimentares são alternativas viáveis para tomada de decisão em medidas de segurança alimentar e abastecimento. O calendário agrícola e o sistema de produção tornam o uso de geotecnologias uma importante ferramenta para o monitoramento de culturas e o desenvolvimento de modelos de estimativa de rendimentos. Produtos de dados de sensoriamento remoto, como índices espectrais combinados com parâmetros agrometeorológicos podem melhorar as representações espaciais de rendimentos do milho em Moçambique. O ajuste de um modelo agrometeorológico espectral para estimativa de rendimentos do milho por regressão linear múltipla na província de Manica-Moçambique constituiu o objetivo do estudo. Foi realizado um mapeamento de áreas agrícolas por análise multitemporal do NDVI/MODIS e também foi avaliada a eficiência de variáveis agrometeorológicas e espectrais na estimativa de rendimentos do milho em uma área da província de Manica que envolve os distritos de Gondola, Manica, Mossurize e Sussundenga, responsáveis por mais de 80% da produção de milho na província nos anos de 2000 a 2009. Foi desenvolvido um modelo de início do ciclo do milho baseado em critérios de chuva, e estabelecendo um ciclo fixo do milho em 130 dias. A metodologia de mapeamento de áreas agrícolas consistiu em somatórios de imagens binárias geradas por diferença de NDVI máximo e mínimo ao longo do ciclo e estabelecimento de níveis de restrição com base em comparações com estatísticas oficiais por distrito. As variáveis agrometeorológicas testadas foram evapotranspiração relativa (ETr/ETm) e o índice de satisfação das necessidade de água (ISNA) calculados a partir de dados de estimativas de elementos meteorológicos do modelo do ECMWF. O conjunto de variáveis espectrais compreendiam composições de 16 dias de índices de vegetação EVI e NDVI provenientes do produto MOD13Q1 do sensor MODIS e o LSWI, gerado por diferença normalizada de bandas de refletância de superfície do infravermelho próximo e médio contidas no mesmo produto. O modelo agrometeorológico espectral envolveu as variáveis meteorológicas e espectrais como independentes sendo o rendimento médio e relativo, as variáveis dependentes ajustadas em um modelo de regressão múltipla. Todos os distritos, a exceção de Mossurize, geraram modelos com bom desempenho nas estimativas de rendimentos do milho e significado físico. O modelo regional, incluindo Gondola, Manica e Sussundenga e envolvendo o rendimento relativo foi o mais recomendado para estimativa de rendimentos do milho na região com r2 = 0,762 e RMSE de 9,46%. / Mozambique is a country located along the east coast of southern Africa, with an economy based primarily on agriculture. The Maize crop (Zea mays L.) is the most important crop, growing in rainfed conditions, with its yield dependent only on weather conditions. Agrometeorological models to forecast yields of food crops are viable alternatives for decision making on food safety measures and supply. The agricultural calendar and the production system make use of geotechnologies an important tool for crop monitoring and yield forecasting. Products from remote sensing data, combined with spectral indices and agrometeorological parameters can improve the spatial representations of maize yields in Mozambique. Setting an agrometeorological model to estimate the spectral yield of corn by multiple linear regression in Manica province, Mozambique was the objective of the study. Were conducted a mapping of agricultural areas by analyzing multitemporal NDVI / MODIS and also evaluated the effectiveness of spectral and meteorological variables in the estimated maize yield in an area of Manica province involving the districts of Gondola, Manica, Mossurize and Sussundenga responsible for more than 80% of corn production in the province in the years 2000 to 2009. A model was developed to estimate the beginnig of the corn cycle, using as a criteria the rainfall, and setting a fixed cycle of corn in 130 days. The methodology for mapping agricultural areas consisted of sums of binary images generated by the difference of maximum and minimum NDVI throughout the cycle and establishing levels of restriction based on comparisons with official statistics by district. Were tested the meteorological variables: the relative evapotranspiration (ETr / ETm) and the index of satisfaction of water needs (ISNA) calculated from data from meteorological model of ECMWF. The set of spectral variable were comprised of 16 days composition of vegetation indices NDVI and EVI from the MODIS product MOD13Q1 and LSWI generated from normalized difference of surface reflectance bands of near-infrared and medium infrared contained the same product. The meteorological and spectral variables was the set of independent variables and the average and relative yield were the set of dependent variables used to adjusted a multiple regression model, called agrometeorological-spectral model. To all districts, except for Mossurize were generated models with good performance in estimating the corn yield and with physical meaning. The regional model, including Gondola, Manica and Sussundenga and involving the relative yield was the most suitable for estimating corn yield in the region with r2 = 0.762 and RMSE of 9.46%.

Esta tese tem como objetivo a modelagem da degradação de correias em transportadores utilizados em mineração, como função do tempo e de outras covariáveis independentes que fazem parte do processo de mineração e que influenciam no desgaste das mesmas. Para a realização do trabalho, utilizou-se um método dividido em duas etapas: (i) abordagem qualitativa (estudo teórico do tópico degradação de correias e coleta de dados através da técnica de Grupo Focado – GF), para definição de variáveis influentes no desgaste, e (ii) abordagem quantitativa, para obtenção do modelo de degradação das correias, sendo utilizada, no estudo em questão, uma regressão linear múltipla. Como resultado foi possível identificar através da literatura, assim como via GF, que as variáveis ciclo da correia, comprimento e largura da correia, queda do material, limpador de correias (raspadores), taxa de alimentação, granulometria, composto e velocidade da correia impactariam potencialmente na degradação de correias. Já com o uso da regressão múltipla, constatou-se que as mesmas realmente são significativas e influentes, corroborando os dados obtidos via GF. De posse dos modelos de degradação obtidos para cada correia, foi possível elaborar uma proposta de sistemática de gestão da degradação de correias, baseada na comparação da evolução do desgaste real com o previsto, de modo a se detectar possíveis desvios e permitir a elaboração de ações de correção, visando minimizar a degradação acelerada e maximizar a vida útil das correias. Conseguiu-se estimar um ganho financeiro potencial de cerca de R$ 1.132.000,00 por ano, a partir da comparação entre a vida útil calculada pelos modelos de degradação e a vida estimada pela área de manutenção do complexo. / This thesis aims at modelling of the conveyor’s belt degradation used in mining as a function of time and other independent covariate that are part of the mining process and have influence in their wearing. To carry out the research we implemented a method divided in two stages: (i) a qualitative approach (theoretical study of conveyor belts degradation and data collection through Focused Groups – FG) for definition of factors that are influential in the wearing of belts, and (ii) a quantitative approach for obtaining a belts’ degradation model through multiple linear regression. It was possible to identify in the literature and through FG that variables such as belt cycle, belt length and width, material fall, belt cleaner, feed rate, particle size, compound and belt speed could potentially impact on the degradation of belts. Using multiple regression such variables were found to be statistically significant, corroborating the data obtained from FG. With the degradation models obtained for each conveyor belt it was possible to propose a method for the maintenance management of conveyor belts. The method was based on the comparison of real wear versus predicted wear in order to detect possible deviations and to allow the development of correction actions that aim at minimizing accelerated degradation and maximizing the belt’s lifetime. A potential financial gain of approximately R$ 1.132.000,00 per year was estimated comparing the lifetime obtained using the degradation models and the life estimated by the maintenance area of the complex.

A república de Moçambique é um país localizado ao longo da costa Leste da África Austral, com a economia baseada essencialmente na prática da agricultura. A cultura do milho (Zea mays L.) é a mais importante, cultivada em regime de sequeiro, com rendimentos dependentes das condições meteorológicas. Modelos agrometeorológicos de estimativa de rendimentos de culturas alimentares são alternativas viáveis para tomada de decisão em medidas de segurança alimentar e abastecimento. O calendário agrícola e o sistema de produção tornam o uso de geotecnologias uma importante ferramenta para o monitoramento de culturas e o desenvolvimento de modelos de estimativa de rendimentos. Produtos de dados de sensoriamento remoto, como índices espectrais combinados com parâmetros agrometeorológicos podem melhorar as representações espaciais de rendimentos do milho em Moçambique. O ajuste de um modelo agrometeorológico espectral para estimativa de rendimentos do milho por regressão linear múltipla na província de Manica-Moçambique constituiu o objetivo do estudo. Foi realizado um mapeamento de áreas agrícolas por análise multitemporal do NDVI/MODIS e também foi avaliada a eficiência de variáveis agrometeorológicas e espectrais na estimativa de rendimentos do milho em uma área da província de Manica que envolve os distritos de Gondola, Manica, Mossurize e Sussundenga, responsáveis por mais de 80% da produção de milho na província nos anos de 2000 a 2009. Foi desenvolvido um modelo de início do ciclo do milho baseado em critérios de chuva, e estabelecendo um ciclo fixo do milho em 130 dias. A metodologia de mapeamento de áreas agrícolas consistiu em somatórios de imagens binárias geradas por diferença de NDVI máximo e mínimo ao longo do ciclo e estabelecimento de níveis de restrição com base em comparações com estatísticas oficiais por distrito. As variáveis agrometeorológicas testadas foram evapotranspiração relativa (ETr/ETm) e o índice de satisfação das necessidade de água (ISNA) calculados a partir de dados de estimativas de elementos meteorológicos do modelo do ECMWF. O conjunto de variáveis espectrais compreendiam composições de 16 dias de índices de vegetação EVI e NDVI provenientes do produto MOD13Q1 do sensor MODIS e o LSWI, gerado por diferença normalizada de bandas de refletância de superfície do infravermelho próximo e médio contidas no mesmo produto. O modelo agrometeorológico espectral envolveu as variáveis meteorológicas e espectrais como independentes sendo o rendimento médio e relativo, as variáveis dependentes ajustadas em um modelo de regressão múltipla. Todos os distritos, a exceção de Mossurize, geraram modelos com bom desempenho nas estimativas de rendimentos do milho e significado físico. O modelo regional, incluindo Gondola, Manica e Sussundenga e envolvendo o rendimento relativo foi o mais recomendado para estimativa de rendimentos do milho na região com r2 = 0,762 e RMSE de 9,46%. / Mozambique is a country located along the east coast of southern Africa, with an economy based primarily on agriculture. The Maize crop (Zea mays L.) is the most important crop, growing in rainfed conditions, with its yield dependent only on weather conditions. Agrometeorological models to forecast yields of food crops are viable alternatives for decision making on food safety measures and supply. The agricultural calendar and the production system make use of geotechnologies an important tool for crop monitoring and yield forecasting. Products from remote sensing data, combined with spectral indices and agrometeorological parameters can improve the spatial representations of maize yields in Mozambique. Setting an agrometeorological model to estimate the spectral yield of corn by multiple linear regression in Manica province, Mozambique was the objective of the study. Were conducted a mapping of agricultural areas by analyzing multitemporal NDVI / MODIS and also evaluated the effectiveness of spectral and meteorological variables in the estimated maize yield in an area of Manica province involving the districts of Gondola, Manica, Mossurize and Sussundenga responsible for more than 80% of corn production in the province in the years 2000 to 2009. A model was developed to estimate the beginnig of the corn cycle, using as a criteria the rainfall, and setting a fixed cycle of corn in 130 days. The methodology for mapping agricultural areas consisted of sums of binary images generated by the difference of maximum and minimum NDVI throughout the cycle and establishing levels of restriction based on comparisons with official statistics by district. Were tested the meteorological variables: the relative evapotranspiration (ETr / ETm) and the index of satisfaction of water needs (ISNA) calculated from data from meteorological model of ECMWF. The set of spectral variable were comprised of 16 days composition of vegetation indices NDVI and EVI from the MODIS product MOD13Q1 and LSWI generated from normalized difference of surface reflectance bands of near-infrared and medium infrared contained the same product. The meteorological and spectral variables was the set of independent variables and the average and relative yield were the set of dependent variables used to adjusted a multiple regression model, called agrometeorological-spectral model. To all districts, except for Mossurize were generated models with good performance in estimating the corn yield and with physical meaning. The regional model, including Gondola, Manica and Sussundenga and involving the relative yield was the most suitable for estimating corn yield in the region with r2 = 0.762 and RMSE of 9.46%.

Esta tese tem como objetivo a modelagem da degradação de correias em transportadores utilizados em mineração, como função do tempo e de outras covariáveis independentes que fazem parte do processo de mineração e que influenciam no desgaste das mesmas. Para a realização do trabalho, utilizou-se um método dividido em duas etapas: (i) abordagem qualitativa (estudo teórico do tópico degradação de correias e coleta de dados através da técnica de Grupo Focado – GF), para definição de variáveis influentes no desgaste, e (ii) abordagem quantitativa, para obtenção do modelo de degradação das correias, sendo utilizada, no estudo em questão, uma regressão linear múltipla. Como resultado foi possível identificar através da literatura, assim como via GF, que as variáveis ciclo da correia, comprimento e largura da correia, queda do material, limpador de correias (raspadores), taxa de alimentação, granulometria, composto e velocidade da correia impactariam potencialmente na degradação de correias. Já com o uso da regressão múltipla, constatou-se que as mesmas realmente são significativas e influentes, corroborando os dados obtidos via GF. De posse dos modelos de degradação obtidos para cada correia, foi possível elaborar uma proposta de sistemática de gestão da degradação de correias, baseada na comparação da evolução do desgaste real com o previsto, de modo a se detectar possíveis desvios e permitir a elaboração de ações de correção, visando minimizar a degradação acelerada e maximizar a vida útil das correias. Conseguiu-se estimar um ganho financeiro potencial de cerca de R$ 1.132.000,00 por ano, a partir da comparação entre a vida útil calculada pelos modelos de degradação e a vida estimada pela área de manutenção do complexo. / This thesis aims at modelling of the conveyor’s belt degradation used in mining as a function of time and other independent covariate that are part of the mining process and have influence in their wearing. To carry out the research we implemented a method divided in two stages: (i) a qualitative approach (theoretical study of conveyor belts degradation and data collection through Focused Groups – FG) for definition of factors that are influential in the wearing of belts, and (ii) a quantitative approach for obtaining a belts’ degradation model through multiple linear regression. It was possible to identify in the literature and through FG that variables such as belt cycle, belt length and width, material fall, belt cleaner, feed rate, particle size, compound and belt speed could potentially impact on the degradation of belts. Using multiple regression such variables were found to be statistically significant, corroborating the data obtained from FG. With the degradation models obtained for each conveyor belt it was possible to propose a method for the maintenance management of conveyor belts. The method was based on the comparison of real wear versus predicted wear in order to detect possible deviations and to allow the development of correction actions that aim at minimizing accelerated degradation and maximizing the belt’s lifetime. A potential financial gain of approximately R$ 1.132.000,00 per year was estimated comparing the lifetime obtained using the degradation models and the life estimated by the maintenance area of the complex.

The promise of telemedicine is great as observed in developed countries. However, its adoption in developing countries has been very slow. The Kenyan government approved telemedicine (use of ICT to overcome geographical barriers and increase access to health care services) as a strategic approach of improving healthcare delivery especially in the marginalised areas of the country. However, the adoption of telemedicine is further hindered in developing countries by the fact that the cost of implementing telemedicine technology is deemed high and the resources needed are scarce especially in the public sector. Extant literature on healthcare technological innovation indicates that organisation collaboration can expedite the adoption of telemedicine especially in developing countries. Since it is highlighted that empirical evidence on how organisation collaboration can facilitate telemedicine deployment in developing countries is still lacking, this research aims to develop a model to examine the potential of various organisation factors in facilitating telemedicine deployment in developing countries. This study employed a conceptual research framework to examine organisation factors that may influence organisation collaboration in facilitating telemedicine deployment in developing countries. A questionnaire survey was conducted in 50 private and public hospitals located in Eastern Kenya. 177 valid questionnaires were received and analysed using SPSS software (version 20). The findings of this research revealed that Kenyan hospitals collaborate with other organisations mainly to lessen budget restrained suffered during technological innovation process. Further, it was revealed that organisation affiliation might enhance their ability to adopt telemedicine. Organisation affiliation was observed to significantly influence organisation resources, organisation’s innovation acceptance, organisation’s innovative capacities, organisation agility and collaborative innovation aspects. In addition, all the organisational model factors were supported and explained 46.5% of the variance in collaborative innovation internal outcomes and 53.2% of the variance in collaborative innovation external outcomes. However, personnel innovation acceptance made no significant effect on collaborative innovation outcomes.

En gren inom statistikteorin är den så kallade Regressionsanalysen där man studerar hur data från exempelvis ett stickprov kan anpassas till en graf. Skrivandet av denna uppsats har haft som syfte att studera några av de metoder som finns att tillgå vid bestämning av de ingående parametrarna i de enklare fallen av regression. Dessutom ges i de avslutande kapitlen exempel på den del inom regressionsanalysen som kallas Styckvis Linjär Regression eller Piecewise Linear Regression. / Presentationen är redan avklarad den 26 april 2010 kl. 11.30

Varying diameter ratios associated with smooth concentric tube-in-tube heat exchangers are known to have an effect on its convective heat transfer capabilities. Much literature exists for predicting the inner tube’s heat transfer coefficients, however, limited research has been conducted for the annulus and some of the existing correlations are known to have large errors. Linear and nonlinear regression models exist for determining the heat transfer coefficients, however, these are complex and time consuming methods and require much experimental data in order to obtain accurate solutions. A direct solution to obtain the heat transfer coefficients in the annulus is sought after. In this study a large dataset of experimental measurements on heat exchangers with annular diameter ratios of 0.483, 0.579, 0.593 and 0.712 was gathered. The annular diameter ratio is defined as the ratio of the outer diameter of the inner tube to the inner diameter of the outer tube. Using various methods, the data was processed to determine local and average Nusselt numbers in the turbulent flow regime. These methods included the modified Wilson plot technique, a nonlinear regression scheme, as well as the log mean temperature difference method. The inner tube Reynolds number exponent was assumed to be a constant 0.8 for both the modified Wilson plot and nonlinear regression methods. The logarithmic mean temperature difference method was used for both a mean analysis on the full length of the heat exchanger, and a local analysis on finite control volumes. Friction factors were calculated directly from measured pressure drops across the annuli. The heat exchangers were tested for both a heated and cooled annulus, and arranged in a horizontal counter-flow configuration with water as the working medium. Data was gathered for Reynolds numbers (based on the hydraulic diameter) varying from 10 000 to 28 000 for a heated annulus and 10 000 to 45 000 for a cooled annulus. Local inner wall temperatures which are generally difficult to determine, were measured with thermocouples embedded within the wall. Flow obstructions within the annuli were minimized, with only the support structures maintaining concentricity of the inner and outer tubes impeding flow. / Dissertation (MEng)--University of Pretoria, 2013. / gm2014 / Mechanical and Aeronautical Engineering / unrestricted

Philosophiae Doctor - PhD / One of the assumptions of conventional regression analysis is I that the parameters are constant over all observations. It has often been suggested that this may not be a valid assumption to make, particularly if the econometric model is to be used for economic forecasting0 Apart from this it is also found that econometric models, in particular, are used to investigate the underlying interrelationships of the system under consideration in order to understand and to explain relevant phenomena in structural analysis. The pre-requisite of such use of econometrics is that the regression parameters of the model is assumed to be constant over time or across different crosssectional units.