[pt] A programação de produção em refinaria (scheduling) pode ser compreendida como uma sequência de decisões que buscam otimizar a alocação de recursos, o sequenciamento de atividades e a realização temporal dessas atividades, respeitando um conjunto de restrições de diferentes naturezas e visando o atendimento de múltiplos objetivos onde fatores como atendimento à demanda de produção e minimização de variações operacionais nos equipamentos coexistem na mesma função. Este trabalho propõe o uso da técnica de Programação Genética para automatizar a criação de programas que representem uma solução completa de programação de petróleo em uma refinaria dentro de um horizonte de tempo. Para a evolução destes programas foi desenvolvida uma linguagem específica para o domínio de problemas de scheduling de petróleo e aplicada de forma a representar as principais atividades do estudo de caso. Para tal, a primeira etapa consistiu da avaliação de alguns cenários de programação de produção de forma a selecionar as atividades que devessem ser representadas e como fazê-lo. No modelo proposto, o cromossomo quântico guarda a superposição de estados de todas as soluções possíveis e, através do processo evolutivo e observação dos genes quânticos, o cromossomo clássico é criado como uma sequencia linear de instruções a serem executadas. As instruções executadas representam o scheduling. A orientação deste processo é feita através de uma função de aptidão multiobjetivo que hierarquiza as avaliações sobre o tempo de operação das unidades de destilação, o prazo para descarregamento de navios, a utilização do duto que movimenta óleo entre terminal e refinaria, além de fatores como número de trocas de tanques e uso de tanques de injeção nas unidades de destilação. No desenvolvimento deste trabalho foi contemplado um estudo sobre o conjunto de parâmetros para o modelo desenvolvido com base em um dos cenários de programação selecionados. A partir desta definição, para avaliação do modelo proposto, foram executadas diversas rodadas para cinco cenários de programação de petróleo. Os resultados obtidos foram comparados com estudo desenvolvido usando algoritmos genéticos cujas atividades, no cromossomo, possuem representação por ordem. A programação genética apresentou percentual de soluções aceitas variando entre 25 por cento e 90 por cento dependendo da complexidade do cenário, sendo estes valores superiores ao obtido usando Algoritmos Genéticos em todos os cenários, com esforço computacional menor. / [en] Refinery scheduling can be understood as a sequence of decisions that targets the optimization of available resources, sequencing and execution of activities on proper timing; always respecting restrictions of different natures. The final result must achieve multiple objectives guaranteeing co-existence of different factors in the same function, such as production demand fullfillment and minimize operational variation. In this work it is proposed the use of the genetic programming technique to automate the building process of programs that represent a complete oil scheduling solution within a defined time horizon. For the evolution of those programs, it was developed a domain specific language to translate oil scheduling instructions that was applied to represent the most relevant activities for the proposed case studies. For that, purpose first step was to evaluate a few real scheduling scenarios to select which activities needed to be represented and how to do that. On the proposed model, each quantum chromosome represents the overlapping of all solutions and by the evolutionary process (and quantum gene measurement) the classic chromosome is created as a linear sequence of scheduling instructions to be executed. The orientation for this process is performed through a multi-object fitness function that prioritizes the evaluations according to: the operating time of the atmospheric distillation unities, the oil unloading time from the ships, the oil pipeline operation to transport oil to the refinery and other parameters like the number of charge tanks switchover and injection tank used for the distillation unities. The scope of this work also includes a study about tuning for the developed model based in one of the considered scenarios. From this set, an evaluation of other different scheduling scenarios was performed to test the model. The obtained results were then compared with a developed model that uses genetic algorithms with order representation for the activities. The proposed model showed between 25 percent - 90 percent of good solutions depending on the scenario complexity. Those results exhibit higher percentage of good solutions requiring less computational effort than the ones obtained with the genetic algorithms.

146f. / Submitted by Ana Hilda Fonseca (anahilda@ufba.br) on 2013-04-03T13:18:57Z No. of bitstreams: 1 Tese Hadla S Ferreira.pdf: 1335067 bytes, checksum: d1c32c23138aa8d7c8145b340260a496 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Hilda Fonseca(anahilda@ufba.br) on 2013-04-23T15:10:36Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese Hadla S Ferreira.pdf: 1335067 bytes, checksum: d1c32c23138aa8d7c8145b340260a496 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-04-23T15:10:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese Hadla S Ferreira.pdf: 1335067 bytes, checksum: d1c32c23138aa8d7c8145b340260a496 (MD5) Previous issue date: 2009 / CAPES / Neste trabalho, foram desenvolvidos métodos para determinação de cádmio e chumbo em amostras ambientais e antimônio e arsênio em amostras de alimentos, utilizando técnicas de espectrometria atômica. A determinação do cádmio e do chumbo foi realizada através de um sistema de injeção em fluxo acoplado a técnica TS FF AAS. Os íons de cádmio (II) e chumbo (II) foram retidos em uma mini-coluna de Amberlite de XAD – 7 impregnada com ditizona. O planejamento Box- Behnken foi empregado para determinação das condições ótimas da etapa de concentração do chumbo e do cádmio. Os limites de detecção foram de 0,012 e 0,34 μg L-1 para cádmio e chumbo, respectivamente. O método foi aplicado em amostras de resíduos de refinaria de petróleo. A exatidão foi confirmada por análise da CRM NIST 1643d. Foi também desenvolvido um método para determinação de espécies tóxicas de arsênio e antimônio em amostras de alho e cogumelos, respectivamente por HG AFS. A determinação das espécies (III) e (V) de arsênio e antimônio foram baseadas na eficiência de geração de hidreto empregando NaBH4, com e sem uma prévia redução com KI, usando equações proporcionais correspondentes para as duas condições de medida. Os analitos foram extraídas com ácido sulfúrico nas condições de 1,0 e 0,5 mol L-1 para arsênio e antimônio, respectivamente. Com o método desenvolvido obteve-se limites de detecção de 0,6, 1,1, 0,84 e 1,4 ng g-1 para Sb(III), Sb(V), As(III) e As(V), respectivamente. A exatidão do método foi confirmada através de testes de adição e recuperação das espécies bem como, um material de referência certificado NIST 1573a. Um método para determinação de arsênio total em vinho também foi desenvolvido. O arsênio foi determinado por FI-HG AAS com um sistema de atomização eletrotérmica. O planejamento Box-Behnken foi utilizado na determinação das condições ótimas para geração de hidreto. Com método proposto obteve um limite de detecção de 0,06 μg L-1 e foi aplicado em 20 amostras de vinhos comercializadas do Brasil. / Salvador

<p>This project argues that industrial fires have the capacity to illuminate the complex entanglements (political, ecological, economic, etc.) of life in the era of industrial capitalism. It retells and reframes the stories of five such fires, each off which shines a light on the networks of social, political, technological, economic, and ecological relationships in particular communities at particular moments. It thus contributes to the interdisciplinary fields of American Studies and the environmental humanities, furthering our understanding of the unfolding experience of industrial capitalism in the twentieth and twenty-first century United States. It takes the form of a public humanities project and is produced for a popular audience, using journalistic, literary, historical, and other techniques to tell the stories of these fires. In doing so, I also hope to contribute to the expansion of public humanities scholarship and help foster a thriving and creative future for the humanities both in academia and beyond.</p>

[pt] A programação de produção em refinaria pode ser compreendida como decisões que buscam otimizar alocação de recursos, o sequenciamento de atividades e a sua realização temporal, respeitando restrições e visando ao atendimento de múltiplos objetivos. Apesar da complexidade e natureza combinatória, a atividade carece de sistemas sofisticados que auxiliem o processo decisório, especialmente baseadas em otimização, pois as ferramentas utilizadas são planilhas ou softwares de simulação. A diversidade de objetivos do problema não implica em equivalência de importância. Pode-se considerar que existem grupos, onde os que afetam diretamente a capacidade produtiva da refinaria se sobrepõem aos associados à maior continuidade operacional. Esta tese propõe o desenvolvimento de algoritmos multiobjetivos para programação de petróleo em refinaria. As propostas se baseiam em conceituadas técnicas da literatura multiobjetivo, como dominância de Pareto e decomposição do problema, integradas à programação genética com inspiração quântica. São estudados modelos em um ou dois níveis de decisão. A diferenciação dos grupos de objetivos é avaliada com base em critérios estabelecidos para considerar uma solução proposta como aceitável e também é avaliada a influência de uma população externa no processo evolutivo. Os modelos são testados em cenários de uma refinaria real e os resultados são comparados com um modelo que trata os objetivos de forma hierarquizada. As abordagens baseadas em dominância e em decomposição apresentam vantagem sobre o algoritmo hierarquizado, e a decomposição é superior. Numa comparação com o modelo em dois níveis de decisão, apenas o que utiliza estratégia de decomposição em cada nível apresenta bons resultados. Ao final deste trabalho é obtido mais de um modelo multiobjetivo capaz de oferecer um conjunto de soluções que atendam aos objetivos críticos e deem flexibilidade de análise a posteriori para o programador de produção, o que, por exemplo, permite que ele pondere questões não mapeadas no modelo. / [en] Refinery scheduling can be understood as a set of decisions which aims to optimize resource allocation, task sequencing, and their time-related execution, respecting constraints and targeting multiple objectives. Despite its complexity and combinatorial nature, the refinery scheduling lacks more sophisticated support decision tools. The main systems in the area are worksheets and, sometimes, simulation software. The multiple objectives do not mean they have the same importance. Actually, they can be grouped whereas the objectives related to the refinery production capacity are more important than the ones related to a smooth operation. This thesis proposes the development of multiobjective algorithms applied to crude oil refinery scheduling. The proposals are based on the major technics of multiobjective literature, like Pareto dominance and problem decomposition, integrated with a quantum-inspired genetic programming approach. One and two decision level models are studied. The difference between groups is handled with conditions that define what can be considered a good solution. The effect of using an archive population in the evolutionary process is also evaluated. The results of the proposed models are compared with another model that handles the objectives in a hierarchical logical. Both decomposition and dominance approaches have better results than the hierarchical model. The decomposition model is even better. The bilevel decomposition method is the only one, among two decision levels models, which have shown good performance. In the end, this work achieves more than one multiobjective model able to offer a set of solutions which comprises the critical objectives and can give flexibility to the production scheduler does his analysis. Therefore, he can consider aspects not included in the model, like the forecast of crude oil batches not scheduled yet.