Made available in DSpace on 2014-12-17T15:01:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RutnineiaJAN_DISSERT.pdf: 2458367 bytes, checksum: 85c886cdf30c46341e5edbe2a5517375 (MD5) Previous issue date: 2012-02-08 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / A chemical process optimization and control is strongly correlated with the quantity of information can be obtained from the system. In biotechnological processes, where the transforming agent is a cell, many variables can interfere in the process, leading to changes in the microorganism metabolism and affecting the quantity and quality of final product. Therefore, the continuously monitoring of the variables that interfere in the bioprocess, is crucial to be able to act on certain variables of the system, keeping it under desirable operational conditions and control. In general, during a fermentation process, the analysis of important parameters such as substrate, product and cells concentration, is done off-line, requiring sampling, pretreatment and analytical procedures. Therefore, this steps require a significant run time and the use of high purity chemical reagents to be done. In order to implement a real time monitoring system for a benchtop bioreactor, these study was conducted in two steps: (i) The development of a software that presents a communication interface between bioreactor and computer based on data acquisition and process variables data recording, that are pH, temperature, dissolved oxygen, level, foam level, agitation frequency and the input setpoints of the operational parameters of the bioreactor control unit; (ii) The development of an analytical method using near-infrared spectroscopy (NIRS) in order to enable substrate, products and cells concentration monitoring during a fermentation process for ethanol production using the yeast Saccharomyces cerevisiae. Three fermentation runs were conducted (F1, F2 and F3) that were monitored by NIRS and subsequent sampling for analytical characterization. The data obtained were used for calibration and validation, where pre-treatments combined or not with smoothing filters were applied to spectrum data. The most satisfactory results were obtained when the calibration models were constructed from real samples of culture medium removed from the fermentation assays F1, F2 and F3, showing that the analytical method based on NIRS can be used as a fast and effective method to quantify cells, substrate and products concentration what enables the implementation of insitu real time monitoring of fermentation processes / A realiza??o de otimiza??o e controle de um processo qu?mico est? fortemente correlacionada ao quanto de informa??o ? poss?vel se obter dinamicamente do sistema. No caso particular dos processos biotecnol?gicos, como o agente transformador ? um ser vivo, diversas vari?veis podem interferir sobre o processo, conduzindo a mudan?as no metabolismo dos microorganismos e, consequentemente, afetando a quantidade e qualidade do produto final. Desta forma, monitorar continuamente as vari?veis que interferem nos processos biotecnol?gicos ? de fundamental import?ncia para que se possa atuar sobre certas vari?veis do sistema, mantendo-o sob controle operacional e em condi??es desejadas. Em geral, durante um processo de fermenta??o, a an?lise de par?metros importantes, tais como concentra??o de substrato, produtos e c?lulas, ? feita de forma off-line, necessitando de amostragens, pr?-tratamentos e procedimentos anal?ticos. Portanto, tais etapas demandam um tempo significativo para execu??o, al?m do uso de reagentes qu?micos com elevado grau de pureza. Com o objetivo de implementar um sistema de monitoramento em tempo real (on-line) para um biorreator em escala laboratorial, o presente trabalho foi realizado em duas etapas: (i) o desenvolvimento de um programa computacional com interface de comunica??o entre o biorreator e o computador visando realizar a aquisi??o e registro de dados das vari?veis monitoradas no processo, tais como: pH, temperatura, oxig?nio dissolvido, n?vel de espuma e rota??o do agitador, al?m da entrada de set-points dos par?metros operacionais da unidade de controle do biorreator; (ii) o desenvolvimento de um m?todo anal?tico quimiom?trico utilizando espectroscopia no infravermelho pr?ximo (NIRS), visando promover o monitoramento em tempo real da concentra??o de substrato, produtos e c?lulas durante um processo fermentativo para produ??o de etanol, usando como microrganismo a levedura Saccharomyces cerevisae. Foram realizados tr?s cultivos (F1, F2 e F3) nas mesmas condi??es de fermenta??o em biorreator, sendo as mesmas monitoradas utilizando o NIRS e realizando-se amostragem para posterior caracteriza??o anal?tica. A partir dos dados obtidos, foram feitos testes para calibra??o e valida??o das informa??es obtidas com o NIRS, utilizando-se v?rios pr?-tratamentos com a aplica??o ou n?o de filtros de suaviza??o de ru?dos dos espectros. Os resultados mais satisfat?rios foram obtidos quando os modelos de calibra??o foram constru?dos a partir de amostras reais do meio de cultivo retiradas dos ensaios de fermenta??o F1, F2 e F3, apresentando correla??o linear superiores a 0,97 e reduzidos erros de predi??o quando comparados aos outros modelos de calibra??o obtidos. Os resultados mostram que o m?todo anal?tico baseado no NIRS pode ser utilizado como um m?todo r?pido e eficaz para quantificar concentra??es de c?lulas, substrato e produtos, permitindo a implementa??o do monitoramento em tempo real e in situ de processos fermentativos

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:29:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 3958.pdf: 6641801 bytes, checksum: a9bfe381c8418a0f649ea728b37c8c2d (MD5) Previous issue date: 2011-08-29 / Financiadora de Estudos e Projetos / Madeira River is the fourth major river of the planet considering its discharge, only behind the Amazonas, Congo and Orinoco rivers. It is the main affluent contributing with half of the suspended solids transported by the Amazon River. In the present work a limnological research was carried out in a 300 Km stretch of Middle Madeira River. Two different approaches were adopted in order to characterize physically and chemically the system: A real time monitoring of physical and chemical variables at short time intervals and trimestrally punctual surveys. Seven field expeditions were carried out corresponding to different hydrological periods: decreasing water level, low water, rising water level and high waters. Eight sampling stations were distributed along the 300 km of River Madeira stretch for measurements of physical and chemical variables, plus water and plankton samples collection. Some variables were measured in situ by the Yellowsprings multiparameter probe and water was taken for laboratory suspended matter, nutrient and ion cocentration measurements. In the real time monitoring the measurements were taken each 30 minutes along 423 days in the period between 23/01/2010 and 22/03/2011. The results obtained evidenced the strong influence of the hydrological cycle on the water turbidity, electrical conductivity, dissolved oxygen concentration and pH. Short time pulses starting with abrupt changes in the water level and discharge of River Madeira greatly influenced water turbidity and electrical conductivity. The zooplankton community was composed by 101 taxa, being Rotifera the group of highest species richness (45 species). Copepoda was a group with noticeably high richness of species, being represented by fifteen species, among which some Amazon endemic taxa. Total diversity is moderate compared to other fluvial systems in Brazil. Protozoa was the group that contributed most to the zooplankton biomass particularly in the periods of decreasing water and low water levels of the year 2010. Mean density of zooplankton was 9,714 ind. m-3 and mean biomass was relatively low with a mean value of 14.22 x 103 μg.m-3. The zooplankton community is probably limited by the low primary productivity of this white water river and primarily responds to the wide fluctuaions of the main driving forces of the system, both the seasonal and interannual changes in the river water level. / O rio Madeira gracas as caracteristicas geomorfologicas e climaticas de sua bacia hidrografica apresenta uma intensa atividade hidrologica e biogeoquimica sendo o 4o maior rio do planeta em termos de vazao. Em adicao a sua reconhecida relevancia ecologica e social, o rio Madeira ganhou tambem proeminencia economica a partir dos empreendimentos hidreletricos planejados para o aproveitamento dessas elevadas vazoes. Foram utilizadas duas abordagens distintas para a caracterizacao limnologica espacial e temporal do rio Madeira: (i) o monitoramento sistematico de um conjunto de 51 variaveis fisicas e quimicas e zooplancton amostrados trimestralmente e, (ii) o monitoramento de seis variaveis fisicas e quimicas em tempo real e curtos intervalos de tempo. Para o monitoramento sistematico foram realizadas sete campanhas de campo trimestrais representativas dos periodos de vazante, aguas baixas, enchente, aguas altas em oito estacoes distribuidas ao longo de 300 Km no rio Madeira com amostragem de variaveis fisicas, quimicas e da comunidade zooplanctonica para posterior analise em laboratorio. No monitoramento em tempo real as medidas foram realizadas a cada 30 minutos durante 423 dias, no periodo de 23/01/10 a 22/03/11, preenchendo uma importante lacuna no conhecimento limnologico da dinamica do rio Madeira combinando medicoes continuas e acuradas em curtos intervalos de tempo durante um periodo superior a um ciclo sazonal completo. Os resultados obtidos evidenciaram a forte influencia da sazonalidade e do ciclo hidrologico sobre a turbidez, condutividade, oxigenio dissolvido, pH e solidos dissolvidos. Pulsos de curta duracao iniciados por oscilacoes repentinas nas vazoes e niveis do rio Madeira determinaram variacoes rapidas e expressivas na turbidez, condutividade e solidos dissolvidos. A comunidade zooplanctonica foi constituida por 101 taxons, sendo o grupo Rotifera o de maior riqueza (45 especies). Os Copepoda foram representados por 15 especies entre as quais se destacaram especies endemicas amazonicas. A densidade media do zooplancton foi de 9.714 ind.m-3 e a biomassa apresentou valor medio de 14,22 x 103 μg. m-3, considerado baixo. A comunidade zooplanctonica e provavelmente limitada pelas altas vazoes e baixa produtividade primaria, e assim como outros parametros analisados, responde com amplas flutuacoes a principal funcao de forca do sistema, as variacoes sazonais e interanuais no nivel de agua do rio.

Os estimadores de estado são ferramentas primordiais para monitoramento em tempo real dos sistemas elétricos de potência, principalmente por permitir a execução de funções básicas relacionadas à segurança destes sistemas. No entanto, nos sistemas de distribuição, por possuírem uma série de particularidades e pelo reduzido número de medidas disponíveis em tempo real, os estimadores de estado convencionais desenvolvidos para sistemas de transmissão não são capazes de oferecer boas estimativas para determinação do estado da rede. Neste contexto, o Estimador de Demanda Trifásico em Tempo Real (EDTTR) desenvolvido neste trabalho, fundamentado nos métodos de estimação de demanda, tem como foco principal proporcionar maior precisão ao monitoramento da rede primária de alimentadores de distribuição radiais, ao contemplar as características intrínsecas do modelo da rede. O EDTTR consiste em dois estágios principais: o primeiro é caracterizado pela estimação off-line das demandas dos transformadores de distribuição por meio do processo de agregação de cargas, considerando informações dos consumidores. O segundo estágio é realizado em tempo real, utiliza um algoritmo eficiente de Varredura Direta Inversa para a solução do fluxo de carga, auxiliado da estrutura de dados chamada Representação Nó-Profundidade para armazenar a topologia da rede. Neste estágio também ocorre o ajuste recursivo das estimativas obtidas no Estágio 1 com base nas poucas medidas disponíveis em tempo real. No intuito de melhorar a representação da rede primária, o EDTTR desenvolvido possibilita o tratamento dos transformadores de distribuição conectados em Delta-Yn. Esta proposição permite uma caracterização do modelo das cargas mais fiel, sendo capaz de superar problemas de convergência, além de contribuir para a qualidade do processo de estimação. Desenvolveu-se, também, uma plataforma de testes que permite a análise do impacto de fatores que deterioram o processo de estimação de demandas, como: a má classificação dos consumidores, o comportamento dos mesmos, que na prática não é exatamente igual ao da classe de carga a ele atribuída, a possibilidade de perdas não técnicas, erros grosseiros e falhas de comunicação nos medidores do alimentador. O EDTTR foi validado em simulações utilizando um alimentador real da cidade de Ribeirão Preto com base em dados fornecidos pela distribuidora CPFL Paulista. / The state estimators are primordial tools for electric power systems real time monitoring. These tools allow the execution of basic functions related to systems security. However, conventional state estimators, developed for transmission systems, can not provide good estimates to the state of distribution systems. This is due to two main factors, the few real time measures available in distribution systems, and the intrinsic complexity of them. In this context, the developed Real Time Three-Phase Load Estimator (EDTTR), based on load estimation methods, aims to provide better estimates to the monitoring of the primary network of radial distribution feeders, considering all the intrinsic sets of the system model. The EDTTR consists of two main stages: the first is characterized by the off-line load estimation of the distribution transformers by a load aggregation process, which uses consumers information as input data. In the second stage the off-line estimates obtained in Stage 1 are recursively refined in real-time basing on the available measurements. This procedure is executed by a computationally efficient backward/forward sweep load flow algorithm based on the data structure called Node-depth Encoding. The developed EDTTR allows the treatment of distribution transformers connected in Delta-Yn improving the primary network representation. A test platform is also developed that enables the analysis of the impact of factors that deteriorate the demand estimation process, such as the poor classification of consumers, the poor representativeness of the load class for certain consumers, the possibility of non-technical losses, and of gross errors and communication faults in the feeder meters. The developed EDTTR performance was tested in simulations that uses a real feeder from Ribeirão Preto city, based on system data provided by CPFL Paulista utility.

Made available in DSpace on 2016-12-23T14:07:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Texto.pdf: 1767882 bytes, checksum: f8f65214aa10171d5d8bab0355646542 (MD5) Previous issue date: 2009-10-05 / No Brasil, até pouco tempo atrás, a qualidade da energia elétrica estava relacionada, basicamente, com interrupções do fornecimento de energia e a certas cargas especiais da indústria. Porém, nos últimos anos, sob a direção da agência reguladora do setor, a ANEEL (Agência Nacional de Energia Elétrica), juntamente com especialistas, a área de qualidade da energia elétrica passou a receber uma atenção significativa, sendo legislada e adquirindo suas regulamentações iniciais. A área de Qualidade da Energia Elétrica passou, então, a formalmente existir e abranger um conjunto maior de fenômenos e eventos da rede elétrica. Em função dessa recente regulamentação, este trabalho apresenta o projeto de um medidor da qualidade da energia elétrica. Um dos focos do medidor é ser de baixo custo, tornando-o viável para o uso em grande escala. Este medidor é um sistema eletrônico que processa digitalmente os sinais de tensão da rede elétrica, extraindo os dados relacionados à qualidade da energia elétrica; tais dados são armazenados localmente e, posteriormente, acessados remotamente e enviados para um banco de dados, de forma que possam ser analisados. / Some years ago in Brazil the power quality was related, basically, with interruption of supplied energy and certain special loads of industry. In recent years, however, under controls of the regulating agency ANEEL (Agência Nacional de Energia Elétrica) and with specialists, the power quality area received the due attention and was legislated and acquired regulations. So, finally, the area of Power Quality was formally created and now it embraces several electrical phenomena and events. Because of the new regulations, this work presents a project of a power quality meter. One of meter s focuses is to be a low cost system and becomes able to be used in large scale. This power quality meter is an electronic system that processes the voltage signal of electrical network and extracts data related to power quality; the data are locally stored and after they are remotely accessed and transmitted to a data base to be analyzed.

Os estimadores de estado são ferramentas primordiais para monitoramento em tempo real dos sistemas elétricos de potência, principalmente por permitir a execução de funções básicas relacionadas à segurança destes sistemas. No entanto, nos sistemas de distribuição, por possuírem uma série de particularidades e pelo reduzido número de medidas disponíveis em tempo real, os estimadores de estado convencionais desenvolvidos para sistemas de transmissão não são capazes de oferecer boas estimativas para determinação do estado da rede. Neste contexto, o Estimador de Demanda Trifásico em Tempo Real (EDTTR) desenvolvido neste trabalho, fundamentado nos métodos de estimação de demanda, tem como foco principal proporcionar maior precisão ao monitoramento da rede primária de alimentadores de distribuição radiais, ao contemplar as características intrínsecas do modelo da rede. O EDTTR consiste em dois estágios principais: o primeiro é caracterizado pela estimação off-line das demandas dos transformadores de distribuição por meio do processo de agregação de cargas, considerando informações dos consumidores. O segundo estágio é realizado em tempo real, utiliza um algoritmo eficiente de Varredura Direta Inversa para a solução do fluxo de carga, auxiliado da estrutura de dados chamada Representação Nó-Profundidade para armazenar a topologia da rede. Neste estágio também ocorre o ajuste recursivo das estimativas obtidas no Estágio 1 com base nas poucas medidas disponíveis em tempo real. No intuito de melhorar a representação da rede primária, o EDTTR desenvolvido possibilita o tratamento dos transformadores de distribuição conectados em Delta-Yn. Esta proposição permite uma caracterização do modelo das cargas mais fiel, sendo capaz de superar problemas de convergência, além de contribuir para a qualidade do processo de estimação. Desenvolveu-se, também, uma plataforma de testes que permite a análise do impacto de fatores que deterioram o processo de estimação de demandas, como: a má classificação dos consumidores, o comportamento dos mesmos, que na prática não é exatamente igual ao da classe de carga a ele atribuída, a possibilidade de perdas não técnicas, erros grosseiros e falhas de comunicação nos medidores do alimentador. O EDTTR foi validado em simulações utilizando um alimentador real da cidade de Ribeirão Preto com base em dados fornecidos pela distribuidora CPFL Paulista. / The state estimators are primordial tools for electric power systems real time monitoring. These tools allow the execution of basic functions related to systems security. However, conventional state estimators, developed for transmission systems, can not provide good estimates to the state of distribution systems. This is due to two main factors, the few real time measures available in distribution systems, and the intrinsic complexity of them. In this context, the developed Real Time Three-Phase Load Estimator (EDTTR), based on load estimation methods, aims to provide better estimates to the monitoring of the primary network of radial distribution feeders, considering all the intrinsic sets of the system model. The EDTTR consists of two main stages: the first is characterized by the off-line load estimation of the distribution transformers by a load aggregation process, which uses consumers information as input data. In the second stage the off-line estimates obtained in Stage 1 are recursively refined in real-time basing on the available measurements. This procedure is executed by a computationally efficient backward/forward sweep load flow algorithm based on the data structure called Node-depth Encoding. The developed EDTTR allows the treatment of distribution transformers connected in Delta-Yn improving the primary network representation. A test platform is also developed that enables the analysis of the impact of factors that deteriorate the demand estimation process, such as the poor classification of consumers, the poor representativeness of the load class for certain consumers, the possibility of non-technical losses, and of gross errors and communication faults in the feeder meters. The developed EDTTR performance was tested in simulations that uses a real feeder from Ribeirão Preto city, based on system data provided by CPFL Paulista utility.