Made available in DSpace on 2014-06-12T16:00:39Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo6834_1.pdf: 2552234 bytes, checksum: ff18190fd071f2e26f6470e29f084e5a (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Com a crescente popularidade das redes sem fio e as tecnologias Wi-Fi (Wireless Fidelity), WiMAX (Worldwide Interoperability for Microwave Access), surgiu a necessidade de se promover uma convergência entre elas, visando oferecer ao usuário diversas oportunidades de conectividade e a possibilidade de estabelecer uma comunicação sem interrupções. Neste contexto, o trabalho tem como objetivo propor um mecanismo de seleção de rede baseado na qualidade de experiência do usuário (QoE - Quality of Experience). A partir dos resultados coletados nas simulações realizadas no Network Simulator (ns-2), foi construída uma base de dados com o histórico de valores obtidos com a métrica de Relação Sinal/Ruído (PSNR Peak Signal Noise Ratio), utilizada com o auxilio do protocolo IEEE 802.21 para a execução da tomada de decisão de handover. Dentre as contribuições deste trabalho, a principal consiste na seleção de redes heterogêneas em que a decisão de handover considera a percepção do usuário, com uso da métrica de QoE. Os resultados demonstram que a decisão de handover baseada em QoE reflete no aumento de 15 % na qualidade do vídeo

No presente trabalho, foi desenvolvido um modelo para o escoamento em reator de membrana do tipo contator ativo, através da abordagem de dinâmica dos fluidos computacional (CFD), utilizando o código comercial ANSYS FLUENT. O modelo incluiu todo o módulo de membrana constituído por uma membrana tubular e um casco metálico. A reação modelo estudada foi a hidrogenação parcial de 1,5-ciclooctadieno, realizada pelo bombeamento da mistura reacional, dissolvida em n-heptano, através da membrana, a partir das extremidades do tubo. Como catalisador, considerou-se a presença de nanopartículas de Pd impregnadas na membrana. O meio poroso foi aproximado por leito granular representado pela equação de Ergun, tendo como parâmetros a porosidade e o tamanho de grão da membrana de alfa-Al2O3 . O valor para o tamanho de grão foi adotado como equivalente ao diâmetro de partícula determinado com uso do código aberto de estereologia ImageJ, do instituto Nacional de Saúde dos Estados Unidos. O modelo de turbulência adotado foi o RNG k-epsilon. Um estudo de sensibilidade incluiu simulações comparando escoamento desprezando reações como escoamento reativo, variação da velocidade, alteração da saída do fluxo e ativação de modelo de turbulência no meio poroso. Foram realizadas simulações de defeitos estruturais na membrana, correspondendo a regiões de porosidade alterada, com e sem perda de sua uniformidade azimutal. Conclui-se que a presença de defeitos estruturais que afetem a uniformidade azimutal da membrana pode resultar em sensível alteração do escoamento em CMRs. / This study focused on the development of a model for the flow in a reactor membrane of the type active contactor, approached through computational fluid dynamics (CFD), using the commercial code ANSYS FLUENT. The model included the entire membrane module, consisted of a tubular membrane and a metal shell. The model reaction studied was the partial hydrogenation of 1,5-cyclooctadiene initiated by the pumping of the reaction mixture, dissolved in n-heptane, through the membrane, from the ends of the tube. As a catalyst, the study considered the presence of impregnated Pd nanoparticles in the membrane. The porous medium was approximated by a granular bed as represented by the Ergun equation, having as parameters the porosity and the grain size of the alfa-Al2O3 membrane. The value for the grain size was adopted as equivalent to particle diameter determined through the open source stereology software ImageJ, of the National Institute of Health USA. The turbulence model used was the RNG k-epsilon. A sensitivity study included simulations of flow neglecting and including reactions, speed variation, change the flow outlet and activation of turbulence model in the porous media. Simulations of structural defects in the membrane were performed, defining regions of porosity changes with and without loss of azimuthal uniformity. The conclusion was that the presence of structural defects that affect the azimuthal uniformity of the membrane can result in marked alteration of the flow regime in CMRs.

Nos dias atuais há uma quantidade massiva de dados textuais sendo produzida e armazenada diariamente na forma de e-mails, relatórios, artigos e postagens em redes sociais ou blogs. Processar, organizar ou gerenciar essa grande quantidade de dados textuais manualmente exige um grande esforço humano, sendo muitas vezes impossível de ser realizado. Além disso, há conhecimento embutido nos dados textuais, e analisar e extrair conhecimento de forma manual também torna-se inviável devido à grande quantidade de textos. Com isso, técnicas computacionais que requerem pouca intervenção humana e que permitem a organização, gerenciamento e extração de conhecimento de grandes quantidades de textos têm ganhado destaque nos últimos anos e vêm sendo aplicadas tanto na academia quanto em empresas e organizações. Dentre as técnicas, destaca-se a classificação automática de textos, cujo objetivo é atribuir rótulos (identificadores de categorias pré-definidos) à documentos textuais ou porções de texto. Uma forma viável de realizar a classificação automática de textos é por meio de algoritmos de aprendizado de máquina, que são capazes de aprender, generalizar, ou ainda extrair padrões das classes das coleções com base no conteúdo e rótulos de documentos textuais. O aprendizado de máquina para a tarefa de classificação automática pode ser de 3 tipos: (i) indutivo supervisionado, que considera apenas documentos rotulados para induzir um modelo de classificação e classificar novos documentos; (ii) transdutivo semissupervisionado, que classifica documentos não rotulados de uma coleção com base em documentos rotulados; e (iii) indutivo semissupervisionado, que considera documentos rotulados e não rotulados para induzir um modelo de classificação e utiliza esse modelo para classificar novos documentos. Independente do tipo, é necessário que as coleções de documentos textuais estejam representadas em um formato estruturado para os algoritmos de aprendizado de máquina. Normalmente os documentos são representados em um modelo espaço-vetorial, no qual cada documento é representado por um vetor, e cada posição desse vetor corresponde a um termo ou atributo da coleção de documentos. Algoritmos baseados no modelo espaço-vetorial consideram que tanto os documentos quanto os termos ou atributos são independentes, o que pode degradar a qualidade da classificação. Uma alternativa à representação no modelo espaço-vetorial é a representação em redes, que permite modelar relações entre entidades de uma coleção de textos, como documento e termos. Esse tipo de representação permite extrair padrões das classes que dificilmente são extraídos por algoritmos baseados no modelo espaço-vetorial, permitindo assim aumentar a performance de classificação. Além disso, a representação em redes permite representar coleções de textos utilizando diferentes tipos de objetos bem como diferentes tipos de relações, o que permite capturar diferentes características das coleções. Entretanto, observa-se na literatura alguns desafios para que se possam combinar algoritmos de aprendizado de máquina e representações de coleções de textos em redes para realizar efetivamente a classificação automática de textos. Os principais desafios abordados neste projeto de doutorado são (i) o desenvolvimento de representações em redes que possam ser geradas eficientemente e que também permitam realizar um aprendizado de maneira eficiente; (ii) redes que considerem diferentes tipos de objetos e relações; (iii) representações em redes de coleções de textos de diferentes línguas e domínios; e (iv) algoritmos de aprendizado de máquina eficientes e que façam um melhor uso das representações em redes para aumentar a qualidade da classificação automática. Neste projeto de doutorado foram propostos e desenvolvidos métodos para gerar redes que representem coleções de textos, independente de domínio e idioma, considerando diferentes tipos de objetos e relações entre esses objetos. Também foram propostos e desenvolvidos algoritmos de aprendizado de máquina indutivo supervisionado, indutivo semissupervisionado e transdutivo semissupervisionado, uma vez que não foram encontrados na literatura algoritmos para lidar com determinados tipos de relações, além de sanar a deficiência dos algoritmos existentes em relação à performance e/ou tempo de classificação. É apresentado nesta tese (i) uma extensa avaliação empírica demonstrando o benefício do uso das representações em redes para a classificação de textos em relação ao modelo espaço-vetorial, (ii) o impacto da combinação de diferentes tipos de relações em uma única rede e (iii) que os algoritmos propostos baseados em redes são capazes de superar a performance de classificação de algoritmos tradicionais e estado da arte tanto considerando algoritmos de aprendizado supervisionado quanto semissupervisionado. As soluções propostas nesta tese demonstraram ser úteis e aconselháveis para serem utilizadas em diversas aplicações que envolvam classificação de textos de diferentes domínios, diferentes características ou para diferentes quantidades de documentos rotulados. / A massive amount of textual data, such as e-mails, reports, articles and posts in social networks or blogs, has been generated and stored on a daily basis. The manual processing, organization and management of this huge amount of texts require a considerable human effort and sometimes these tasks are impossible to carry out in practice. Besides, the manual extraction of knowledge embedded in textual data is also unfeasible due to the large amount of texts. Thus, computational techniques which require little human intervention and allow the organization, management and knowledge extraction from large amounts of texts have gained attention in the last years and have been applied in academia, companies and organizations. The tasks mentioned above can be carried out through text automatic classification, in which labels (identifiers of predefined categories) are assigned to texts or portions of texts. A viable way to perform text automatic classification is through machine learning algorithms, which are able to learn, generalize or extract patterns from classes of text collections based on the content and labels of the texts. There are three types of machine learning algorithms for automatic classification: (i) inductive supervised, in which only labeled documents are considered to induce a classification model and this model are used to classify new documents; (ii) transductive semi-supervised, in which all known unlabeled documents are classified based on some labeled documents; and (iii) inductive semi-supervised, in which labeled and unlabeled documents are considered to induce a classification model in order to classify new documents. Regardless of the learning algorithm type, the texts of a collection must be represented in a structured format to be interpreted by the algorithms. Usually, the texts are represented in a vector space model, in which each text is represented by a vector and each dimension of the vector corresponds to a term or feature of the text collection. Algorithms based on vector space model consider that texts, terms or features are independent and this assumption can degrade the classification performance. Networks can be used as an alternative to vector space model representations. Networks allow the representations of relations among the entities of a text collection, such as documents and terms. This type of representation allows the extraction patterns which are not extracted by algorithms based on vector-space model. Moreover, text collections can be represented by networks composed of different types of entities and relations, which provide the extraction of different patterns from the texts. However, there are some challenges to be solved in order to allow the combination of machine learning algorithms and network-based representations to perform text automatic classification in an efficient way. The main challenges addressed in this doctoral project are (i) the development of network-based representations efficiently generated which also allows an efficient learning; (ii) the development of networks which represent different types of entities and relations; (iii) the development of networks which can represent texts written in different languages and about different domains; and (iv) the development of efficient learning algorithms which make a better use of the network-based representations and increase the classification performance. In this doctoral project we proposed and developed methods to represent text collections into networks considering different types of entities and relations and also allowing the representation of texts written in any language or from any domain. We also proposed and developed supervised inductive, semi-supervised transductive and semi-supervised inductive learning algorithms to interpret and learn from the proposed network-based representations since there were no algorithms to handle certain types of relations considered in this thesis. Besides, the proposed algorithms also attempt to obtain a higher classification performance and a faster classification than the existing network-based algorithms. In this doctoral thesis we present (i) an extensive empirical evaluation demonstrating the benefits about the use of network-based representations for text classification, (ii) the impact of the combination of different types of relations in a single network and (iii) that the proposed network-based algorithms are able to surpass the classification performance of traditional and state-of-the-art algorithms considering both supervised and semi-supervised learning. The solutions proposed in this doctoral project have proved to be advisable to be used in many applications involving classification of texts from different domains, areas, characteristics or considering different numbers of labeled documents.

O aumento da demanda por sistemas computacionais mais eficientes para obter alto desempenho impôs novos desafios à comunidade de pesquisa, que precisou buscar por novas plataformas heterogêneas para grandes aplicações. Para utilizar todo o potencial dessas plataformas, podese agrupar a aplicação em grupos menores de modo que cada grupo seja executado em uma unidade de processamento específica, para reduzir o gargalo de comunicação, de acordo com o comportamento de comunicação durante a execução da aplicação. Com o propósito de oferecer um agrupamento mais eficiente, este projeto propõe a análise de agrupamento de uma aplicação levando em consideração não só o volume total de dados, mas também a distribuição desse volume durante o tempo de execução associado à restrição da banda e da taxa de transmissão. Embora alguns trabalhos considerem o volume total de dados para o agrupamento, não é evidenciado como esse volume é distribuído e como a restrição de banda afeta o agrupamento. Assim, neste projeto foi implementado um framework para sugerir um agrupamento considerando a distribuição do volume de comunicação e restrições de banda. Além disso, foi desenvolvido um módulo de extensão para a ferramenta externa MCProf (Memory and Communication Profiler) com o objetivo de obter a distribuição do volume de comunicação. A validação do framework foi realizada por meios de testes de agrupamentos de aplicações nos quais foram comparados o tempo de comunicação do agrupamento gerado pela execução do framework em relação aos resultado dos agrupamentos considerando os trabalhos da literatura. O uso desta abordagem apresentou um aumento no desempenho que variou de 1,117X a 2,621X para as aplicações usadas nos experimentos. / The increased demand for more efficient computing systems to achieve high performance proposed new challenges to the research community, which needed to search for new heterogeneous platforms for large applications. To utilize the full potential of these platforms, the application can be grouped into small groups that runs on a specific processing unit to reduce the communication bottleneck according to the communication behavior during application execution . With the purpose of offering a more efficient clustering, this project proposes the analysis of clustering of an application taking into account not only the total volume of data, but also the distribution of that volume during the execution time associated to the band and restriction of rate transmission. Although some studies consider the total volume of data for the cluster, it is not clear how this volume is distributed and how the band constraint affects clustering. Thus, in this project was implemented a framework to suggest a cluster considering the distribution of the volume of communication and band restrictions. In addition, an extension module was developed for the external tool MCProf (Memory and Communication Profiler) in order to obtain the distribution of the communication. The validation of the framework was performed by clsutering tests which used applications in which the communication time of the cluster generated by the execution of framework was compared to the results of the clusters considering the literature. The use of this approach showed an increase in performance ranging from 1.117X to 2.621X for the applications used in the experiments.

Most real systems can be represented as a graph of multi-typed components with a large number of interactions. Heterogeneous Information Networks (HIN) are interconnected structures with data of multiple types which support the rich semantic meaning of structural types of nodes and edges. In HIN, different information can be presented using different types and forms of data, but may have the same or complementary information. So there is knowledge to be discovered. Terminology Knowledge Structures (TKS) como terminology products can be sources of linguistic representations and knowledge to be used for enrich the HIN and create a measure of similarity to extract the documents similar to each other, even if these documents are of different types (for example, finding medical articles that are in some way related to medical records). In this sense, this work presents the creation of a Heterogeneous Information Network using classical similarity measures, terminology products and the attributes of documents by an algorithm called NetworkCreator. As a contribution, an algorithm called NetworkCreator was created that from medical records and scientific articles builds an HIN with related documents, was also created. The algorithm HeteSimTKSQuery to calculate similarity measures between documents of different types which are in HIN. Terminology products with meta-paths were also explored. The results were efficient, reaching on average 89\\% accuracy in some cases. However, it is important to note that all HIN presented in the researched literature were constructed only by one type of data coming from a single source. The results show that the algorithms are feasible to solve the problems of HIN construction and search for similarity. But it still needs improvement. In the future one can work on detection in the detection of node granularity of these networks and try to reduce the network construction runtime / A maioria dos sistemas reais pode ser representada como um grafo de componentes multi-tipados com um grande número de interações. Redes de Informação Heterogênea (HIN) são estruturas interconectadas com dados de múltiplos tipos que suportam o rico significado semântico de tipos estruturais de nós e arestas. Nas HIN, diferentes informações podem ser apresentadas usando diferentes tipos e formas de dados, mas podem ter informações iguais ou complementares. Então, há conhecimento a ser descoberto. Estruturas de Conhecimento Terminológicos (TKS) como produtos terminológicos podem ser fontes de representações linguísticas e de conhecimento a ser usado para enriquecer a HIN e criar uma medida de similaridade para extrair os documentos similares entre si, mesmo que esses documentos sejam de tipos diferentes (por exemplo, encontrar os artigos médicos que de alguma forma estão relacionados com registros médicos). Nesse sentido, este trabalho apresenta o algoritmo NetworkCreator que cria uma Rede de Informações Heterogêneas utilizando medidas de similaridade clássicas, produtos de terminológicos e os atributos dos documentos. Nos experimentos, foram utilizados prontuários médicos e artigos científicos para construir a HIN e relacionar seus conteúdos. O algoritmo HeteSimTKSQuery também foi criado para calcular medidas de similaridade entre os documentos de diferentes tipos que se encontram na HIN. Produtos terminológicos com meta-caminhos também foram explorados. Os resultados se mostraram eficientes, alcançando em média 89\\% de acurácia, em alguns casos. No entanto, é importante notar que todas as HIN apresentadas na literatura pesquisada foram construídas apenas por um tipo de dados proveniente de uma única fonte. Os resultados mostram que os algoritmos são viáveis para resolver os problemas de construção de HIN e busca de similaridade. Porém, eles ainda precisam de aperfeiçoamentos. Futuramente, pode-se trabalhar na detecção da granularidade dos nós destas redes e tentar reduzir o tempo de construção da rede

O aumento da demanda por sistemas computacionais mais eficientes para obter alto desempenho impôs novos desafios à comunidade de pesquisa, que precisou buscar por novas plataformas heterogêneas para grandes aplicações. Para utilizar todo o potencial dessas plataformas, podese agrupar a aplicação em grupos menores de modo que cada grupo seja executado em uma unidade de processamento específica, para reduzir o gargalo de comunicação, de acordo com o comportamento de comunicação durante a execução da aplicação. Com o propósito de oferecer um agrupamento mais eficiente, este projeto propõe a análise de agrupamento de uma aplicação levando em consideração não só o volume total de dados, mas também a distribuição desse volume durante o tempo de execução associado à restrição da banda e da taxa de transmissão. Embora alguns trabalhos considerem o volume total de dados para o agrupamento, não é evidenciado como esse volume é distribuído e como a restrição de banda afeta o agrupamento. Assim, neste projeto foi implementado um framework para sugerir um agrupamento considerando a distribuição do volume de comunicação e restrições de banda. Além disso, foi desenvolvido um módulo de extensão para a ferramenta externa MCProf (Memory and Communication Profiler) com o objetivo de obter a distribuição do volume de comunicação. A validação do framework foi realizada por meios de testes de agrupamentos de aplicações nos quais foram comparados o tempo de comunicação do agrupamento gerado pela execução do framework em relação aos resultado dos agrupamentos considerando os trabalhos da literatura. O uso desta abordagem apresentou um aumento no desempenho que variou de 1,117X a 2,621X para as aplicações usadas nos experimentos. / The increased demand for more efficient computing systems to achieve high performance proposed new challenges to the research community, which needed to search for new heterogeneous platforms for large applications. To utilize the full potential of these platforms, the application can be grouped into small groups that runs on a specific processing unit to reduce the communication bottleneck according to the communication behavior during application execution . With the purpose of offering a more efficient clustering, this project proposes the analysis of clustering of an application taking into account not only the total volume of data, but also the distribution of that volume during the execution time associated to the band and restriction of rate transmission. Although some studies consider the total volume of data for the cluster, it is not clear how this volume is distributed and how the band constraint affects clustering. Thus, in this project was implemented a framework to suggest a cluster considering the distribution of the volume of communication and band restrictions. In addition, an extension module was developed for the external tool MCProf (Memory and Communication Profiler) in order to obtain the distribution of the communication. The validation of the framework was performed by clsutering tests which used applications in which the communication time of the cluster generated by the execution of framework was compared to the results of the clusters considering the literature. The use of this approach showed an increase in performance ranging from 1.117X to 2.621X for the applications used in the experiments.

Para suportar as novas aplicações heterogêneas e dinâmicas, como a TV digital interativa, os vídeos sob demanda e a computação em nuvem, as redes ópticas WDM (wavelength division multiplexing) estão passando por uma grande mudança. Estão deixando de ser estáticas para se tornarem reconfiguráveis. Assim, elas devem suportar diferentes taxas e formatos de modulação, que podem variar com o tempo, tornando-as heterogêneas tanto no que se refere aos tipos de serviços, quanto às tecnologias de transmissão. Assim, novos desafios para controlar e administrar estas redes estão surgindo e soluções cognitivas estão começando a ser estudadas. Uma das premissas de uma solução cognitiva é a adaptabilidade. Neste cenário, este trabalho propõe uma metodologia de controle adaptativo de ganho para amplificadores ópticos em redes WDM dinâmicas. Tal metodologia baseia-se em uma máscara de potência com informações sobre o desempenho óptico do amplificador em termos de figura de ruído e \"planicidade\" espectral de ganho, ajustando seu ponto de operação visando um compromisso entre estes parâmetros. Esta metodologia foi aplicada em um problema de roteamento e alocação de comprimento de onda para algumas topologias de redes com 4, 6, 10 e 15 nós e considerando uma restrição de qualidade de serviço, relacionada à OSNR do sinal, para realização da conexão. Os resultados mostram uma redução na probabilidade de bloqueio total com a aplicação da metodologia proposta em relação a um cenário sem a metodologia de 80% para abaixo de 20% em alguns casos. / To support new dynamic and heterogeneous applications such as interactive digital TV, video on demand and cloud computing, WDM (wavelength division multiplexing) optical networks are undergoing significant changes. They are changing from static to reconfigurable networks. Thus, they need to support different data rates and modulation formats, which can varie along the time, leading to a heterogeneous network with respect not only to different services, but also to different transmission technology. Therefore, new network control and management challenges are arising and cognitive solutions are being studied. One of the cognitive solution premises is adaptability. In this scenario, this work propose an adaptive gain control methodology for optical amplifiers in WDM dynamic optical networks. Such methodology is based on a power mask with information about the amplifier optical performance in terms of noise figure and gain flatness, adjusting its operating point aiming to the best trade off between these parameters. This methodology was applied to a routing and wavelength assignment problem to some network topology with 4, 6, 10 and 15 nodes and considering a quality of service constraint, due to the signal OSNR, to accomplish the connection. Results show blocking probability reduction from 80% to bellow 20% for some cases from a scenario without the methodology to one with it.

Neste trabalho foi estudada a reação de transesterificação em fase líquida entre etanoato de 2-etoxietila (CAS 111-15-9) e 2-butoxietanol (CAS 111-76-2), catalisada com óxido de nióbio, para obtenção do etanoato de 2-butoxietila (CAS 112-07-2). Aplicando-se a técnica de planejamento de experimentos (Design of Experiments, DOE), foram avaliados os efeitos de temperatura, catálise, agitação e composição inicial no resultado de conversão do reagente limitante. Foi identificada a forte influência da razão molar inicial de reagentes na velocidade de reação, além das influências também significativas da temperatura e % de catalisador. O melhor resultado de conversão foi de 76,1 % do reagente limitante, obtido para a temperatura de 130°C, 20 % de catalisador e razão molar de 6 mols de etanoato de 2-etoxietila para 1 mol de 2-butoxietanol, ao final de 5 horas de reação. O modelo cinético pseudo-homogêneo de segunda ordem foi utilizado para descrever a velocidade da reação no intervalo de reação de 110 a 130°C. As constantes cinéticas e de equilíbrio foram calculadas a partir das concentrações molares e atividades dos componentes da mistura reacional. As velocidades de reação no intervalo de temperatura estudado são mais baixas em relação às outras reações de transesterificação. As constantes de equilíbrio de reação obtidas para o intervalo de temperatura estudado são próximas do valor unitário, estando de acordo com o que a literatura relata para reações reversíveis de 2° ordem. O modelo pseudohomogêneo ajustou-se bem aos resultados de conversão. O catalisador (óxido de nióbio) apresentou alta seletividade. Para o cálculo das atividades utilizadas na obtenção da constante cinética de reação, foram realizados ensaios de equilíbrio líquido-vapor para estimativa dos parâmetros do modelo de atividade NRTL (Nonrandom, two-liquid). Os resultados dos ensaios de equilíbrio líquido-vapor mostraram pequenos desvios de idealidade para as seis misturas binárias estudadas. O modelo de atividade e seus parâmetros estimados mostraram bom ajuste dos resultados experimentais. / In this work, the transesterification reaction in liquid phase between 2-etoxyethyl acetate (CAS 111-15-9) and 2-butoxyethanol (CAS 111-76-2) to obtain the 2- butoxyethyl acetate (CAS 112-07-2) catalyzed by niobium oxide was studied. The effects of temperature, catalysis, agitation and initial composition on the result of conversion for limiting reagent were evaluated applying the technique of Design of Experiments (DOE). The strong influence of the initial molar ratio of reactants and also significant influences of temperature and % catalyst in reaction rate were indentified. The best result of conversion of limiting reagent was 76.1%, obtained for the 130°C, 20% catalyst and the molar ratio of 6 moles of 2-etoxyethyl acetate to 1 mol of 2-butoxyethanol, at the end 5 hours of reaction. The second order pseudohomogeneous kinetic model was used to describe the reaction rate in the range 110- 130°C. The kinetic and equilibrium constants were calculated from the molar concentrations and activities of the mixtures components. The reaction rates in the temperature range studied are lower when compared to other transesterification reactions. The reaction equilibrium constants obtained for the temperature range studied are close to the unit value, which is consistent with literature reports for the reversible reactions of 2nd order. The pseudo-homogeneous model fitted well the results of conversion. The catalyst (niobium oxide) showed high selectivity. Vaporliquid equilibrium assays were performed to estimate parameters of the NRTL (nonrandom, two-liquid) activity model for the calculation of components activities used to obtain the kinetic constant of reaction. The kinetic models proposed showed a good fit of the experimental data. The results of vapor-liquid equilibrium assays showed small deviations from ideality for the six binary mixtures evaluated. The activity model and its estimated parameters showed good fit of the experimental results.

Made available in DSpace on 2015-03-05T13:53:44Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 21 / Nenhuma / Após o advento da Internet, diversas estratégias de desenvolvimento de software foram modificadas para promover maior reuso e interoperabilidade. Design Patterns e Frameworks nos ajudam a criar software e design flexíveis. A idéia de compor aplicações para que trabalhem juntas é bastante atrativa. No entanto, no domínio da saúde, surgem diversos empecilhos para que se realize esta integração. O uso de tecnologias de Agentes em conjunto com Web Services nos permite pensar em uma solução que garanta interoperabilidade, reuso e flexibilidade entre ambientes heterogêneos. Este trabalho descreve a arquitetura de um Agente de Software, chamado WSAgent (que consiste de uma instância de um Framelet para o sub-domínio paciente, no domínio da saúde) e suas estratégias de colaboração e interoperabilidade. Este trabalho também apresenta um estudo de caso com implementação de um protótipo / After the Internet advent, several strategies about software development were changed to promote more reuse and interoperability. Design Patterns and Frameworks help us to create software and design flexible. The idea of glue applications to work together is very attractive. In the health domains, there are many drawbacks to address its goals. The use of agent technologies combined with Web Services allow us to think about the construction of a bind to grant interoperability, reuse and flexibility between heterogeneous environments. This work describes the architecture of a software agent called WSAgent – an instance of a Framelet of Patient subdomain in Health domain – and its strategies of collaborations and interoperability. This work also presents a case study with the implementation of a prototype

Made available in DSpace on 2016-04-29T13:30:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Jacy Correa Curado.pdf: 1878864 bytes, checksum: 30c8d5cefd3066c88698e38bd8dced21 (MD5) Previous issue date: 2012-07-03 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This dissertation addresses poverty as a multiple and complex phenomenon performed by a network of heterogeneous materials from contemporary public policies. To delimit these assumptions, theoretical and epistemological dialogues based on Discursive Social Psychology were articulated, addressing aspects such as the historical construction of poverty, importance of language in this construction, polysemy of meanings, and corresponding linguistic repertoires. Poverty was interpreted as a manifestation of the governmentalization of the Modern State that allowed the pursuit of a specific and complex form of government targeting the poor. Strategies for combating poverty also underwent resignifications accompanying the processes of metamorphosis and reconversion of social issues, bringing about changes in the framework of contemporary social policies, ultimately taking on the form of income transfer. To understand how the Public Policy for Combating Poverty is performed by a heterogeneous network of human and nonhuman actors through the Bolsa Família Income Allowance Program, a dialogue was articulated with selected inputs from the Actor-Network Theory and epistemological references questioning the ontological bases of truth and reality through the notions of multiplicity and performativity. Drawing on observations, interviews, conversations, and readings of public documents addressing actions of the Bolsa Família Program, three versions of "poverty" emerged: calculated, officially recorded, and controlled. These versions coexist and should not be interpreted in isolation, since taken together they would yield a joint entity or comprise a portrait of poverty that is homogeneous, stable, and permanent, understood from diverse viewpoints and perspectives. By contrast, a focus on a multiplicity of poverties is proposed in the present study. Connections between and bifurcations from versions of poverty produced by the materialities and socialities of the heterogeneous network of public policies for combating poverty are also highlighted, in a bid to destabilize, deterritorialize, and impart flexibility to the traditional notions of poor and poverty" / Esta tese apresenta a pobreza como múltipla e complexa, performada por uma rede de materiais heterogêneos nas políticas públicas contemporâneas. Para chegarmos a esses pressupostos construímos diálogos teóricos e epistemológicos com a abordagem da Psicologia Social Discursiva, tais como a construção histórica da pobreza, a importância da linguagem nessa construção, a polissemia de sentidos e seus repertórios linguísticos. Procurou-se entendê-la como manifestação de governamentalização do Estado Moderno, que permitiram o exercício de uma de forma específica e complexa de governo, que tem por alvo a população pobre. O enfrentamento à pobreza também passou por ressignificações trazidas pelos processos de metamorfose e reconversão da questão social, produzindo mudanças no marco das políticas sociais contemporâneas, assumindo o formato da transferência de renda. Para compreender como a Política Pública de Enfrentamento à Pobreza é performada por uma rede heterogênea de atores humanos e não humanos via o Programa Bolsa Família, articulou-se ainda um diálogo com algumas pontuações da Teoria Ator-rede e referenciais epistemológicos que questionam os fundamentos ontológicos de verdade e realidade por meio das noções de multiplicidade e performatividade. A partir das observações, entrevistas, conversas e leitura de documentos públicos das ações do Programa Bolsa Família, descrevemos três versões de pobrezas : a pobreza calculada, a cadastrada e a controlada. Essas versões coexistem entre si, e não devem ser entendidas de forma isoladas de tal modo que somadas produziriam um todo ou comporiam um retrato da pobreza homogênea, estável e permanente, apreendida por uma diversidade de olhares e perspectivas. Ao contrário, propomos aqui se trate de uma multiplicidade de pobrezas . Pontuamos também as conexões e bifurcações entre as versões de pobrezas produzidas pelas materialidades e socialidades da rede heterogênea das políticas públicas de enfrentamento à pobreza, como forma de desestabilizar, desterritorializar e flexibilizar as noções tradicionais de pobre e pobreza