El presente trabajo muestra el estudio sobre los sistemas de conversión de energía eólica de pequeña y mediana potencia, en el mismo se realiza un análisis del estado del arte en relación a las diferentes topologías existentes, además del modelado de cada uno de los elementos y su efecto sobre la integración con el convertidor de potencia back-to-back. Igualmente se estudia las principales técnicas de estimación de velocidad y posición de rotor sin sensor aplicada a los generadores sincrónicos de imanes permanentes. Además, se demuestra que la técnica del estimador simplificado de Kalman presenta el mejor desempeño en la aplicación en cuestión. También es planteada la estrategia de control, aplicada al convertidor de potencia back-to-back, donde los lazos de control de corriente y tensión son diseñados tomando en cuenta el rendimiento del sistema y las característica dinámica de la turbina eólica, de la misma manera es analizado el control de potencia de salida en el generador mediante la manipulación del par electromecánico ó la velocidad de rotor. Otro aspecto estudiado en esta tesis, son los diferentes algoritmos de seguimiento de máxima potencia utilizados en estos sistemas, a su vez es propuesto una modificación del clásico algoritmo perturbar y observar, a fin de reducir las variaciones de par asociado al sistema mecánico sin disminuir significativamente el rendimiento. En relación al convertidor de potencia, es realizado un estudio sobre el efecto de la sincronización entre las señales portadoras de los moduladores PWM de las etapas rectificadora e inversora sobre la corriente en el condensador equivalente de la DC-Link. Se demuestra que es posible disminuir el rizado de corriente si se sincronizan ambas señales portadoras, de manera que se reducen las pérdidas y aumenta la vida útil en los condensadores. Las técnicas estudiadas son comprobadas de manera experimental, simulando las condiciones ambientales utilizando DSP TMS320F2812 como dispositivo de control / González Morales, LG. (2011). Mejora de la eficiencia y de las prestaciones dinámicas en procesadores electrónicos de potencia para pequeños aerogeneradores sincrónicos operando en régimen de velocidad variable [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/10915

[pt] O método dos elementos discretos (MED), desenvolvido na década de 70, tem despertado, com o aumento da capacidade de processamento e o desenvolvimento de técnicas de computação de alto desempenho, crescente interesse de diversos pesquisadores como ferramenta de estudo de problemas de engenharia. Um campo de estudo de grande apelo é a modelagem de fenômenos associados a materiais granulares, dentre eles a compacta ção de pacotes granulares - como por exemplo em pós metálicos na indústria siderúrgica - , a produção de areia e a produção de material de sustenta ção de fraturas estimuladas hidraulicamente na indústria do petróleo, motivação deste trabalho. A aplicação do método requer em sua primeira etapa a geração da configuração inicial das partículas ou o preenchimento de domínios com as mesmas. Alguns estudos têm se voltado para o desenvolvimento de algoritmos de geração de arranjos densos de partículas. Neste trabalho apresenta-se um algoritmo geométrico de geração de arranjos densos de partículas que correspondam a uma dada curva granulométrica e estejam de acordo com outros parâmetros definidos para o pacote granular. No presente trabalho é dada atenção especial a geração de arranjos bidimensionais de discos para modelar o fenômeno de preenchimento de fraturas em poços estimulados por fraturamento hidráulico. O refluxo desse material com o bombeamento de óleo é uma das principais causas de declínio de produção de petróleo em poços fraturados, além de causar danos ao equipamento. O algoritmo proposto foi implementado em linguagem Java e a otimização dos arranjos segundo a porosidade foi realizada através da aplicação de algoritmos genéticos. Aplicações do algoritmo a alguns arranjos de partículas e ao problema de preenchimento de fraturas são apresentados. / [en] The Discrete Element Method (DEM), developed in the 70’s, has become more a attractive with the increasing computer processing capacity and the development of high-performance computational techniques. This scenario induced growing interest of many researchers as a tool to study engineering problems. A very appealling field of study is the modeling of phenomena associated with granular materials, including the compaction of granular packages, such as metal powders in the steel industry, sand production and proppant flowback in the petroleum industry, which is motivation to this work. The application of the method in its first step requires the generation of the particles’ initial configuration or the filling of domains with them. Some studies have focused on the development of algorithms to generate dense packing of particles. This work presents an algorithm to generate random dense packing of particles that correspond to a given granulometric curve and are consistent with other parameters set for the granular package. In the present work special attention is given to generation of two-dimensional packings of disks to model the phenomenon of fractures filling in wells stimulated by hydraulic fracturing. The proppant flowbak generated by the oil pumping is a leading cause of production decline in fractured wells, besides causing damage to the production equipment. The proposed algorithm was implemented in Java language and the optimization of packings was performed according to the porosity using genetic algorithms. Applications of the algorithm to some packings of particles and the problem of filling of fractures are presented.

[pt] Na área de Exploração e Produção (EeP) de petróleo, o estudo minucioso das características de um reservatório é imperativo para a criação de modelos de simulação que representem adequadamente as suas propriedades petrofísicas. A disponibilidade de um modelo adequado é fundamental para a obtenção de previsões acertadas acerca da produção do reservatório, e isso impacta diretamente a tomada de decisões gerenciais. Devido às incertezas inerentes ao processo de caracterização, ao longo da vida produtiva do reservatório, periodicamente o seu modelo de simulação correspondente precisa ser ajustado. Todavia, a tarefa de ajustar as propriedades do modelo se traduz em um problema de otimização complexo, onde o número de variáveis envolvidas é tão maior quanto maior for a quantidade de blocos que compõem a malha do modelo de simulação. Na maioria das vezes esses ajustes envolvem processos empíricos que demandam elevada carga de trabalho do especialista. Esta pesquisa investiga e avalia uma nova técnica computacional híbrida, que combina Algoritmos Genéticos e Geoestatística Multiponto, para a otimização de propriedades em modelos de reservatórios. Os resultados obtidos demonstram a robustez e a confiabilidade da solução proposta, uma vez que, diferentemente das abordagens tradicionalmente adotadas, é capaz de gerar modelos que não apenas proporcionam um ajuste adequado das curvas de produção, mas também que respeitam as características geológicas do reservatório. / [en] In the Exploration and Production (EeP) of oil, the detailed study of reservoir characteristics is imperative for the creation of simulation models that adequately represent their petrophysical properties. The availability of an appropriate model is fundamental to obtaining accurate predictions about the reservoir production. In addition, this impacts directly the management decisions. Due to the uncertainties inherent in the characterization process, along the productive period of the reservoir, its corresponding simulation model needs to be matched periodically. However, the task of matching the model properties represents a complex optimization problem. In this case, the number of variables involved increases with the number of blocks that make up the grid of the simulation model. In most cases these matches involve empirical processes that take too much time of an expert. This research investigates and evaluates a new hybrid computer technique, which combines Genetic Algorithms and Multipoint Geostatistics, for the optimization of properties in reservoir models. The results demonstrate the robustness and reliability of the proposed solution. Unlike traditional approaches, it is able to generate models that not only provide a proper match of the production curves, but also satisfies the geological characteristics of the reservoir.

[pt] Ontologias são vistas como uma solução para o problema de interoperabilidade em muitas aplicações como integração de banco de dados, comércio eletrônico, serviços web e redes sociais. Contudo, ao utilizar diferentes ontologias, persiste o problema de incompatibilidade semântica entre os modelos. Dentre os desafios para o campo de alinhamento de ontologia, está a seleção de alinhadores e a auto-configuração desses alinhadores . Este trabalho tem por objetivo tratar o problema de meta-alinhamento de ontologias utilizando métodos heurísticos para calibragem de alinhadores escolhidos sem detrimento do desempenho do sistema. Para avaliar esta proposta em comparação a outras propostas da literatura, optou-se por utilizar um benchmark para alinhamentos de ontologias amplamente utilizado por pesquisadores desse campo. A comparação entre as propostas é realizada com base em medidas de qualidade de alinhamentos sugeridas pelo benchmark. Além da avaliação quantitativa proposta pelo benchmark, é realizada uma comparação qualitativa em relação às características desejáveis de meta-alinhadores propostas na literatura. / [en] Ontologies are seen as a solution for many applications such as database integration, e-commerce, web services and social networks. However, the use of distinet ontologies does not solve the semantic interoperability problem among modls. Matcher selection and self-configuring are challenges from the ontology matching field. This work aims to treat the ontology metamatching problem using heuristic methods to fast tune a set of matchers. To evalutate this proporsal, a well-known benchark for ontology matching is used. The comparison among meta-matching approaches includes the benchmark evaluation metries and qualitative metries for meta-matching proposed in the literature.

[pt] A evolução das turbinas a gás industriais resultou em um processo de combustão mais eficiente que permitiu a elevação da temperatura dos gases na exaustão dessa máquina. Assim, caldeiras de recuperação de calor cada vez mais complexas foram desenvolvidas com o intuito de aproveitar ao máximo o potencial energético na exaustão das turbinas. Dessa forma, modelos computacionais capazes de prever as condições de operação do equipamento se mostraram necessários de maneira a analisar o comportamento da máquina em diferentes situações, visando à máxima eficiência do processo. Esta dissertação descreve um modelo computacional capaz de simular o funcionamento fora do ponto de projeto, em regime permanente, de uma caldeira de recuperação de calor operando em uma usina de ciclo combinado, enfatizando sua utilização em sistemas de diagnóstico. As rotinas foram desenvolvidas em FORTRAN e os trocadores de calor presentes na HRSG foram modelados individualmente e calibrados através de um sistema de otimização utilizando algoritmos genéticos, responsável por minimizar o desvio do modelo. O programa desenvolvido foi validado contra dados de operação de uma usina real e mostrou resultados satisfatórios, que confirmam a robustez e fidelidade do modelo de simulação. / [en] The heavy duty gas turbines evolution and, consequently, a more efficient combustion process, allowed the temperature rising of the machines’ exhaust gases. Thus, more complex heat recovery steam generators were developed in order to maximize the use of that energy potential. Therefore, computational models capable to predict the operational conditions of the equipment may be needed in order to analyze the machine’s behavior for different situations, in a way to maximize the process efficiency. This thesis describes a computational model able to simulate the off-design behavior of a heat recovery steam generator operation in a combined cycle plant, emphasizing its utilization in diagnostics systems. The routines were developed using FORTRAN, each heat exchanger inside the Heat Recovery Steam Generator (HRSG) was designed individually and the calibration was done by a genetic algorithm responsible for minimizing the model’s deviations. The developed program was validated against operational data from a real plant and showed satisfactory results, confirming the robustness and fidelity of this simulation model.

[pt] A exploração e desenvolvimento de um campo de petróleo é permeada de incertezas de diferentes naturezas. A incerteza mais básica que o gestor de um portfolio exploratório enfrenta é aquela relativa à existência (ou não) de petróleo em determinado prospecto. Tipicamente, incertezas técnicas tendem a ser reduzidas com investimentos em aquisição de informação, que são exercícios de opções de aprendizagem. Decorrente da estrutura de correlações presentes nos prospectos de um portfolio exploratório, o resultado da perfuração de um poço pioneiro potencialmente irá revelar informações adicionais sobre a probabilidade de existência (ou não) de petróleo em outros prospectos deste mesmo portfolio. Cada poço a ser perfurado pode ser entendido como uma opção de aprendizagem a ser exercida (ou não) a depender da sua probabilidade de sucesso. Neste contexto, um dos fatores determinantes na otimização da campanha exploratória é a escolha da sequência ideal de perfuração de poços. Tal escolha é mais complexa, quão maior for a quantidade e diversidade de prospectos no portfolio. Diante dessa realidade, este trabalho propõe uma modelagem que busca, através de Algoritmos Genéticos, otimizar a sequência de perfurações dos poços e, portanto, o valor do portfolio. O modelo proposto considera as interdependências e as especificidades de cada prospecto e usa como função objetivo, a ser maximizada, o valor presente do líquido (VPL). Opções e aprendizagem são os aspectos-chave por trás do modelo de otimização. O modelo foi avaliado em dez diferentes portfolios exploratórios e, em todos os casos, foi capaz de propor pelo menos uma sequência que apresentasse expressivos ganhos de VPL em relação ao caso-base. / [en] An oil field exploration and development campaign is bounded with different kinds of uncertainty. The most basic one that an E and P portfolio manager deals with is the one related to the existence (or not) of oil in a given prospect. Typically, technical uncertainties are related to learning, and tend to be reduced with investments on information acquisition. From the correlation pattern on the prospects in a given exploratory portfolio, follows that the results from one initial wildcat drilling will, potentially, reveal, additional information about the oil existence (or not) in other prospects in the same geological play. This way, each prospect to be drilled might be understood as a learning option to be exercised (or not) depending on its respective success probability. In such case, one of the main factors on optimizing the exploratory campaign is choosing the ideal drilling sequence. Such choice is more complex, as the quantity and diversity of the prospects increases. Given such background, the present work proposes a model that intends, using Genetic Algorithms, to optimize the drilling sequence and, as a consequence, the total portfolio value. The proposed model considers the interdependencies and each prospect specific aspects and has as an objective function (to be maximizes) the portfolio net present value (NPV). Options and learning are the main aspects underlying the optimization model. The model was evaluated on ten different exploratory portfolios and, in every case, was able to deliver at least one sequence that could represent expressive NPV gains compared to the basic scenario.

[pt] Na segurança e Justiça Criminal, os algoritmos tornaram-se prevalentes, utilizados por instituições como agências de inteligência, polícia e tribunais. Essas tecnologias, incluindo software de reconhecimento facial, são empregadas em várias práticas de segurança e vigilância em todo o mundo. Esse uso generalizado levanta questões sobre a autoridade epistêmica e a credibilidade dos algoritmos, particularmente na produção de práticas de (in)segurança e na contestação de evidências dentro do sistema de justiça criminal. Neste contexto, essa tese explora os complexos emaranhados das práticas de profissionais de segurança e do direito e algoritmos, enfatizando como essas tecnologias digitais se materializam, estabilizam e circulam em diversas práticas mesmo em meio a erros e contestações. Primeiro, a tese examina as implicações da razão algorítmica, abordando como essas tecnologias prometem simultaneamente eficiência e objetividade, enquanto recorrentemente erram. Seguidamente, explora como os algoritmos moldam percepções, identificam alvos e influenciam ações de segurança, focando especialmente em dados biométricos e algoritmos de reconhecimento facial, como o uso Clearview AI nos Estados Unidos. Ao analisar esses sistemas, a pesquisa visa entender como os algoritmos criam e legitimam imaginários de melhor justiça/segurança e suas consequências sociais e políticas mais amplas. A tese se situa dentro dos Estudos Críticos de Segurança, Estudos de Ciência e Tecnologia e críticas feministas da tecnociência, compondo com diferentes campos para entender a característica operativa da razão algorítmica na política internacional. Por fim, a pesquisa demonstra como os algoritmos criam condições de possibilidade para práticas de segurança e justiça, organizando uma multitude de elementos e produzindo uma ordem que impacta esses campos e destaca a importância de entender a força política dos discursos em torno dos algoritmos e seu papel na reformulação das condições de possibilidade para pensar e fazer segurança. / [en] In security, algorithms have become prevalent and used by institutions such as intelligence agencies, police, and courts. These technologies, including facial recognition software, are employed in various security and surveillance practices worldwide. This widespread use raises questions about algorithms epistemic authority and credibility, particularly in producing (in)security practices and contesting evidence within the criminal justice system. In this context, this thesis explores the complex entanglements of the practices of security and legal professionals and algorithms, emphasizing how these digital technologies materialize, stabilize, and circulate in diverse practices even amid errors and contestations. First, the thesis examines the implications of algorithmic reason, addressing how these technologies simultaneously promise efficiency and objectivity while repeatedly getting it wrong. It then explores how algorithms shape perceptions, identify targets, and influence security actions, focusing primarily on biometric data and facial recognition algorithms, such as the use of Clearview AI in the United States. By analyzing these systems, the research aims to understand how algorithms create and legitimize better justice/security imaginaries and their broader social and political consequences. The thesis is located within Critical Security Studies, Science and Technology Studies, and feminist critiques of technoscience, crossing different fields to understand the operative characteristic of algorithmic reason in international politics. Finally, the research demonstrates how algorithms create conditions of possibility for security and justice practices, organizing a multitude of elements and producing an order that impacts these fields and highlights the importance of understanding the political force of the discourses surrounding algorithms and their role in reformulating the conditions of possibility for thinking and doing security.

[pt] Com a inserção das novas tecnologias de informação e comunicação, as sociedades democráticas se veem em um processo de transformação complexo, acelerado e ainda nebuloso. Partindo da concepção de democracia como forma de vida, baseada em valores, procedimentos e supostos compartilhados, bem como entendendo a representação política como necessária para as sociedades contemporâneas, a democracia representativa que será premissa para o presente estudo é aquela sistematizada pela filósofa política italiana Nadia Urbinati: diárquica, contemplando as dimensões da vontade (voto) e da opinião. Com foco na dimensão da opinião, serão primeiro analisados vícios endógenos trazidos por Urbinati e capazes de desfigurar o regime democrático. Baseada nessa categorização, a dissertação pretende analisar as especificidades da democracia atravessada pela difusão da tecnologia digital, contribuindo para o debate a partir da proposição de uma nova desfiguração democrática: a algoritimização da opinião. A referida desfiguração será analisada a partir da compreensão de que o atual fórum da opinião se desenvolve em mundo, majoritariamente, digital e de redes sociais, submetido, portanto, a uma lógica dos algoritmos. Enquanto boa parte dos trabalhos sobre o tema focam nas incompatibilidades da lógica algorítmica com os valores democráticos para concluir que acabaram as democracias, esta pesquisa tem como premissa o fato de uma democracia desfigurada ser ainda uma democracia, apostando, portanto, na sua concepção como processo aberto, sujeito a erros, mas também a correções. / [en] With the insertion of new information and communication technologies, democratic societies are in a complex, accelerated and still nebulous process of transformation. Starting from the conception of democracy as a way of life, based on values, procedures and shared assumptions, as well as understanding political representation as necessary for contemporary societies, the representative democracy that will be the premise for the present study is the one systematized by the Italian political philosopher Nadia Urbinati: diarchical, contemplating the dimensions of will (vote) and opinion. Focusing on the dimension of opinion, endogenous vices brought by Urbinati and capable of disfiguring the democratic regime will first be analyzed. Based on this categorization, the dissertation intends to analyze the specificities of democracy crossed by the diffusion of digital technology, contributing to the debate from the proposition of a new democratic disfigurement: the algorithmization of opinion. This disfigurement will be analyzed from the understanding that the current forum of opinion is developed in a world, mostly, digital and with social networks, submitted, therefore, to a logic of algorithms. While much of the work on the subject focuses on the incompatibilities of algorithmic logic with democratic values to conclude that democracies are over, this research is premised on the fact that a disfigured democracy is still a democracy, betting, therefore, on its conception as an open process, subject to errors, but also to corrections.

Este trabalho tem como objetivo principal apresentar uma abordagem clássica e Bayesiana dos modelos lineares com observações censuradas, que é uma nova área de pesquisa com grandes possibilidades de aplicações. Aqui, substituimos o uso convencional da distribuição normal para os erros por uma família de distribuições mais flexíveis, o que nos permite lidar de forma mais adequada com observações censuradas na presença de outliers. Esta família é obtida através de um mecanismo de fácil construção e possui como casos especiais as distribuições t de Student, Pearson tipo VII, slash, normal contaminada e, obviamente, a normal. Para o caso de respostas correlacionadas e censuradas propomos um modelo de regressão linear robusto baseado na distribuição t de Student, desenvolvendo um algoritmo tipo EM que depende dos dois primeiros momentos da distribuição t de Student truncada. / This work aims to present a classical and Bayesian approach to linear models with censored observations, which is a new area of research with great potential for applications. Here, we replace the conventional use of the normal distribution for the errors of a more flexible family of distributions, which deal in more appropriately with censored observations in the presence of outliers. This family is obtained through a mechanism easy to construct and has as special cases the distributions Student t, Pearson type VII, slash, contaminated normal, and obviously normal. For the case of correlated and censored responses we propose a model of robust linear regression based on Student\'s t distribution and we developed an EM type algorithm based on the first two moments of the truncated Student\'s t distribution.

Submitted by JOSIANE SANTOS DE OLIVEIRA (josianeso) on 2018-04-12T13:49:50Z No. of bitstreams: 1 Deborah Luisa Detânico Vieira_.pdf: 1504339 bytes, checksum: 49a2adc770aff79d216c818e22dea099 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-12T13:49:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Deborah Luisa Detânico Vieira_.pdf: 1504339 bytes, checksum: 49a2adc770aff79d216c818e22dea099 (MD5) Previous issue date: 2017-05-17 / Nenhuma / Com a crescente demanda de serviços de voz e, principalmente, dados móveis se fez necessário o desenvolvimento das tecnologias de quarta geração (4G). O padrão Long Term Evolution (LTE), desenvolvido pela Third Generation Partnership Project (3GPP), foi escolhido pela International Telecommunications Union (ITU) como tecnologia para atender os requisitos da quarta geração de serviços móveis. Para as operadoras inserirem esta nova tecnologia em suas redes existentes, se faz necessário um estudo meticuloso de planejamento, muito embora, na prática, este planejamento seja desenvolvido de forma empírica. O problema de planejamento de redes é conhecido e bem estudado no ramo da computação, conhecido como problema de recobrimento de conjuntos e classificado, pela sua complexidade, como NP-difícil. Dadas as características diferenciadas da arquitetura da rede do LTE, este trabalho busca resolver o problema de planejamento de redes de quarta geração (4G), utilizando uma modelagem matemática aplicada a uma metaheurística híbrida, composta de Algoritmo Genético e Busca Tabu. Almejase resolver o problema de cobertura de uma determinada região, cobrindo a maior área possível com o menor número possível de Base Stations (BS), visando ao planejamento com maior assertividade e redução do custo de implantação da rede 4G. / With the constantly demand of voice services and mostly in mobile data, there was the need the development of the mobile services of fourth generation (4G). The pattern Long Term Evolution, developed by the Third Generation Partnership Project (3GPP) was chosen by the International Telecommunications Union (ITU) as technology to attend the requirements of the fourth generation of mobile services. For the mobile operators introduce and apply this new generation in their own existing networks, they need to do an extensive research and planning, even if, in practical means, it is applied using the empirical way. The network planning problem is widely known and studied in computing area as set-covering problem ans classified as NPhard. Due the unique characteristics of network architecture of LTE, this work aims to solve the mobile’s fourth generation planning problem using a mathematics modelling apply to a hybrid metaheuristics, composed with Genetic Algorithm and Tabu Search. It aims solve the coverage problem of a specific region, covering the largest area possible with the fewest number of Base Sations (BS) possible, seeking the best compliance and cost reduction of the LTE network deployment.