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[en] A HYBRID SOLUTION USING STOCHASTIC AND NEURAL NETWORKS MODELING FOR THE CONSIDERATION OF SAFETY UNCERTAINTIES IN CONSTRUCTION PLANNING METHODS / [pt] UMA SOLUÇÃO HÍBRIDA UTILIZANDO MODELAGEM ESTOCÁSTICA E DE REDES NEURAIS PARA A CONSIDERAÇÃO DE INCERTEZAS DE SEGURANÇA EM MÉTODOS DE PLANEJAMENTO DE CONSTRUÇÃO

CRISTIANO SAAD TRAVASSOS DO CARMO 24 January 2024 (has links)
[pt] Na indústria da construção, conhecida por sua natureza dinâmica e caótica, muitas vezes há acidentes de trabalho. Os métodos de planejamento existentes que abordam incertezas, no entanto, frequentemente ignoram as variáveis de segurança, e a literatura relevante é escassa. Este estudo introduz um novo método de planejamento de obras focado na influência de ocorrências de segurança na duração do projeto, especificamente em projetos de construção de usinas de energia. A principal hipótese é que eventos de segurança durante a construção afetam significativamente a duração do projeto, levando a cronogramas deficientes quando não considerados no processo de planejamento. Utilizando a teoria de processos estocásticos, particularmente o processo de quase-nascimento e morte, o estudo explora como os estados de segurança influenciam os estados de atraso. Modelos de redes neurais complementam o modelo estocástico para previsão de séries temporais bivariadas derivadas dos estados estocásticos. Dados reais de projetos demonstram que os eventos de segurança, supondo eventos de atraso planejados, são mais do que o dobro do valor dos estados de atraso. A aplicação do modelo estocástico a um projeto real com um atraso planejado de 8 dias indica um estado de segurança mais provável de 19. Os modelos de memória de curto prazo de longo prazo superam os métodos estatísticos na previsão de séries temporais bivariadas, com uma métrica de estimação quadrática média raiz significativamente menor. A abordagem de planejamento de construção híbrida proposta mostra-se adequada para as fases de pré-construção e construção, oferecendo melhores indicadores de tomada de decisão e apoiando a gestão de segurança reativa. / [en] The construction industry, known for its dynamic and chaotic nature, often experiences work accidents. Existing planning methods addressing uncertainties, however, frequently overlook safety variables, and the relevant literature is scarce. This study introduces a novel construction planning method focused on investigating the impact of safety incidents on project duration, specifically in energy infrastructure construction projects. The main hypothesis is that safety events during construction significantly affect project duration, leading to deficient schedules when not considered in the planning process. Utilizing stochastic process theory, particularly the quasi birth and death process, the study explores how safety states influence delay states. Neural network models complement the stochastic model for forecasting bivariate time series derived from safety and delay stochastic states. Real-life project data demonstrates that safety events, assuming planned delay events, are over double the delay states value. Applying the stochastic model to a real project with a planned 8-day delay indicates a most probable safety state of 19. Long short-term memory models outperform statistical methods in bivariate time series forecasting, with a significantly smaller root mean square estimation metric. The proposed hybrid construction planning approach proves suitable for both pre-construction and construction phases, offering improved decision-making indicators and supporting reactive safety management.
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[en] CFD SIMULATION OF THE FLOW IN THE HYDRAULIC CIRCUITS OF AN ONLINE HEAT EXCHANGER CLEANING DEVICE / [pt] SIMULAÇÃO CFD DO ESCOAMENTO NOS CIRCUITOS HIDRÁULICOS DE UM DISPOSITIVO DE LIMPEZA ONLINE DE TROCADORES DE CALOR

SERGIO LUIS DE LA HOZ TRUYOLL 09 July 2024 (has links)
[pt] Trocadores de calor são equipamentos essenciais do sistema de resfriamento de equipamentos de processo, visando assegurar a sua eficácia e eficiência operacional. O objetivo do trabalho é a simulação computacional do escoamento do fluido de transporte dos artefatos de limpeza de uma alternativa tecnológica de trocadores de calor que dispensa a interrupção do processo industrial. A motivação resultou do potencial da ferramenta computacional CFD em gerar resultados numéricos de interesse, complementando a base de dados experimentais em locais críticos do escoamento difíceis de serem instrumentados. A simulação foi realizada pelo Fluent/Ansys 2023 R2, utilizando-se o modelo de turbulência κ-ômega SST (Transporte da tensão de cisalhamento), baseado na abordagem média de Reynolds (RANS - Reynolds-Averaged Navier-Stokes). Os resultados da simulação (campos de velocidade, pressão e estruturas da turbulência) orientaram ajustes e melhorias localizadas no projeto construtivo da alternativa tecnológica de limpeza online proposta, permitindo eliminar zonas de recirculação e uma redução de 62,2 por cento nas perdas de carga localizadas, que tão drasticamente impactam nos custos de bombeamento do fluido de transporte dos artefatos de limpeza. A pressão simulada reproduziu o resultado da medição com 2,5 por cento de concordância. Como conclusão, a ferramenta computacional provou ser estratégica para orientar a melhoria do projeto construtivo do dispositivo inovador de limpeza online. Se por um lado os dados experimentais provêm uma referência confiável fundamentada em medições rastreáveis a padrões de referência, por outro, a simulação numérica provê relevantes informações em todo o domínio do escoamento. / [en] Heat exchangers are essential equipment in the cooling system of various process equipment, aiming to ensure its effectiveness and operational efficiency. The objective of the work is the computational simulation of the fluid flow transporting cleaning artifacts from a technological alternative for heat exchangers that does not require interruption of the industrial process. The motivation resulted from the potential of the CFD computational tool to generate numerical results of interest, complementing the experimental database in critical flow locations that are difficult to instrument. The simulation was carried out by Fluent/Ansys 2023 R2, using the κ-omega SST (Shear Stress Transport) turbulence model based on the Reynolds average approach (RANS - Reynolds-Averaged Navier-Stokes). The simulation results (velocity, pressure fields, and turbulence structures) guided adjustments and localized improvements in the constructive design of the proposed online cleaning technological alternative, allowing the elimination of recirculation zones and a 62.2 percent reduction in localized pressure losses that so drastically impact the costs of pumping the fluid to transport cleaning artifacts. The simulated pressure reproduced the measurement results with 2.5 percent agreement. In conclusion, the computational tool proved to be strategic in guiding the improvement of the constructive design of the innovative online cleaning device. If, on the one hand, experimental data provides a reliable reference based on measurements traceable to reference standards, numerical simulation provides relevant information across the entire flow domain.

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