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Nuclear power systems for human mission to MarsMcGinnis, Scott J. 12 1900 (has links)
Approved for public release, distribution is unlimited / Nuclear power is the next enabling technology in manned exploration of the solar system. Scientists and engineers continue to design multi-megawatt power systems, yet no power system in the 100 kilowatt, electric, range has been built and flown. Technology demonstrations and studies leave a myriad of systems from which decision makers can choose to build the first manned space nuclear power system. While many subsystem engineers plan in parallel, an accurate specific mass value becomes an important design specification, which is still uncertain. This thesis goes through the design features of the manned Mars mission, its power system requirements, their design attributes as well as their design faults. Specific mass is calculated statistically as well as empirically for 1-15MWe systems. Conclusions are presented on each subsystem as well as recommendations for decision makers on where development needs to begin today in order for the mission to launch in the future. / Lieutenant, United States Navy
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VIABILIDADE DO PROCESSO OPERACIONAL DA CENTRAL DE TRATAMENTO DE RESÍDUOS DA CATURRITA (CTRC) SANTA MARIA, RS / VIABILITY STUDY OF THE OPERATIONAL PROCESS OF CATURRITA CENTRAL RESIDUES TREATMANT PLANT (CTRC) SANTA MARIA, RSSalamoni, Rafael Hollweg 19 December 2008 (has links)
This approach identifies some physical characteristics of the residues and the operational procedures converning the destination of these residues at the Central of Residues Treatment of Caturrita (CTRC), located on the city of Santa Maria (RS). The CTRC is composed by unit of selection, unit of compostage and sanitary embarement, wich supports a population of nearly 500.000 habitants, and has a 30 years estimated life-time for the enterprise. It is located in area of 24, 7 hectares, within the Vicinal Road to Santa Maria (Boca do Monte). The enterprise is licensed to daily receive 300t of residues. The physical characteristics and the operational
procedures were taken and executed with the residue from the selection unit. It evaluated the specific mass and the operational procedures of compacting, receiving of residues, transport of residues to the landfill place, utilized machines and life-time of the sanitary embarement for the actual operational system and for the operational
system that uses a press to compact the residues. Sixteen packs of compact residues using a vertical press. The evaluation results showed a significant operational and economic qualification in the operational system of compacting residues in press. This is due to the fact that the residues were compacted in smell volumes, forming easy operated packs with higher values of specific mass. The
compactation of the residue in a vertical press provided an increase in the specific mass and consequently a volumetric reduction of 5, 33 times. These residues were
compacted in sunny and rainy days and with presence of organic matter, and for that, the compactitation generated effluent in significant amount, wich any was would be
generated in the sanitary embarement. There was no way to set, through the availall data, the days and intervals of peak hours, but it was verified that the amount of
processed residues by hour is lawer than to the amount produced with the operational processing of presses of the type MAC 108L/1. The compaction process showed a gain in efficiency in charge of 28.6% and the economy in the consume of diesel of 31,5%. The managing of machinery to compact residues in press demonstrated a reduction in the number of utilized equipments and the life-time of
the sanitary sanitary embarement for compacted residues by press would pass from 30 years for 39, 1 years. / Neste trabalho foram identificadas algumas características físicas dos rejeitos e os procedimentos operacionais da destinação destes rejeitos na Central de Tratamento
de Resíduos da Caturrita, (CTRC) localizada no município de Santa Maria (RS). A CTRC é composta por unidade de triagem, unidade de compostagem e aterro sanitário e atendendo uma população de 500.000 habitantes, tendo uma vida útil estimada de 30 anos. Possui uma área de 24,7ha, localizada junto à Estrada geral da Boca do Monte. O empreendimento está licenciado para receber 300t de
resíduos diariamente. O estudo das características físicas e os procedimentos operacionais foram realizados com o rejeito da unidade de triagem. Avaliou-se a massa específica e os procedimentos operacionais de compactação, recebimento de
resíduos, transporte de rejeitos para o aterro sanitário, maquinários utilizados e vida útil do aterro sanitário para o sistema operacional atual e para sistema operacional
que utiliza prensa para compactar os rejeitos. Foram confeccionados 16 fardos de rejeitos compactados em prensa vertical. Os resultados mostraram uma significativa
qualificação operacional e econômica no sistema operacional de compactação de rejeitos em prensa. Isto é devido ao fato dos rejeitos serem compactados em pequenos volumes e formarem fardos de fácil operação com maiores valores de
massa específica. A compactação de rejeito em prensa vertical proporcionou um aumento da massa específica e conseqüentemente uma redução volumétrica de 5,33 vezes. Estes rejeitos foram compactados em dias secos e chuvosos e com presença de matéria orgânica, e por isso, a compactação gerou efluente em quantidade significativa, mas que por sua vez seria gerada no aterro sanitário. Não
houve como dimensionar através dos dados encontrados os dias e intervalos de horas de pico, mas verificou-se que as quantidade de resíduos processados por hora são inferiores à capacidade de processamento operacional de prensas do tipo
MAC 108L/1. O processo de compactação apresentou um ganho de eficiência na carga de 28,6% e uma economia de 31,5% no consumo de diesel. O dimensionamento de maquinários para compactar os rejeitos em prensa demonstra
uma redução no número de equipamentos utilizados e a vida útil do aterro sanitário para rejeitos compactado em prensa passaria de 30 anos para 39,1anos.
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Estudo da previsão de propriedades do biodiesel utilizando espectros de infravermelho e calibração multivariada / Study of prediction of biodiesel properties using infrared spectra and multivariate calibrationCamilla Lima Cunha 25 February 2014 (has links)
O biodiesel tem sido amplamente utilizado como uma fonte de energia renovável, que contribui para a diminuição de demanda por diesel mineral. Portanto, existem várias propriedades que devem ser monitoradas, a fim de produzir e distribuir biodiesel com a qualidade exigida. Neste trabalho, as propriedades físicas do biodiesel, tais como massa específica, índice de refração e ponto de entupimento de filtro a frio foram medidas e associadas a espectrometria no infravermelho próximo (NIR) e espectrometria no infravermelho médio (Mid-IR) utilizando ferramentas quimiométricas. Os métodos de regressão por mínimos quadrados parciais (PLS), regressão de mínimos quadrados parciais por intervalos (iPLS), e regressão por máquinas de vetor de suporte (SVM) com seleção de variáveis por Algoritmo Genético (GA) foram utilizadas para modelar as propriedades mencionadas. As amostras de biodiesel foram sintetizadas a partir de diferentes fontes, tais como canola, girassol, milho e soja. Amostras adicionais de biodiesel foram adquiridas de um fornecedor da região sul do Brasil. Em primeiro lugar, o pré-processamento de correção de linha de base foi usado para normalizar os dados espectrais de NIR, seguidos de outros tipos de pré-processamentos que foram aplicados, tais como centralização dos dados na média, 1 derivada e variação de padrão normal. O melhor resultado para a previsão do ponto de entupimento de filtro a frio foi utilizando os espectros de Mid-IR e o método de regressão GA-SVM, com alto coeficiente de determinação da previsão, R2Pred=0,96 e baixo valor da Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático da previsão, RMSEP (C)= 0,6. Para o modelo de previsão da massa específica, o melhor resultado foi obtido utilizando os espectros de Mid-IR e regressão por PLS, com R2Pred=0,98 e RMSEP (g/cm3)= 0,0002. Quanto ao modelo de previsão para o índice de refração, o melhor resultado foi obtido utilizando os espectros de Mid-IR e regressão por PLS, com excelente R2Pred=0,98 e RMSEP= 0,0001. Para esses conjuntos de dados, o PLS e o SVM demonstraram sua robustez, apresentando-se como ferramentas úteis para a previsão das propriedades do biodiesel estudadas / Biodiesel has been widely used as a renewable energy source which contributes to the mineral diesel decrease demand. Therefore, there are several properties that must be monitored in order to produce and distribute biodiesel with the required quality. In this work, the biodiesel physical properties such as specific mass, refractive index and cold filter plugging point were measured and associated with near infrared spectroscopy (NIR) and mid-Infrared spectroscopy (mid-IR) spectra using chemometric tools. The Partial Least Squares Regression (PLS), Interval Partial Least Squares Regression (iPLS), and Support Vector Machines Regression (SVM) with variable selection by Genetic Algorithm (GA) methods were used to model the aforementioned properties. The biodiesel samples were synthesized from different sources such as canola, sunflower, corn, and soybean. Additional biodiesel samples were purchased from a Brazil South Region supplier. Firstly, the preprocessing baseline correction was used to normalize the NIR spectral data, following others preprocessing types were applied in such as the mean center, the first derivative and standard normal variate. The best result for predicting the cold filter plugging point was using Mid-IR spectra and GA-SVM regression method, with high coefficient determination of prediction, R2Pred = 0.94 and low value of the Root Mean Square Error of Prediction, RMSEP (C) = 0.7. For the specific mass prediction model, the best result was obtained using the Mid-IR spectrums and PLS regression, with the R2Pred = 0.98 and RMSEP (g/cm3) = 0.0002. As for a prediction model for the refractive index, the best result was obtained using the Mid-IR spectrums and PLS regression, with the R2Pred = 0.98 and RMSEP = 0.0001. For these datasets, the PLS and SVM models demonstrated theirs robustness, presenting themselves as useful tools for the biodiesel properties prediction studied
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Estudo da previsão de propriedades do biodiesel utilizando espectros de infravermelho e calibração multivariada / Study of prediction of biodiesel properties using infrared spectra and multivariate calibrationCamilla Lima Cunha 25 February 2014 (has links)
O biodiesel tem sido amplamente utilizado como uma fonte de energia renovável, que contribui para a diminuição de demanda por diesel mineral. Portanto, existem várias propriedades que devem ser monitoradas, a fim de produzir e distribuir biodiesel com a qualidade exigida. Neste trabalho, as propriedades físicas do biodiesel, tais como massa específica, índice de refração e ponto de entupimento de filtro a frio foram medidas e associadas a espectrometria no infravermelho próximo (NIR) e espectrometria no infravermelho médio (Mid-IR) utilizando ferramentas quimiométricas. Os métodos de regressão por mínimos quadrados parciais (PLS), regressão de mínimos quadrados parciais por intervalos (iPLS), e regressão por máquinas de vetor de suporte (SVM) com seleção de variáveis por Algoritmo Genético (GA) foram utilizadas para modelar as propriedades mencionadas. As amostras de biodiesel foram sintetizadas a partir de diferentes fontes, tais como canola, girassol, milho e soja. Amostras adicionais de biodiesel foram adquiridas de um fornecedor da região sul do Brasil. Em primeiro lugar, o pré-processamento de correção de linha de base foi usado para normalizar os dados espectrais de NIR, seguidos de outros tipos de pré-processamentos que foram aplicados, tais como centralização dos dados na média, 1 derivada e variação de padrão normal. O melhor resultado para a previsão do ponto de entupimento de filtro a frio foi utilizando os espectros de Mid-IR e o método de regressão GA-SVM, com alto coeficiente de determinação da previsão, R2Pred=0,96 e baixo valor da Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático da previsão, RMSEP (C)= 0,6. Para o modelo de previsão da massa específica, o melhor resultado foi obtido utilizando os espectros de Mid-IR e regressão por PLS, com R2Pred=0,98 e RMSEP (g/cm3)= 0,0002. Quanto ao modelo de previsão para o índice de refração, o melhor resultado foi obtido utilizando os espectros de Mid-IR e regressão por PLS, com excelente R2Pred=0,98 e RMSEP= 0,0001. Para esses conjuntos de dados, o PLS e o SVM demonstraram sua robustez, apresentando-se como ferramentas úteis para a previsão das propriedades do biodiesel estudadas / Biodiesel has been widely used as a renewable energy source which contributes to the mineral diesel decrease demand. Therefore, there are several properties that must be monitored in order to produce and distribute biodiesel with the required quality. In this work, the biodiesel physical properties such as specific mass, refractive index and cold filter plugging point were measured and associated with near infrared spectroscopy (NIR) and mid-Infrared spectroscopy (mid-IR) spectra using chemometric tools. The Partial Least Squares Regression (PLS), Interval Partial Least Squares Regression (iPLS), and Support Vector Machines Regression (SVM) with variable selection by Genetic Algorithm (GA) methods were used to model the aforementioned properties. The biodiesel samples were synthesized from different sources such as canola, sunflower, corn, and soybean. Additional biodiesel samples were purchased from a Brazil South Region supplier. Firstly, the preprocessing baseline correction was used to normalize the NIR spectral data, following others preprocessing types were applied in such as the mean center, the first derivative and standard normal variate. The best result for predicting the cold filter plugging point was using Mid-IR spectra and GA-SVM regression method, with high coefficient determination of prediction, R2Pred = 0.94 and low value of the Root Mean Square Error of Prediction, RMSEP (C) = 0.7. For the specific mass prediction model, the best result was obtained using the Mid-IR spectrums and PLS regression, with the R2Pred = 0.98 and RMSEP (g/cm3) = 0.0002. As for a prediction model for the refractive index, the best result was obtained using the Mid-IR spectrums and PLS regression, with the R2Pred = 0.98 and RMSEP = 0.0001. For these datasets, the PLS and SVM models demonstrated theirs robustness, presenting themselves as useful tools for the biodiesel properties prediction studied
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