Orientador: Marconi Kolm Madrid / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-19T15:15:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LopesFilho_ClaudioHartkopf_M.pdf: 1796245 bytes, checksum: 6df0518799ef2b63443cdacb8d02837f (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: Este trabalho desenvolve um modelo computacional para simulação do comportamento de uma célula a combustível do tipo PEM. O modelo foi desenvolvido usando equações físico-químicas e ajuste de parâmetros baseados em resultados experimentais - os quais foram tirados da literatura, pois não foram conduzidos testes práticos em laboratório - sendo capaz de determinar o valor de variáveis de saída importantes como potencia elétrica, tensão de saída e rendimento energético, assim com outros parâmetros de desempenho, como a razão de excesso de oxigênio, a partir de variáveis de entrada. O sistema completo foi dividido em diversos subsistemas, permitindo a análise dinâmica dos principais estados internos. O sistema de controle proposto e desenvolvido via inversão do modelo matemático. da célula. Dada a complexidade do modelo completo, sua divisão em diversos sub-sistemas permite a inversão de cada bloco isoladamente, de acordo com princípios da representação energética macroscópica (energetic macroscopic representation, EMR) e a construção de um controlador completo. No caso de subsistemas que possuem equacionamento não linear, o processo de inversão e obtido iterativamente via um algoritmo de busca repetitiva usando uma função Lyapunovcandidata construída a partir da equação que descreve o subsistema. Este controlador mostra excelentes resultados em simulação frente as não linearidades inerentes do sistema / Abstract: In this work we develop a computational model for the dynamical behavior simulation of a PEM fuel cell. The model was developed using physical and chemical equations and parameter fitting based on experimental data - which were obtained from literature. - being capable of predicting the value of important output variables as power, output tension and system efficiency, as well as other parameters like the oxygen excess ratio. The complete system was divided in several sub-systems, allowing dynamical analysis of the most important internal states. The proposed control system is obtained by the inversion of the fuel cell mathematical model. Given the model's complexity, each internal sub-system is inverted according the principles of energetic macroscopic representation (EMR) and all inverted controllers are integrated into the full system controller. In order to invert the mathematical model of non-linear sub-systems a interactive repetitive search algorithm is proposed, using Lyapunov-candidate functions based on the dynamic equations created for each sub-system. This control system shows good results in simulation when facing the fuel cell system non-linearity / Mestrado / Automação / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientadores: Amauri Garcia, Noé Cheung / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-19T13:50:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Meza_ElisangeladosSantos_D.pdf: 7739913 bytes, checksum: 108f0e9d65aebb5c6a368f2a3379c054 (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: Em um estudo completo da solidificação, a transferência de calor e a transferência de massa são duas componentes que devem ser analisadas. Este trabalho inicia-se com o levantamento de fatores que podem influenciar a modelagem matemática da transferência de calor em sistemas de solidificação unidirecional. Dados experimentais, obtidos através da solidificação unidirecional vertical de ligas binárias hipoeutéticas dos sistemas Al-Cu, Al-Fe, Al-Ni e Al-Si, foram utilizados para analisar os fatores de influência: coeficiente de redistribuição de soluto (k'), intervalo de solidificação, coeficiente global de transferência de calor (hg), temperatura inicial do líquido (Tv) e leis de liberação de calor latente. Primeiramente, a análise de k' envolveu duas abordagens: a tradicional encontrada na literatura em que se assume um valor constante para todas as ligas dentro da faixa hipoeutética de composições; e uma outra em que se usa um software de termodinâmica computacional (Thermo-Calc) para se obter o valor de k' para cada liga. Cada abordagem foi utilizada para se calcular as propriedades termofísicas (calor específico, densidade e condutividade térmica) decorrentes de funções dependentes de k'. Ainda dentro das propriedades termofísicas, o calor latente foi analisado utilizando-se valores da literatura e valores obtidos pelo Thermo-Calc. Ligas com intervalos de solidificação estreitos foram analisadas em modelos matemáticos da literatura para verificação de consistência de resultados simulados. O hg é um parâmetro de entrada nos modelos de simulação que pode ter um perfil constante ou variável com relação ao tempo. De forma semelhante, a temperatura inicial do líquido ao longo do comprimento do lingote também foi analisada com perfil constante e variável. Leis de liberação de calor latente propostas na literatura como a de Scheil e de Clyne-Kurz tiveram seus reflexos térmicos comparados. Adicionalmente, amostras de ligas de diferentes composições dos sistemas Al-Cu e Al-Fe foram utilizadas para o levantamento de perfis de microssegregação e as previsões teóricas de distribuição de solutos obtidas por equações de Scheil e Clyne-Kurz foram avaliadas. Como as duas formulações tiveram suas previsões aquém dos dados experimentais, foi proposta uma nova equação experimental neste trabalho que incorpora a influência da cinética de solidificação nos perfis de microssegregação. A última etapa do trabalho consistiu em analisar os limites de validade de dois modelos matemáticos da literatura, um com abordagem analítica e outro com abordagem numérica. Para se combinar as qualidades de cada modelo, foi desenvolvida no presente trabalho uma versão mista (híbrida), e seu desempenho avaliado frente às soluções analítica e numérica e resultados experimentais / Abstract: A deeper understanding of solidification phenomena requires both heat and mass transfer phenomena analyses. The first step of this work was to determine the factors affecting the heat transfer modeling during one dimensional solidification. Experimental data from Al-Cu, Al-Fe, Al-Ni and Al-Si binary hypoeutectic alloys, upwardly solidified, have been used to investigate the following influence factors: partition coefficient (k'), solidification range, global heat transfer coefficient (hg), initial melt temperature profile and forms of latent heat release. The first one, k', involved two approaches: the standard form reported by published works in which k' is assumed invariable within the hypoeutectic range of alloys compositions; and another form which used computational thermodynamics software (Thermo-Calc) to determine k' for any specific alloy composition. Each approach was applied to ascertain thermophysical properties (specific heat, density and thermal conductivity) as dependent functions in k'. In addition, latent heat values obtained both from the literature and determined by the Thermo-Calc software were analyzed. Solidification simulations of alloys with narrow solidification ranges were performed by mathematical models from the literature in order to verify the results consistency. hg is an input parameter of numerical models which can assume constant or variable profiles along time. Similarly, the melt temperature profile was also analyzed considering constant and variable profiles along the ingot length. Thermal responses influenced by different latent heat release formulas reported in the literature, such as the Scheil and Clyne-Kurz approaches, were put on comparison. In addition, several samples were taken from Al-Cu and Al-Fe alloys ingots, cast with different compositions, in order to determine experimental microsegregation profiles. Theoretical solute distribution predictions furnished by Scheil and Clyne-Kurz equations were compared with the experimental data. Since the predictions of both equations did not match the experimental microsegregation profiles, a new experimental equation has been proposed in this work taking into account the influence of solidification kinetics. The last part of this work consisted on analyzing the scope of applicability of analytical and numerical mathematical models from the literature. In order to combine the qualities of each model, a hybrid version has been developed and its performance was evaluated by comparing its predictions with those provided by the analytical and numerical solutions, and with experimental results / Doutorado / Materiais e Processos de Fabricação / Doutor em Engenharia Mecânica

Orientadores: Aline Carvalho da Costa, Rubens Maciel Filho, Francisco Maugeri Filho / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Química / Made available in DSpace on 2018-08-19T22:59:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Andrade_RafaelRamosde_D.pdf: 13239438 bytes, checksum: 3878b0150588cf72948be14b3f7dec47 (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: O objetivo deste trabalho é modelar um processo de produção de etanol a partir da fermentação de hidrolisado enzimático de bagaço concentrado com melaço de cana-de-açúcar. Para este propósito, foram realizadas 23 fermentações em batelada com e sem reciclo de células em várias temperaturas: 30, 32, 34, 36 e 38 °C. O reciclo visa avaliar a influência da exposição da levedura S. cerevisiae ao hidrolisado contendo inibidores (especialmente ácido acético) por longos períodos de tempo, e com altas concentrações celulares. Para cada temperatura a primeira fermentação foi realizada com inóculo fresco e realizaram-se no mínimo 4 reciclos. Inicialmente avaliou-se um modelo desenvolvido em trabalho anterior (ANDRADE, 2007) para fermentação de melaço de cana. Este modelo não foi capaz de descrever novas fermentações na presença de alterações da matéria-prima, nem mesmo quando o substrato era melaço de uma safra diferente. Devido ao grande número de parâmetros (11) no modelo, desenvolveu-se uma metodologia de re-estimação, na qual os parâmetros mais sensíveis eram reajustados, e os menos sensíveis mantidos fixos, tornando a re-estimação mais simples. Para isso fez-se uma análise de sensibilidade paramétrica através de planejamentos de Plackett-Burman usando o software STATISTICA, variando os parâmetros cinéticos e calculando seus efeitos nos perfis de concentração de células, substrato e etanol. Os parâmetros mais relevantes nos perfis foram ?máx, Pmáx, Yx e Yp/x, os quais foram escolhidos para serem reajustados quando se alterava o substrato. Com o reajuste desses 4 parâmetros, foi possível descrever os dados experimentais da fermentação de melaço de nova safra com precisão. O mesmo algoritmo de re-estimação foi utilizado para ajuste dos parâmetros do modelo de fermentações de caldo hidrolisado concentrado com melaço. Além dos 4 parâmetros definidos como mais importantes (?máx, Pmáx, Yx ,Yp/x), re-estimou-se também o parâmetro Xmáx, já que no desenvolvimento do modelo original não foi considerado reciclo de células, havendo baixa concentração de biomassa. Acrescentou-se, ainda, ao modelo original, um termo para levar em conta a inibição por ácido acético, logo estimaram-se também os parâmetros relacionados. Após re-estimação dos parâmetros usando um algoritmo de otimização quasi-Newton desenvolvido em COMPAQ VISUAL FORTRAN, realizou-se nova análise de sensibilidade para verificar se os parâmetros mais sensíveis continuavam sendo os mesmos. Neste caso, o ?máx deixou de ser xviii relevante se a análise fosse feita no tempo final de fermentação, porém realizando análise de sensibilidade em diferentes tempos, mostra-se que ?máx tem efeito nos perfis do modelo no início da fermentação. Foi possível desenvolver um modelo preciso que descreveu as fermentações em batelada com e sem reciclo de células em função da temperatura mantendo 11 dos 13 parâmetros (ajustados a partir de dados de fermentação de hidrolisado concentrado com melaço) fixos. Apenas os parâmetros Yx e Yp/x tiveram valores diferentes para as fermentações com reciclo / Abstract: The objective of this paper is to model a process of ethanol production from sugarcane bagasse hydrolysate concentrated with molasses. For this purpose, experimental data were obtained from 23 batch fermentations with and without cells recycle in different temperatures: 30, 32, 34, 36 e 38 °C. The recycle aims to evaluate the influence of exposing the yeast S. cerevisiae to the hydrolysate inhibitors (specifically acetic acid) for long time periods, and under high cell concentrations. For each temperature the first fermentation was performed with fresh inoculum and at least 4 recycles were carried out. Initially a model developed in a previous work (ANDRADE, 2007) for sugarcane molasses fermentation was evaluated. This model was not able to describe new fermentations in the presence of changes of raw material, not even when the substrate was molasses from a different harvest. Due to the large number of parameters (11) in the model, a re-estimation methodology was proposed, in which the most sensitive parameters were adjusted and the less sensitive were kept fixed, making the re-estimation easier. A parametric sensitivity analysis through Plackett-Burman designs was performed, using the software STATISTICA, by varying the kinetic parameters and calculating their influence on the profiles of cell, substrate and ethanol concentrations. The most relevant parameters in the profiles were ?max, Pmax, Yx and Yp/x, which were chosen to be re-estimated when there was change in the substrate. With the re-estimation of these four parameters, it was possible to describe the experimental data from fermentation of molasses from a new harvest accurately. The same re-estimation algorithm was used to adjust the parameters of the fermentation of hydrolysate concentrated with sugarcane molasses. In addition to the 4 parameters defined as most important (?max, Pmax, Yx, Yp/x), Xmax was also re-estimated, since the development of the original model did not consider recycling of cells, which resulted in a low biomass concentration. A term to account for the inhibition by acetic acid was added to the original model, so the related parameters were also estimated. After the parameters re-estimation using a quasi-Newton optimization algorithm developed in COMPAQ VISUAL FORTRAN, a new sensitivity analysis was carried out to verify if the most sensitive parameters remained the same. In this case, ?max had no influence if xx the analysis was performed at the end of the fermentation, but by performing the sensitivity analysis at different times, ?max was shown to influence the model profiles at the beginning of fermentation. It was possible to develop an accurate model that described the batch fermentations with and without cells recycle as a function of temperature keeping 11 of the 13 parameters (adjusted from data of fermentation of hydrolyzate concentrated with molasses) fixed. Only the parameters Yx and Yp/x had different values for the fermentation with recycle / Doutorado / Desenvolvimento de Processos Químicos / Doutor em Engenharia Química

Made available in DSpace on 2014-06-12T22:58:24Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo1450_1.pdf: 5592906 bytes, checksum: ee249cf0e24173d03ea680507f31d56d (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2009 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O Atlântico tropical compreendido entre 20ºN e 20ºS apresenta-se hoje como chave para o entendimento das mudanças climáticas na Terra. Duas regiões despertam particular interesse: A banda equatorial do Atlântico onde o sistema de correntes interage com forçantes térmicos superficiais e ressurgência de Ekman, como a área sudoeste do Atlântico tropical (05°S-25°S / 20°W-47°W), onde parte da Corrente Sul Equatorial (CSE) penetra pela borda leste e contribui com muitas das correntes de fronteira oeste ao longo da plataforma continental brasileira. Entretanto, a variabilidade da dinâmica nestas regiões, que se mostra importante por sua contribuição sobre o clima da região nordeste do Brasil, apresenta-se pouco estudada. O presente trabalho investigou estes importantes sistemas do Atlântico tropical utilizando o ROMS (Regional Ocean Model System). A primeira área de estudo compreendida entre 20°S-20°N e 42°W 15°E, com resolução horizontal de 1/6º e 30 camadas sigma (que acompanham o terreno). Variações sazonais do transporte zonal, estrutura das correntes e distribuição da TSM (Março e Agosto) obtidos numericamente foram avaliados e comparados com dados: de literatura, experimentais do PIRATA e observados por satélite. Os resultados desta simulação mostram que o modelo é capaz de reproduzir os principais aspectos da Subcorrente Equatorial (SE), Contra-corrente Norte Equatorial (CNE), Corrente do Golfo (CG) e os ramos central e norte dos sistemas de Corrente Sul Equatorial (cCSE/nCSE), em diferentes seções ao longo do equador. A comparação entre a estrutura térmica nos primeiros 500 m simulada e do Programa PIRATA mostra uma Camada de Mistura (MLD) bem reproduzida, particularmente, a ressurgência que induz uma MLD mais rasa verificada nas boias mais à leste durante o inverno austral até o final da primavera austral. A evolução sazonal do sistema Piscina Quente do Atlântico Sul (SAWP) Língua Fria (Cold Tongue) foi bem representado, que é importante para futuras previsões de variabilidade climática sobre as fronteiras continentais da parte sudoeste do Atlântico tropical. Do lado sudoeste do Atlântico tropical (05°S-25°S / 20°W-47°W), O ROMS (Regional Ocean Model System) foi utilizado pela primeira vez nesta área para simular a circulação oceânica utilizando uma malha de resolução horizontal de 1/12º com 40 camadas sigma, que acompanham o terreno, para resolução vertical. Para avaliação preliminar da configuração do ROMS adotada foram analisadas as distribuições superficiais e verticais de temperatura, além de calculadas as evoluções sazonais da camada bem misturada e dos balanços, atmosféricos e oceânicos, envolvendo a troca de calor dentro da camada bem misturada. A ordem de grandeza das componentes oceânicas (principalmente a difusão vertical e a advecção horizontal) é da mesma ordem de grandeza dos forçantes atmosféricos e quase sempre opostos entre si, com alguma diferença de fase e transporte dentro das camadas mais superficiais. Resultados de variabilidade interanual foram comparados com os primeiros dois anos de perfis de temperatura observados advindos dos três fundeios do programa PIRATA-SWE (Projeto PIRATA, Extensão Sudoeste). A estrutura térmica simulada nas camadas mais superficiais do oceano está em concordância com os resultados obtidos in situ. Resultados de simulação apontam para uma larga e relativamente fraca CSE, composta por uma sequência de núcleos não bem definidos e próximos a superfície. O transporte que flui para oeste da CSE nos primeiros 400 m de profundidade ao longo da seção que atravessa as boias PIRATA-SWE, calculado para simulação do ROMS entre 2005-2007, apresenta um volume médio transportado de 14,9 Sv, com um máximo observado em JFM (15,7 Sv) e um mínimo durante MJJ (13.8 Sv). Os resultados de simulação indicam que em 2005-2007 o transporte para oeste da CSE foi modulado pela variabilidade da componente zonal do vento. Três seções zonais, posicionadas do continente até a posição da boia PIRATA, confirmam transporte mais intenso da Sub-corrente do Norte do Brasil (SNB), fluindo para norte, e uma diminuição no transporte da Corrente do Brasil (CB),que flui para sul, durante maio de 2006 e maio de 2007, quando a bifurcação do ramo sul da CSE alcança sua posição mais ao sul. Por outro lado, o máximo escoamento da CB foi registrado durante janeiro de 2006, janeiro de 2007 e março de 2007, com um mínimo da SNB fluindo para norte em dezembro de 2005 e outubro/dezembro 2006, correspondendo ao período em que a bifurcação do ramo sul da CSE alcança sua posição mais ao norte (OND). A Elevação da Superfície do Mar (ESM) e a Energia Cinética turbulenta (ECT) superficial calculada a partir das simulações e dos produtos AVISO Rio05 apontam na superfície para os mais altos níveis de energia de meso-escala ao longo do ramo central da CSE e da SNB/CB. Resultados de modelagem ecológica usando o modelo NPZD acoplado com o ROMS confirmam esta região como uma área oligotrófica. Resultados do modelo ecológico são comparados com SeaWifs dataset e a dinâmica e a produção primária são localmente discutidos. Estes resultados preliminares disponibilizam mais informações diante da complexidade da região de divergência da SCE e encoraja-nos a conduzir estudos mais detalhados a respeito da dinâmica e do transporte de massa nessa região utilizando o ROMS. Este trabalho também apresenta a necessidade de continuação, ampliação e extensão vertical para o sistema de observação PIRATA-SWE, especialmente com medidas de salinidade em mais níveis de profundidade, além da instalação de medidores de correntes

Master of Science / Department of Mechanical and Nuclear Engineering / Dale E. Schinstock / Control theory is the study of feedback systems, and a methodology investigated by many engineering students throughout most universities. Because of control theory's broad and interdisciplinary nature, it necessitates further study by application through experimental learning and laboratory practice. Typically, the hardware used to connect the theoretical aspects of controls to the practical can be expensive, big, and time consuming to the students and instructors teaching on the equipment. Alternatively, using cheaper sensors and hardware, such as encoders and motor drivers, can obfuscate the collected data in a way that creates a disconnect between developed theoretical models and actual system results. This disconnect can dissuade the idea that systems can and will follow a modeled behavior. This thesis attempts to assess the feasibility of a piece of laboratory apparatus named the NERMLAB. Multiple experiments will be conducted on the NERMLAB system and compared against time-tested hardware to demonstrate the practicality of the NERMLAB system in control theory application.

The adsorption of dyes on activated carbon has been extensively studied in the past three decades. However, much due to the difficult to implement numerical procedures, these studies have been carried out without the necessary statistical background to make reliable conclusions. The main objective of this work was to perform the early stages of modeling and parameter estimation applied to the process of dyes adsorption on activated carbon, collaborating to the systematization of a computer routines set for the study of such process. The methodology has focused especially on the evaluation of the experimental error influence and linearization of the equilibrium models influence in the values of parameters and its confidence regions. The main routines used are part of a package called ESTIMA (PEQ/COPPE/UFRJ) which uses, basically, a stochastic method (Particle Swarm) together with a Gauss-Newton method in order to minimize the objective function. The parametric uncertainties have been compared by the elliptical approximation, the evaluation of several points obtained during minimization procedure, which are smaller than a determined limit, and an adapted method (SBA) from the Bootstrap method to build the parameters confidence region. Also, a methodology for model discrimination has been used and the effects of model linearization and proper characterization of experimental error have been studied. The realization of several replicates and subsequent error characterization have been shown of extremely importance to the study as the search for an alternative to obtain a more accurate estimate of the error in experimental conditions that have not been performed yet. It has been possible to experimentally show that the error on the amount adsorbed is indeed dependent of the error in the equilibrium concentration of adsorbate solution, a fact that, despite being known a priori, had not been yet demonstrated in other works. The comparison between linear and nonlinear methods also demonstrated how the linearization process negatively influences the correct data analysis and parameter determination. Through de analysis of the probabilities distribution of the equilibrium concentrations of the adsorbate solution (Ce), it has been shown that confidence region methods present a better performance when the dependent variable is transformed to the Log-Normal distribution, using the operation Neperian logarithm of Ce. / A adsorção de corantes têm sido extensivamente estudada nas três décadas passadas. Entretanto, muito devido à dificuldade de se implementarem procedimentos numéricos, estes estudos têm sido realizados sem o respaldo estatístico necessário. O objetivo principal desse estudo foi aplicar técnicas avançadas para o planejamento de experimentos e estimação de parâmetros direcionadas para o estudo de adsorção. Como objetivos específicos, pretende-se demonstrar os efeitos causados na qualidade dos parâmetros obtidos e na avaliação da incerteza desses parâmetros, através da região de confiança dos parâmetros quando comparado com técnicas normalmente utilizadas e contribuir, através dos resultados, para desenvolvimento de ferramentas computacionais para o estudo da adsorção de corantes em sólidos. As principais rotinas utilizadas fazem parte do pacote Estima (PEQ/COPPE/UFRJ) que utiliza um método estocástico (Enxame de Partículas) combinado com um método de otimização do tipo Gauss-Newton para a minimização da função objetivo na estimação dos parâmetros. Foram comparadas as incertezas paramétricas obtidas pela aproximação elíptica, por avaliação de diversos pontos obtidos durante a minimização que possuem valor da função objetivo menor ou igual a um certo limite de corte e um método adaptado (SBA) a partir do método do Bootstrap para construção da região de confiança dos parâmetros. Ainda, foi utilizada uma metodologia para discriminação de modelos e estudado os efeitos da linearização de modelos de isotermas de equilíbrio e da correta caracterização do erro experimental. A realização de várias réplicas e a consequente caracterização do erro experimental mostraram-se de extrema importância para o estudo bem como buscar alternativas para obter uma estimativa do erro experimental em condições onde ainda não foi realizado experimento. Foi possível comprovar experimentalmente que os erros na variável quantidade adsorvida realmente não são independentes dos erros na variável concentração de adsorbato no equilíbrio, fato que apesar de conhecido com antecedência até então não foi encontrado na literatura. A comparação entre os modelos lineares e não lineares também demonstrou como o processo de linearização influencia negativamente a correta análise dos dados e a determinação dos parâmetros. Através da análise da distribuição de probabilidades das concentrações de equilíbrio (Ce), foi mostrado que os métodos para construção da região de confiança apresentam melhor desempenho quando a variável dependente é transformada para a distribuição Log-Normal, fazendo a operação logaritmo neperiano de Ce.

Waste stabilization ponds (WSPs) are one of the most prevalent types of domestic wastewater treatment technologies employed worldwide, and global stressors such as urbanization, population growth, climate change, and water scarcity have increased the demand for reusing treated wastewater. The safe reuse of treated wastewater in agriculture can ease water scarcity, aid in food production, and reduce environmental degradation from the discharge of wastewater effluent to surface waters. The ability to predict virus concentrations in wastewater effluent is an important criterion for determining whether wastewater is suitable for discharge to the environment or for reuse in agriculture. However, many uncertainties remain about virus removal efficiency in WSPs and there is currently no mechanistic or empirical model that reliably predicts virus removal in WSPs. The overall objective of this thesis research was to model the extent of virus removal in individual waste stabilization ponds to support the reuse of wastewater. A literature review was used to create a database of estimated apparent virus removal rate coefficients (Kv,app) in three different WSP types (anaerobic, facultative, and maturation ponds). The database consisted of 249 paired influent and effluent concentrations of enteric viruses or bacteriophages from 44 unique WSP systems, comprised of 112 individual WSPs from 19 different countries. Apparent virus removal rate coefficients (Kv,app) were calculated for each individual WSP using the following three mathematical models from reactor theory: complete mix, plug flow, and dispersed flow. Pearson’s correlation analysis was used to determine correlations between Kv,app values and the following design, operational, and environmental parameters: solar radiation, air temperature, pond depth, hydraulic retention time (HRT), and virus loading rates. The median Kv,app values were greater for anaerobic ponds than for facultative and maturation ponds; however, Kv,app values in facultative and maturation ponds had more significant correlations with design, operational, and environmental parameters. Additionally, Kv,app values appear to be significantly different for various types of enteric viruses and bacteriophages. Alternative multiple linear regression equations were developed to predict Kv,app values using the design, operational, and environmental parameters as explanatory variables. Analysis of variance (ANOVA) tests were used to select the most appropriate multiple linear regression equations with the least amount of explanatory variables. The most appropriate plug flow and dispersed flow multiple linear regression equations for predicting Kv,app values included air temperature and HRT as explanatory variables. The results indicate that the plug flow regression equation was able to better predict Kv,app values (R2 = 0.38) than the dispersed flow regression equation (R2 = 0.24) in facultative and maturation ponds based on the dataset. However, both the dispersed flow and plug flow models had R2 values of approximately 0.84 when they were used to predict effluent virus concentrations in facultative and maturation ponds based on the dataset. According to this research, the plug flow regression equation is recommended for predicting apparent virus removal rate coefficients in WSPs. However, a multi-model approach that utilizes both the plug flow and dispersed flow models may yield a more robust mathematical model that can improve WSP design, reliably predict virus removal in WSPs, and ultimately be used to support wastewater reuse.

This thesis focuses on studying the interaction and evolution of the needle domains in barium titanate single crystal through the simulation and experimental methods. The results are expected to assist in the interpretation of the arrangement and evolution of the needle domains and improve the design of future material. The existence of a needle domain gives rise to an internal stress field and electric field around the needle tip, which influences the polarization switching process and crack propagation in a single crystal. A model is established to study the interaction and evolution of the needle domains in barium titanate single crystals using the theory of dislocations. Considering the electrical and mechanical incompatibility at the needle tip, the fields produced by a needle domain are represented using the fields due to the equivalent edge dislocations and line charges distributed over the needle tip. Accordingly, the dislocation fields derived by Barnett and Lothe for anisotropic piezoelectric media are used to analyse the stress and electric fields around the needle domains. The calculation of the modified Peach-Koehler force and the total energy due to the needle domains is used to study the interaction among the needle domains and the stability of the needle pattern. Through experimental observation, we further know about the microstructure and common pattern of needle domains. X-ray diffraction is used to map the shape of needle tip and detect the strain field around the needle tip. The interaction of pairs of needle domains in an infinite piezoelectric body is studied. It is found that the needle tip interactions tend to be dominated by the electrostatic terms. Additionally, the stability of groups of needle domains is investigated. Stable configurations of needle domains in a herringbone pattern are identified, consistent with experimental evidence. However, comb-like arrays of needles are found to be unstable. This is contrary to experimental observations, where needle domains are observed in aligned arrays. This contradictory result leads to an analysis of the effect of charge produced by the polarization jump at a needle tip on domain interaction. The existence and position of stable equilibrium states are found to be sensitive to a change in the quantity of polarization charge. When the polarization charge is reduced to about 48% of its theoretical value, the modified model works well to interpret the stability of comb-like needle pattern and herringbone needle pattern. A viscous model is proposed to further analyse the evolution of the needle domains under the external perturbation. Based on the superposition theory proposed by Van der Giessen, boundary value problems are discussed. Single needles and pairs of needle domains are selected to analyse the effect of boundary condition on the distribution and arrangement of the needle domains. After that, the evolution of the comb-like needle domains under the applied external loads is studied. During the process of analysis, a lattice friction model, and the viscous model are compared.

Durant ces 20 dernières années, de nombreuses études réalisées chez l’homme ont mis en évidence l’utilité de la Variabilité de la Fréquence Cardiaque (VFC) comme outil d’investigation de l’activité du Système Nerveux Autonome (SNA). Des études longitudinales et transversales ont par ailleurs démontré des relations fortes entre SNA, entrainement et performance. La recherche d’indicateurs biologiques permettant au mieux de paramétrer la charge d’entraînement a conduit à l’étude de différents paramètres parmi lesquels la VFC. L’objectif de l’ensemble de ce travail de thèse a été, à la fois, l’étude de la prédiction de la performance en natation ainsi que la modélisation des effets de l’entraînement sur le SNA. L’étude I modélise les effets de l’entraînement sur l’activité parasympathique au travers du modèle de Banister, initialement conçu pour représenter les effets de l’entraînement sur la performance. Une relation significative de type logarithmique est démontrée, également, entre l’activité parasympathique et la performance. L’étude II démontre la pertinence de la VFC dans le pilotage et l’optimisation de la charge d’entraînement. Cette étude a utilisé les paramètres issus des modèles linéaire et non-linéaire des 10 nageurs pour analyser l’influence sur la performance et l’activité parasympathique de la charge d’entraînement. Cette étude rend compte de l’application pratique de la modélisation mathématique et des simulations informatiques dans la prédiction de la performance et l’optimisation de la charge d’entraînement en vue de maximiser à la fois les gains de performance et d’activité parasympathique. L’ensemble de ce travail démontre, au travers de la modélisation mathématique des réponses à l’entraînement de l’activité parasympathique et sa confrontation aux réponses de la performance, que la puissance spectrale en HF est un outil non invasif et facilement utilisable en routine pour optimiser l’entraînement. Au-delà de la démonstration d’une relation significative, c’est la mise en évidence d’une évolution en phase de ce paramètre physiologique et de la performance qui a été démontrée / Over the past 20 years, numerous studies in humans have demonstrated the usefulness of Heart Rate Variability (HRV) as a tool for investigating the activity of Autonomic Nervous System (ANS). Longitudinal and transversal studies have also shown a strong relationship between ANS activity, training load and performance. Monitoring of the training load has led to the study of various physiological parameters including the HRV. The goal of all this work was the study of the abilities of ANS parameters to predict the level of performance in swimming, as well as, modeling the effects of training load on the parameters of ANS. Study I models the effects of training on parasympathetic activity through the Banister model, originally designed to represent the effects of training on performance. A significant logarithmic relationship was demonstrated between parasympathetic activity and performance. Study II demonstrates the relevance of HRV and mathematical modeling to drive and optimize the training load. This study, using model parameters calculated from linear and non-linear mathematical formulation for 10 swimmers, analyzes the ability of computer simulation to predict performance and parasympathetic activity in response to the training load. The results demonstrate the practical application of mathematical modeling and computer simulations in predicting the performance and optimization of the training load to maximize both performance gains and parasympathetic activity All this work demonstrates, through mathematical modeling, the relevance of HF spectral power of HRV as a non-invasive tool, easy to use in routine, to optimize the training load and predict the performance in swimming. Beyond the demonstration of a significant relationship between parasympathetic activity and performance, it was an evolution in phase of these two parameters that was highlighted

Orientadores: Rubens Maciel Filho, Aline Carvalho da Costa / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-08T00:17:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CcopaRivera_ElmerAlberto_D.pdf: 3934194 bytes, checksum: 1c6032aefcc3c385ecff9996d19bfe11 (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: Esta tese aborda aplicações de modelagem, metodologias sistemáticas e confiáveis de otimização, além de ferramentas computacionais. Estas áreas podem capturar características quantitativas essenciais dos bioprocessos e possuem grande impacto nas práticas modernas da melhoria de desempenho dos processos petroquímicos e mecânicos. É evidente que o mesmo deve ocorrer com os bioprocessos, uma área em que ainda poucos estudos e desenvolvimentos foram feitos. Porém, espera-se que os bioprocessos construídos em cima dos métodos que consideram a análise do problema, codificados como uma ferramenta matemática apropriada para o uso das ferramentas da engenharia de processos assistida por computador, convertam resultados numéricos em soluções de engenharia úteis para produzir, finalmente, uma melhor compreensão de tais sistemas. Diferentes tipos de metodologias, apropriadas para aplicações em computador, foram estudadas com esta finalidade. Os métodos propostos foram aplicados ao desenvolvimento e otimização da produção de bioetanol. A parte central desta tese consiste de artigos científicos (Capítulos 3 - 8). O Capítulo 3 concentra-se nas técnicas de otimização para estimar os parâmetros do modelo cinético do processo de fermentação alcoólica em batelada para a produção de etanol usando Saccharomyces cerevisiae. O Algoritmo Quasi-Newton (QN) e o Algoritmo Genético de código real (RGA) foram usados para resolver o problema de estimação e encontrar uma solução ótima. O Capítulo 4 fornece um modelo híbrido adaptativo que considera o efeito da temperatura na cinética da fermentação alcoólica, representada por redes neurais. O potencial de um RGA e de um algoritmo genético de código binário (BGA), para re-estimar os parâmetros da rede neural, foram avaliados. O desempenho destes algoritmos foi comparado com o algoritmo Quasi-Newton (QN). No Capítulo 5 foi avaliado um procedimento para o desenvolvimento de um modelo matemático robusto para um processo de fermentação alcoólica industrial. O modelo proposto é um modelo híbrido neural, que combina equações de balanço de massa e energia com redes do tipo Functional Link Network para descrever a cinética. Estas redes apresentaram uma boa capacidade de aproximação não-linear, embora a estimação dos seus pesos seja linear. O Capítulo 6 propõe uma nova metodologia para estimação de parâmetros cinéticos. A primeira etapa consiste na obtenção de valores iniciais para todos os parâmetros do modelo. Conseqüentemente, um RGA foi usado para a estimação simultânea dos parâmetros. Na terceira etapa, os parâmetros mais significativos foram identificados usando o planejamento Placket-Burman (PB). Finalmente, os parâmetros mais significativos foram otimizados usando o algoritmo QN, que converge para o ótimo muito mais rápido que o RGA. No Capítulo 7 a modelagem de processos biotecnológicos foi estudada com foco no desenvolvimento das metodologias que podem ser usadas sempre que uma reestimação dos parâmetros seja necessária. O desempenho de um modelo híbrido neural e de um modelo fenomenológico, ambos considerando o efeito da temperatura na cinética, foi avaliado não somente em termos de sua exatidão em descrever os dados experimentais, mas principalmente pelas dificuldades envolvidas na adaptação de seus parâmetros. No Capítulo 8, o modelo não-linear de um processo de fermentação alcoólica extrativa, representado por Redes Neurais Multilayer Perceptron foi otimizado, usando RGA e BGA, para encontrar condições ótimas de operação. A fim de verificar a validade do modelo neural, os resultados foram comparados à otimização de um modelo determinístico, onde os parâmetros cinéticos foram determinados experimentalmente como funções da temperatura. Adicionalmente, o Apêndice A apresenta informações suplementares a respeito da verificação do comportamento não-linear das variáveis do processo extrativo de fermentação alcoólica. Com a finalidade de comparar os resultados de otimização deste processo empregando algoritmos genéticos, o Apêndice B apresenta os resultados de otimização usando Programação Quadrática Sucessiva / Abstract: This thesis addresses the issues of modeling, systematic and reliable optimization methodologies, analysis and computational tools. These fields can capture essential quantitative features of the processes and have a great impact on the modern practices of petrochemical and mechanical process performance improvement. It is evident that the same should occur with bioprocesses, a field in which very little studies and developments has been made. However, it is expected that the bioprocesses built upon methods that consider the problem analysis, codified into a mathematical tool appropriate for the use of computer aided process engineering tools, will transform numerical results into useful engineering solution to finally produce a better understanding of the bioprocess. Different types of models, suitable for computer-aided applications, have been studied for this purpose. The proposed methods are applied to the development and optimization of bioethanol production. The main part of the thesis consists of journal papers (Chapters 3 - 8). Chapter 3 focuses on the optimization techniques to estimate the kinetic model parameters of batch fermentation process for ethanol production using Saccharomyces cerevisiae. The potential of Quasi-Newton (QN) and Real-Coded Genetic Algorithm (RGA) to solve the estimation problem is considered to find out the optimal solution. Chapter 4 provides an adaptive hybrid model that considers the effect of temperature on the kinetics of alcoholic fermentation, represented by neural networks. The potential of a RGA and a binary-coded genetic algorithm (BGA) to re-estimate the parameters of the neural network is evaluated. These algorithms were compared to the quasi-newton algorithm (QN) in terms of performance of the hybrid model. In the Chapter 5 a procedure for the development of a robust mathematical model for an industrial alcoholic fermentation process was evaluated. The proposed model is a hybrid neural model, which combines mass and energy balance equations with Functional Link Networks to describe the kinetics. These networks have been shown to have a good non linear approximation capability, although the estimation of its weights is linear. Chapter 6 proposes a new methodology to estimation of kinetic parameters. The first step is to obtain initial values for all parameters in the model and then a RGA is used to calculate the parameters in the model. The third step is to identify the most significant of the parameters using Plackett and Burman design (PB) and finally the most significant are optimized using a QN algorithm, which converges much more quickly than RGA to the optimal. In the Chapter 7 the modeling of biotechnological processes is studied with focus on developing methodologies that can be used always that a re-estimation of parameters is necessary. The performance of a hybrid neural model and a first-principles model, both considering the effect of temperature on the kinetics, are evaluated not only by their accuracy in describing experimental data, but mainly by the difficulties involved in the adaptation of their parameters. In the Chapter 8 the non-linear model of an extractive alcoholic fermentation process, represented by neural networks, is optimized using RGA and BGA to determine the optimal operational conditions. In order to check the validity of the computational modeling, the results were compared to the optimization of a deterministic model, whose parameters were experimentally determined as functions of the temperature. Furthermore, Appendix A provides additional information regarding the verification of the non-linear behavior of the variables of the extractive alcoholic fermentation process. With the purpose to compare the optimization performances of this process by genetic algorithms, Appendix B presents the results of optimization using successive quadratic programming / Doutorado / Desenvolvimento de Processos Químicos / Doutor em Engenharia Química