Signal processing is used in a wide variety of applications, ranging from digital image processing to biomedicine. Recently, some tools from signal processing have been extended to the context of graphs, allowing its use on irregular domains. Among others, the Fourier Transform and the Wavelet Transform have been adapted to such context. Graph signal processing (GSP) is a new field with many potential applications on data exploration. In this dissertation we show how tools from graph signal processing can be used for visual analysis. Specifically, we proposed a data filtering method, based on spectral graph filtering, that led to high quality visualizations which were attested qualitatively and quantitatively. On the other hand, we relied on the graph wavelet transform to enable the visual analysis of massive time-varying data revealing interesting phenomena and events. The proposed applications of GSP to visually analyze data are a first step towards incorporating the use of this theory into information visualization methods. Many possibilities from GSP can be explored by improving the understanding of static and time-varying phenomena that are yet to be uncovered. / O processamento de sinais é usado em uma ampla variedade de aplicações, desde o processamento digital de imagens até a biomedicina. Recentemente, algumas ferramentas do processamento de sinais foram estendidas ao contexto de grafos, permitindo seu uso em domínios irregulares. Entre outros, a Transformada de Fourier e a Transformada Wavelet foram adaptadas nesse contexto. O Processamento de Sinais em Grafos (PSG) é um novo campo com muitos aplicativos potenciais na exploração de dados. Nesta dissertação mostramos como ferramentas de processamento de sinal gráfico podem ser usadas para análise visual. Especificamente, o método de filtragem de dados porposto, baseado na filtragem de grafos espectrais, levou a visualizações de alta qualidade que foram atestadas qualitativa e quantitativamente. Por outro lado, usamos a transformada de wavelet em grafos para permitir a análise visual de dados massivos variantes no tempo, revelando fenômenos e eventos interessantes. As aplicações propostas do PSG para analisar visualmente os dados são um primeiro passo para incorporar o uso desta teoria nos métodos de visualização da informação. Muitas possibilidades do PSG podem ser exploradas melhorando a compreensão de fenômenos estáticos e variantes no tempo que ainda não foram descobertos.

Este trabalho tem como principal objetivo o desenvolvimento de um método numérico para simulação das grandes escalas de escoamentos turbulentos tridimensionais utilizando uma modelagem de turbulência baseada em filtragem temporal (denominada TLES - Temporal Large Eddy Simulation). O método desenvolvido combina discretizações temporais com ordem de mínima precisão 2 (Adams-Bashforth, QUICK, Runge-Kutta), um método de projeção de ordem 2, com discretizações espaciais também de ordem 2 obtidas pelo método de volumes finitos. Esta metodologia foi empregada na simulação de problemas teste turbulentos como o canal e a cavidade impulsionada, sendo este último resultado simulado pela primeira vez com modelagem TLES. Os resultados mostram uma excelente concordância quando comparado com resultados de simulações diretas (DNS) e dados experimentais, superando resultados clássicos obtidos com formulação LES com filtragem espacial. / The main objective of this work is to develop a numerical method for large eddy simulation of tridimensional turbulent flows using a model based on temporal filtering (TLES - Temporal Large Eddy Simulation). The developed method combines at least 2nd order temporal discretizations (Adams-Bashforth, QUICK, Runge-Kutta), a 2nd order projection method, and 2nd order spatial discretizations obtained by the finite volume method. This methodology was employed to the simulation of turbulent benchmark problems such as channel and lid-driven cavity flows. The latter is simulated for the first time using a TLES turbulence modelling. Results show excellent agreement when compared to Direct Numerical Simulations (DNS) and experimental data, with better results than classical results produced by standard LES formulation with spatial filtering.

[pt] No presente trabalho de tese é apresentado, analisado e avaliado um método inédito para prever perfis de poço (para um pseudo-poço), a partir de informações dos poços verticais vizinhos e dados de sísmica 3D. Este método é formado por quatro partes principais. Na primeira parte são processados os perfis de raio gama dos poços para produzir um conjunto de sinais estratificados. Estes resultados são utilizados na segunda parte para realizar a correlação lateral de poços, com um método baseado em Algoritmos Genéticos, cujos resultados são intervalos de estratos semelhantes que indicariam a existência de estruturas rochosas contínuas na subsuperfície. Na terceira parte são estimados os deslocamentos, em profundidade, entre alguns estratos do pseudo-poço e dos poços reais. Isto é realizado com um método, baseado em Algoritmos Genéticos, para correlacionar eventos entre traços sísmicos 3D nas posições próximas aos poços reais e ao pseudo-poço. Na quarta parte são utilizados os resultados das outras três partes para interpolar vários tipos de perfis do pseudo-poço, primeiramente, dos estratos semelhantes e, em seguida, dos estratos não semelhantes, ajustados em profundidade. Os resultados desta parte constituem as medições previstas. Os pesos para a interpolação, pelo método de Shepard, são calculados através de uma função que depende da distância entre o pseudo-poço e cada um dos poços utilizados. Um estudo de sete casos é apresentado para avaliar a eficácia do método de previsão. Esses casos utilizam arranjos de dois e três poços do Campo de Namorado na Bacia de Campos (RJ) e, adicionalmente, um poço próximo a cada arranjo serve de padrão para avaliar as medições previstas através do coeficiente de correlação e da média dos erros percentuais absolutos. Em termos globais os resultados das previsões apresentam correlação linear forte e os erros percentuais absolutos estão entre 5 por cento e 30 por centoem relação aos padrões. / [en] In this thesis is presented, analyzed and evaluated a new method to forecast well logs (for a pseudo-well), based on information of the neighboring vertical wells and the 3D seismic data. This method consists of four main parts. In the first part, the gamma ray logs from wellbores are processed to produce a stratified set of signals. In the second part, the stratified signals are used to perform a method of lateral correlation of wells with Genetic Algorithms; whose results are similar intervals strata that would indicate the existence of continuous rock structures in the subsurface. In the third part, a method, based on Genetic Algorithms, are used to estimate displacements in depth between some strata of the pseudo-well and real wells. That method correlates events between 3D seismic traces at positions near the real wells and the pseudo-well. In the fourth part, results from the other three parts are used to interpolate several types of logs of the pseudo-well, first of the similar strata and then of the not similar strata, adjusted in depth. The results of this part are the forecasted measurements. The weights for interpolation, by the method of Shepard, are calculated using a function that depends on the distance between the pseudo-well and each real well. A study of seven cases is presented to evaluate the effectiveness of the forecasting method. These cases use arrangements of two and three wells of the Namorado Field in the Campos Basin (RJ) and additionally a real well near each array serves as a standard for evaluating the forecasted measurements by the correlation coefficient and the mean absolute percentage error. Overall the results showed a strong linear correlation and the mean absolute percentage errors are between 5 per cent and 30 per cent in relation of standard data.

Submitted by Simone Jager (si_jager@hotmail.com) on 2014-02-10T15:30:57Z No. of bitstreams: 1 Simone Jager 2014.pdf: 764649 bytes, checksum: 100e29a7572ff1d6c57a770ace28e1bf (MD5) / Approved for entry into archive by Vitor Souza (vitor.souza@fgv.br) on 2014-02-24T21:08:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Simone Jager 2014.pdf: 764649 bytes, checksum: 100e29a7572ff1d6c57a770ace28e1bf (MD5) / Made available in DSpace on 2014-05-20T13:15:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Simone Jager 2014.pdf: 764649 bytes, checksum: 100e29a7572ff1d6c57a770ace28e1bf (MD5) Previous issue date: 2014-01-23 / This paper compares time series models to forecast short-term Brazilian inflation measured by Consumer Price Index (IPCA). Were considered SARIMA Box-Jenkins models and structural models in state space, as estimated by the Kalman filter. For estimation of the models, the series of IPCA monthly basis from March 2003 to March 2012 was used. The SARIMA models were estimated in EVIEWS and structural models in STAMP. For the validation of the models out of sample forecasts were considered one step ahead for the period April 2012 to March 2013, based on the main criteria for assessing predictive ability proposed in the literature. The conclusion of the study is that, although the structural model allows, to decompose the series into components with direct interpretation and study them separately, while incorporating explanatory variables in a simple way, the performance of the SARIMA model to predict Brazilian inflation was higher in the period and horizon considered. Another important positive aspect is that the implementation of a SARIMA model is ready, and predictions from it are obtained in a simple and direct way. / Este trabalho compara modelos de séries temporais para a projeção de curto prazo da inflação brasileira, medida pelo Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA). Foram considerados modelos SARIMA de Box e Jenkins e modelos estruturais em espaço de estados, estimados pelo filtro de Kalman. Para a estimação dos modelos, foi utilizada a série do IPCA na base mensal, de março de 2003 a março de 2012. Os modelos SARIMA foram estimados no EVIEWS e os modelos estruturais no STAMP. Para a validação dos modelos para fora da amostra, foram consideradas as previsões 1 passo à frente para o período de abril de 2012 a março de 2013, tomando como base os principais critérios de avaliação de capacidade preditiva propostos na literatura. A conclusão do trabalho é que, embora o modelo estrutural permita, decompor a série em componentes com interpretação direta e estudá-las separadamente, além de incorporar variáveis explicativas de forma simples, o desempenho do modelo SARIMA para prever a inflação brasileira foi superior, no período e horizonte considerados. Outro importante aspecto positivo é que a implementação de um modelo SARIMA é imediata, e previsões a partir dele são obtidas de forma simples e direta.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:08:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PauloRMP_capa_ate_pag32.pdf: 5057325 bytes, checksum: bf8da0b02ad06ee116c93344fb67e976 (MD5) Previous issue date: 2012-02-06 / Originally aimed at operational objectives, the continuous measurement of well bottomhole pressure and temperature, recorded by permanent downhole gauges (PDG), finds vast applicability in reservoir management. It contributes for the monitoring of well performance and makes it possible to estimate reservoir parameters on the long term. However, notwithstanding its unquestionable value, data from PDG is characterized by a large noise content. Moreover, the presence of outliers within valid signal measurements seems to be a major problem as well. In this work, the initial treatment of PDG signals is addressed, based on curve smoothing, self-organizing maps and the discrete wavelet transform. Additionally, a system based on the coupling of fuzzy clustering with feed-forward neural networks is proposed for transient detection. The obtained results were considered quite satisfactory for offshore wells and matched real requisites for utilization / Originalmente voltadas ao monitoramento da opera??o, as medi??es cont?nuas de press?o e temperatura no fundo de po?o, realizadas atrav?s de PDGs (do ingl?s, Permanent Downhole Gauges), encontram vasta aplicabilidade no gerenciamento de reservat?rios. Para tanto, permitem o monitoramento do desempenho de po?os e a estimativa de par?metros de reservat?rios no longo prazo. Contudo, a despeito de sua inquestion?vel utilidade, os dados adquiridos de PDG apresentam grande conte?do de ru?do. Outro aspecto igualmente desfavor?vel reside na ocorr?ncia de valores esp?rios (outliers) imersos entre as medidas registradas pelo PDG. O presente trabalho aborda o tratamento inicial de sinais de press?o e temperatura, mediante t?cnicas de suaviza??o, mapas auto-organiz?veis e transformada wavelet discreta. Ademais, prop?e-se um sistema de detec??o de transientes relevantes para an?lise no longo hist?rico de registros, baseado no acoplamento entre clusteriza??o fuzzy e redes neurais feed-forward. Os resultados alcan?ados mostraram-se de todo satisfat?rios para po?os marinhos, atendendo a requisitos reais de utiliza??o dos sinais registrados por PDGs

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Roberval Gomes Mariano.pdf: 3806410 bytes, checksum: 98c37c22e17816b87c3a646527ac2c4e (MD5) Previous issue date: 2008-12-05 / The huge amount of data available on the Web and its dynamic nature create a demand for information filtering applications such as recommender systems. The lack of semantic structure of data available on the Web constitutes a barrier for increasing the effectiveness of such applications family. This work discusses the analysis, design, implementation and evaluation of Semantic Web based hybrid filtering agents. Such agents were integrated in ONTOSERS, an application family for the development of recommender systems based on the Semantic Web technology. The implemented agents were evaluated and their results were compared with the results of collaborative and content-based filtering agents. The hybrid filtering techniques presented better results than the other approaches in the conducted experiments. The tested hybrid filtering approaches were the weighted and switched ones. The explicit feedback was used to validate the recommendations, presenting a better correlation with the hybrid filtering techniques. The developed agents were also evaluated through the reuse of the ONTOSERS systems family, a multi-agent recommender system in the Brazilian tributary domain. / A grande quantidade de dados disponíveis na Web e a sua natureza dinâmica criam uma demanda por aplicações de filtragem de informação, tais como os sistemas de recomendação. A falta de estruturação semântica dos dados disponíveis na Web é uma barreira para a melhoria da efetividade desta família de aplicações. Este trabalho apresenta a análise, projeto, implementação e avaliação de agentes de filtragem híbrida baseados na tecnologia da Web Semântica. Estes agentes foram integrados na ONTOSERS, uma família de aplicações para o desenvolvimento de sistemas de recomendações baseados na tecnologia da Web Semântica. Os agentes implementados foram testados e tiveram seus resultados comparados com os resultados de agentes utilizando filtragem colaborativa e baseada em conteúdo. As técnicas de filtragem híbrida apresentaram resultados melhores do que os obtidos com as outras técnicas nos experimentos realizados. As técnicas de filtragem híbrida testadas foram a ponderada e a alternada. O feedback explícito foi utilizado para validar as recomendações, apresentando uma melhor correlação com as técnicas de filtragem híbrida. Os agentes desenvolvidos foram ainda avaliados através do reuso da família de sistemas ONTOSERS na construção do INFOTRIB, um sistema multiagente de recomendações no domínio tributário brasileiro.