[pt] Calibrações manuais periódicas asseguram o funcionamento correto de um instrumento durante certo período de tempo, mas não garantem que sensores defeituosos permaneçam calibrados por outros períodos, além de eventualmente serem desnecessárias. Em plantas industriais, a análise dos sinais fornecidos pelos sensores que monitoram os processos de produção é uma tarefa difícil em virtude da grande dimensão dos dados. Portanto, uma estratégia de monitoramento e correção online para múltiplos sensores se faz necessária. Este trabalho propõe a utilização de dois modelos: um que emprega Redes Neurais Auto-Associativas com Treinamento Robusto Modificado (RNAAM), e outro que emprega o Teste Seqüencial da Razão de Probabilidade (SPRT) e Lógica Fuzzy. Esses modelos são aplicados em um sistema de monitoramento para auto-correção online e auto-validação das medições realizadas por um grande número de sensores. Diferentemente dos modelos existentes, o sistema proposto faz uso de apenas uma RNAAM para reconstruir os sinais dos sensores com falha. Além disso, os estados do sensor e do modelo de auto-correção são validados por meio dos módulos de confiabilidade e de classificação, respectivamente. Para avaliação do modelo, faz-se uso de uma base de dados com medidas de sensores industriais que controlam e realizam o monitoramento de um motor de combustão interna, instalado em um caminhão de mineração. Os resultados obtidos mostram a capacidade do modelo proposto de mapear e corrigir, com um baixo nível de erro, os sinais dos sensores que apresentam falhas, além de fornecer ao especialista uma ferramenta para a realização de cronogramas de revisão de sensores. / [en] Periodical manual calibrations assure the correct operation of an instrument for a certain period of time, but do not guarantee that faulty sensors remain calibrated for other periods, besides being occasionally unnecessary. In industrial plants the analysis of signals from sensors that monitor a plant is a difficult task due to the high-dimensionality of data. Therefore an online strategy for monitoring and correcting multiple sensors is required. This work proposes the use of two models: one that employs Auto Associative Neural Networks with a Modified Robust Training, and another that employs the Sequential Probability Ratio Test (SPRT) and Fuzzy Logic. These models are applied to an online monitoring system for self-correction and selfvalidation of measurements generated by a large number of sensors. Unlike existing models, the proposed system makes use of only one AANN to reconstruct signals from faulty sensors. Moreover, the states of the sensor and of the self correction model are validated through the reliability and classification modules, respectively. The model is evaluated with a database containing measurements of industrial sensors that control and carry out the monitoring of an internal combustion engine installed in a mining truck. Experimental results show the ability of the proposed model to map and correct signals from faulty sensors with a low error, and to provide a tool for sensor review scheduling.

[pt] Esta tese trata do desenvolvimento de sensores para a monitoração do fluxo de campo magnético utilizando fibras ópticas. A principal motivação reside no uso destes sensores no control da condição de hidrogeradores. Duas tecnologias de sensoriamento com fibras ópticas são exploradas. A primeira baseia-se no uso de redes de Bragg e a segunda no emprego de interferômetros modais em fibras ópticas microestruturadas que apresentam alta birefringência. Em ambos os casos as fibras são recobertas por uma camada de material compósito magnetoestrictivo, que responde ao campo magnético deformando-se. Esta deformação é transferida para a rede de Bragg ou para a fibra microestruturada, produzindo uma resposta dependente do campo magnético. Os sensores desenvolvidos são leves e compactos. O sensor baseado em redes de Bragg, de formato cilíndrico com 1,5 mm de diâmetro e 7 mm de comprimento, passou por testes estáticos em campos magnéticos de até 750 mT tendo apresentado uma resolução de 0,3 mT. Testes dinâmicos foram realizados em um rotor de bancada desbalanceado e os resultados obtidos comparados com os fornecidos por um sensor magnético de efeito Hall mostrando excelente concordância. O sensor a fibra óptica interferométrico foi caracterizado estaticamente, tendo apresentado uma sensibilidade ao campo magnético duas vezes superior à do sensor baseado em redes de Bragg. / [en] This work explores the use of optical fiber sensors for the measurement of magnetic fields. In focus are applications in the condition monitoring of hydrogenerators, in particular for the measurement of the air gap, which consists in the space between rotor and stator of the synchronous machine. Two different fiber optic sensing principles were employed to develop magnetic field sensors. The first was based on fiber Bragg gratings and the second on an in-fiber modal interferometer, where the two orthogonally polarized modes of a high birefringent microstructured fiber generate fringes over the optical spectrum of a broad band source. In both cases, the fibers are coated by a thick layer of a magnetostrictive composite that deforms due to changes in its magnetization state. Strains in the coating are transferred to the fiber and measured by the sensor. The developed sensors are light and compact. The Bragg grating magnetic field sensor is cylindrical in shape with diameter of 1.5 mm and 7 mm long. The sensor was tested at magnetic fields of up to 750 mT under static conditions. The resolution achieved with a commercial interrogator was estimated at 0.4 mT. Dynamic tests were carried out in a laboratory rotor that presented a magnetic unbalance of approximately 7 percent in one of its four poles. Results were compared with a Hall Effect sensor showing excellent agreement. The interferometric sensor was characterized and results of static tests demonstrated that its sensibility to changes in the magnetic field is twice that of the sensor based on Bragg gratings.

O sistema de detecção de falhas e diagnóstico é um sistema de suporte ao operador dedicado a funções específicas que alertam os operadores para problemas de falhas em sensores e atuadores, e auxiliam no diagnóstico antes que os limites normais de alarmes sejam atingidos. Sistemas de suporte ao operador surgiram para diminuir a complexidade dos painéis causada pelo grande aumento de informação disponível nas salas de controle das centrais nucleares. Neste trabalho foi desenvolvido um Sistema de Monitoração e Diagnóstico utilizando a metodologia GMDH (Group Method of Data Handling) aplicado ao reator de pesquisas do Ipen IEA-R1. O sistema faz a monitoração, comparando os valores calculados pelo modelo GMDH com os valores medidos. A metodologia desenvolvida foi aplicada inicialmente em modelos teóricos: um modelo teórico de trocador de calor e um modelo teórico do reator IEA-R1. Os resultados obtidos com os modelos teóricos propiciaram uma base para a aplicação da metodologia aos dados de operação do reator. Para a monitoração de dados de operação foram desenvolvidos três modelos GMDH: o primeiro utilizou apenas variáveis de processo, o segundo modelo foi desenvolvido considerando-se algumas variáveis nucleares e três variáveis de temperatura, e o terceiro modelo GMDH considerou todas as variáveis possíveis. Os três modelos apresentaram resultados excelentes, mostrando amplamente a viabilidade da utilização da metodologia GMDH na monitoração de dados de operação. A comparação entre os resultados dos três modelos desenvolvidos mostrou ainda a capacidade da metodologia GMDH de escolher as melhores variáveis para otimização do modelo. Para a implementação de um sistema de diagnóstico, foram adicionadas falhas sinteticamente aos valores das variáveis de temperatura. Os valores de falhas correspondem a uma descalibração da temperatura e o resultado da monitoração de dados com falhas foi utilizado para a elaboração de um sistema de diagnóstico simples e objetivo baseado na lógica nebulosa. / The fault detection and diagnosis system is an Operator Support System dedicated to specific functions that alerts operators to sensors and actuators fault problems, and guide them in the diagnosis before the normal alarm limits are reached. Operator Support Systems appears to reduce panels complexity caused by the increase of the available information in nuclear power plants control room. In this work a Monitoring and Diagnosis System was developed based on the GMDH (Group Method of Data Handling) methodology. The methodology was applied to the IPEN research reactor IEA-R1. The system performs the monitoring, comparing GMDH model calculated values with measured values. The methodology developed was firstly applied in theoretical models: a heat exchanger model and an IPEN reactor theoretical model. The results obtained with theoretical models gave a base to methodology application to the actual reactor operation data. Three GMDH models were developed for actual operation data monitoring: the first one using just the thermal process variables, the second one was developed considering also some nuclear variables, and the third GMDH model considered all the reactor variables. The three models presented excellent results, showing the methodology utilization viability in monitoring the operation data. The comparison between the three developed models results also shows the methodology capacity to choose by itself the best set of input variables for the model optimization. For the system diagnosis implementation, faults were simulated in the actual temperature variable values by adding a step change. The fault values correspond to a typical temperature descalibration and the result of monitoring faulty data was then used to build a simple diagnosis system based on fuzzy logic.

Actuellement, la distribution spatiale des thons tropicaux pêchés par les senneurs français dans l'Océan Indien est représentée à partir des données de captures et d'effort issues des livres de bord. Or ces données ne comportent qu'une position par jour et le nombre de calées réalisées pendant cette journée : l'ensemble des zones prospectées sans action de pêche, synonyme d'absence d'agrégations de thon n'est pas connu. Ces zones seraient pourtant utiles à la cartographie des abondances. Cette flottille étant équipée de systèmes VMS (Vessel Monitoring Systems), les trajectoires données par les VMS sont utilisées pour déduire du comportement des navires, les zones de présence (pêche) et d'absence (non pêche) d'agrégations de thonidés. L'objectif est donc d'estimer l'activité d'un navire à partir de sa trajectoire. L'application d'un modèle markovien permet de distinguer les activités de route, de recherche, et d'arrêt, et de pêche. Pour la majorité des sorties en mer (exceptées celles où un observateur est à bord), l'activité réelle du navire n'est pas connue (variable latente), ce qui justifie l'approche par chaînes de Markov à états cachés. Le modèle a été développé dans un contexte bayésien incluant des priors sur certains des paramètres (vitesses, angles de changement de cap et matrice de transition). Il a été calibré et validé grâce aux données collectées par des observateurs embarqués sur 10% de la flottille. Le taux d'erreur est de 10% pour des positions VMS enregistrées toutes les heures. Une fois estimée, l'activité des senneurs en chaque point de leur trajectoire a permis (1) d'obtenir des indicateurs spatiaux et temporels de l'effort de la flottille de senneurs français, et (2) d'étudier la structure spatiale des zones de présence de bancs de thons (variogrammes d'indicatrices) et d'en déduire, par cokrigeage d'indicatrices, des cartes de présence/présence potentielle/absence de thon capturable, pouvant être interprétées comme indices d'abondance de thon.

O sistema de detecção de falhas e diagnóstico é um sistema de suporte ao operador dedicado a funções específicas que alertam os operadores para problemas de falhas em sensores e atuadores, e auxiliam no diagnóstico antes que os limites normais de alarmes sejam atingidos. Sistemas de suporte ao operador surgiram para diminuir a complexidade dos painéis causada pelo grande aumento de informação disponível nas salas de controle das centrais nucleares. Neste trabalho foi desenvolvido um Sistema de Monitoração e Diagnóstico utilizando a metodologia GMDH (Group Method of Data Handling) aplicado ao reator de pesquisas do Ipen IEA-R1. O sistema faz a monitoração, comparando os valores calculados pelo modelo GMDH com os valores medidos. A metodologia desenvolvida foi aplicada inicialmente em modelos teóricos: um modelo teórico de trocador de calor e um modelo teórico do reator IEA-R1. Os resultados obtidos com os modelos teóricos propiciaram uma base para a aplicação da metodologia aos dados de operação do reator. Para a monitoração de dados de operação foram desenvolvidos três modelos GMDH: o primeiro utilizou apenas variáveis de processo, o segundo modelo foi desenvolvido considerando-se algumas variáveis nucleares e três variáveis de temperatura, e o terceiro modelo GMDH considerou todas as variáveis possíveis. Os três modelos apresentaram resultados excelentes, mostrando amplamente a viabilidade da utilização da metodologia GMDH na monitoração de dados de operação. A comparação entre os resultados dos três modelos desenvolvidos mostrou ainda a capacidade da metodologia GMDH de escolher as melhores variáveis para otimização do modelo. Para a implementação de um sistema de diagnóstico, foram adicionadas falhas sinteticamente aos valores das variáveis de temperatura. Os valores de falhas correspondem a uma descalibração da temperatura e o resultado da monitoração de dados com falhas foi utilizado para a elaboração de um sistema de diagnóstico simples e objetivo baseado na lógica nebulosa. / The fault detection and diagnosis system is an Operator Support System dedicated to specific functions that alerts operators to sensors and actuators fault problems, and guide them in the diagnosis before the normal alarm limits are reached. Operator Support Systems appears to reduce panels complexity caused by the increase of the available information in nuclear power plants control room. In this work a Monitoring and Diagnosis System was developed based on the GMDH (Group Method of Data Handling) methodology. The methodology was applied to the IPEN research reactor IEA-R1. The system performs the monitoring, comparing GMDH model calculated values with measured values. The methodology developed was firstly applied in theoretical models: a heat exchanger model and an IPEN reactor theoretical model. The results obtained with theoretical models gave a base to methodology application to the actual reactor operation data. Three GMDH models were developed for actual operation data monitoring: the first one using just the thermal process variables, the second one was developed considering also some nuclear variables, and the third GMDH model considered all the reactor variables. The three models presented excellent results, showing the methodology utilization viability in monitoring the operation data. The comparison between the three developed models results also shows the methodology capacity to choose by itself the best set of input variables for the model optimization. For the system diagnosis implementation, faults were simulated in the actual temperature variable values by adding a step change. The fault values correspond to a typical temperature descalibration and the result of monitoring faulty data was then used to build a simple diagnosis system based on fuzzy logic.

Made available in DSpace on 2014-10-09T12:51:19Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Made available in DSpace on 2014-10-09T14:03:37Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Tese (Doutoramento) / IPEN/T / Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN/CNEN-SP

Made available in DSpace on 2014-10-09T12:51:19Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Made available in DSpace on 2014-10-09T14:03:37Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / O sistema de detecção de falhas e diagnóstico é um sistema de suporte ao operador dedicado a funções específicas que alertam os operadores para problemas de falhas em sensores e atuadores, e auxiliam no diagnóstico antes que os limites normais de alarmes sejam atingidos. Sistemas de suporte ao operador surgiram para diminuir a complexidade dos painéis causada pelo grande aumento de informação disponível nas salas de controle das centrais nucleares. Neste trabalho foi desenvolvido um Sistema de Monitoração e Diagnóstico utilizando a metodologia GMDH (Group Method of Data Handling) aplicado ao reator de pesquisas do Ipen IEA-R1. O sistema faz a monitoração, comparando os valores calculados pelo modelo GMDH com os valores medidos. A metodologia desenvolvida foi aplicada inicialmente em modelos teóricos: um modelo teórico de trocador de calor e um modelo teórico do reator IEA-R1. Os resultados obtidos com os modelos teóricos propiciaram uma base para a aplicação da metodologia aos dados de operação do reator. Para a monitoração de dados de operação foram desenvolvidos três modelos GMDH: o primeiro utilizou apenas variáveis de processo, o segundo modelo foi desenvolvido considerando-se algumas variáveis nucleares e três variáveis de temperatura, e o terceiro modelo GMDH considerou todas as variáveis possíveis. Os três modelos apresentaram resultados excelentes, mostrando amplamente a viabilidade da utilização da metodologia GMDH na monitoração de dados de operação. A comparação entre os resultados dos três modelos desenvolvidos mostrou ainda a capacidade da metodologia GMDH de escolher as melhores variáveis para otimização do modelo. Para a implementação de um sistema de diagnóstico, foram adicionadas falhas sinteticamente aos valores das variáveis de temperatura. Os valores de falhas correspondem a uma descalibração da temperatura e o resultado da monitoração de dados com falhas foi utilizado para a elaboração de um sistema de diagnóstico simples e objetivo baseado na lógica nebulosa. / Tese (Doutoramento) / IPEN/T / Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN/CNEN-SP

Submitted by Marco Antonio Oliveira da Silva (maosilva@ipen.br) on 2016-08-26T13:58:31Z No. of bitstreams: 0 / Made available in DSpace on 2016-08-26T13:58:31Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Os ataques terroristas ocorridos nos Estados Unidos em setembro de 2001, o acidente ocorrido na central nuclear de Fukushima em março de 2011 e os recentes ataques em Paris em novembro de 2015 são exemplos de eventos que corroboram a necessidade da Agência Internacional de Energia Atômica em melhorar a segurança nas instalações nucleares. O governo brasileiro vem contribuindo com este projeto e investindo recursos para melhoria do Sistema de Proteção Física, do reator nuclear de pesquisas localizado no Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares São Paulo, sistema que tecnicamente é colocado em prática pelos subsistemas de detecção, retardo e a resposta. O Sistema de Proteção Física é um conjunto integrado de pessoas, equipamentos e procedimentos usados para proteger instalações e fontes nucleares e/ou radioativas, contra ameaça, roubo, sabotagem ou outras ações dolosas causadas pelo homem; buscando sempre evitar, mitigar ou minimizar as consequências causadas por estas ações. Baseado na metodologia desenvolvida por especialistas em segurança do Sandia National Laboratories, AlbuquerqueEUA, o estudo apresenta a avaliação da eficácia do Sistema de Proteção Física do reator IEAR1. Essa metodologia possibilita a mensuração da eficácia do sistema e a identificação das suas vulnerabilidades por meio de análises hipotéticas, probabilísticas e estimativas de valores. Após a aplicação da metodologia obteve-se o valor aproximado de 40% para o indicador PE, o que demonstra a necessidade de implementar melhorias no sistema para minimizar as vulnerabilidades. / Dissertação (Mestrado em Tecnologia Nuclear) / IPEN/D / Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP

Abstract Global warming has set in motion a trend for cutting energy costs to reduce the carbon footprint. Reducing energy consumption, cutting greenhouse gas emissions and eliminating energy wastage are among the main goals of the European Union (EU). The buildings sector is the largest user of energy and CO2 emitter in the EU, estimated at approximately 40% of the total consumption. According to the International Panel on Climate Change, 30% of the energy used in buildings could be reduced with net economic benefits by 2030. At the same time, indoor air quality is recognized more and more as a distinct health hazard. Because of these two factors, energy efficiency and healthy housing have become active topics in international research. The main aims of this thesis were to study and develop a wireless building monitoring and control system that will produce valuable information and services for end-users using computational methods. In addition, the technology developed in this thesis relies heavily on building automation systems (BAS) and some parts of the concept termed the “Internet of Things” (IoT). The data refining process used is called knowledge discovery from data (KDD) and contains methods for data acquisition, pre-processing, modeling, visualization and interpreting the results and then sharing the new information with the end-users. In this thesis, four examples of data analysis and knowledge deployment are presented. The results of the case studies show that innovative use of computational methods provides a good basis for researching and developing new information services. In addition, the data mining methods used, such as regression and clustering completed with efficient data pre-processing methods, have a great potential to process a large amount of multivariate data effectively. The innovative and effective use of digital information is a key element in the creation of new information services. The service business in the building sector is significant, but plenty of new possibilities await capable and advanced companies or organizations. In addition, end-users, such as building maintenance personnel and residents, should be taken into account in the early stage of the data refining process. Furthermore, more advantages can be gained by courageous co-operation between companies and organizations, by utilizing computational methods for data processing to produce valuable information and by using the latest technologies in the research and development of new innovations. / Tiivistelmä Rakennus- ja kiinteistösektori on suurin fossiilisilla polttoaineilla tuotetun energian käyttäjä. Noin 40 prosenttia kaikesta energiankulutuksesta liittyy rakennuksiin, rakentamiseen, rakennusmateriaaleihin ja rakennuksien ylläpitoon. Ilmastonmuutoksen ehkäisyssä rakennusten energiankäytön vähentämisellä on suuri merkitys ja rakennuksissa energiansäästöpotentiaali on suurin. Tämän seurauksena yhä tiiviimpi ja energiatehokkaampi rakentaminen asettaa haasteita hyvän sisäilman laadun turvaamiselle. Näistä seikoista johtuen sisäilman laadun tutkiminen ja jatkuvatoiminen mittaaminen on tärkeää. Väitöskirjan päätavoitteena on kuvata kehitetty energiankulutuksen ja sisäilman laadun monitorointijärjestelmä. Järjestelmän tuottamaa mittaustietoa on jalostettu eri loppukäyttäjiä palvelevaan muotoon. Tiedonjalostusprosessi koostuu tiedon keräämisestä, esikäsittelystä, tiedonlouhinnasta, visualisoinnista, tulosten tulkitsemisesta ja oleellisen tiedon välittämisestä loppukäyttäjille. Aineiston analysointiin on käytetty tiedonlouhintamenetelmiä, kuten esimerkiksi klusterointia ja ennustavaa mallintamista. Väitöskirjan toisena tavoitteena on tuoda esille jatkuvatoimiseen mittaamiseen liittyviä haasteita sekä rohkaista yrityksiä ja organisaatioita käyttämään tietovarantoja monipuolisemmin ja tehokkaammin. Väitöskirja pohjautuu viiteen julkaisuun, joissa kuvataan kehitetty monitorointijärjestelmä, osoitetaan tiedonjalostusprosessin toimivuus erilaisissa tapauksissa ja esitetään esimerkkejä kuhunkin prosessivaiheeseen soveltuvista laskennallisista menetelmistä. Julkaisuissa on kuvattu energiankulutuksen ja sisäilman laadun informaatiopalvelu sekä sisäilman laatuun liittyviä data-analyysejä omakoti- ja kerrostaloissa sekä koulurakennuksissa. Innovatiivinen digitaalisen tiedon hyödyntäminen on avainasemassa kehitettäessä uusia informaatiopalveluita. Kiinteistöalalle on kehitetty lukuisia informaatioon pohjautuvia palveluita, mutta ala tarjoaa edelleen hyviä liiketoimintamahdollisuuksia kyvykkäille ja kehittyneille yrityksille sekä organisaatioille.

The issue of quality education is a critical topic of discussion, for South Africa facing the challenge of implementation amidst a plethora of progressive policies. This research project is undertaken in collaboration with the Curriculum, Evaluation, and Management Centre (CEM) at Durham University in the United Kingdom. The Middle Years Information System (MidYIS) project was developed with the aim of providing schools with information on how learners would perform at the end of two national examinations namely Key Stage 3 and General Certificate in Secondary Education, in addition to providing value-added information. The purpose of the research reported here is to describe the procedures undertaken to explore the feasibility of implementing the MidYIS system in the South African context. The research was guided by two main research questions. The first research main research question is how appropriate is the Middle Years Information System (MidYIS) as a monitoring system in the South African context? The word “appropriate” here interrogates the suitability of the MidYIS system for South Africa looking specifically at validity and reliability issues. This non-experimental study used a mixed methods design, rooted in pragmatism, to explore validity and reliability issues of using MidYIS as a possible monitoring system that would provide a balanced view of the school’s contribution to academic gains made by learners. The sample included in the study ranged from National Department of Education officials (two officials from curriculum and assessment), Provincial Department of Education officials (one mathematics specialist, one language specialist and one specialist from the Gauteng Department of Education Office for Standards in Education), specialists in the field of language, mathematics, and psychology as well as 11 schools. In particular content-related validity (including curriculum validity), construct-related validity, and predictive validity were examined while inferences drawn with regard to reliability were done by means of internal consistency reliability. From a curriculum perspective for content-related validity, it was found that there was moderate curriculum validity for language while inferences drawn for mathematics were substantially stronger. For content-related validity from a psychometric perspective, it was found that there was overlap between the domain of developed abilities and the MidYIS assessment. Construct-related validity was explored by means of Rasch analysis and it was found that items in the MidYIS assessment tend to form well-defined constructs. Predictive validity was explored by means of correlation analysis between the MidYIS assessment and school-based results in language and mathematics. The analysis shows that it could be possible to use the MidYIS assessment for prediction purposes. However, additional research would be needed to explore this facet of validity further with a larger sample and using standardised school-based results. The MidYIS assessment was found to be reliable for the sample as a whole as well as for population groups within the sample. The second main research question extends the first research question. If MidYIS is valid, with South African adaptations, and reliable, then what factors on a school, classroom, and learner-level could have an effect on learner performance. Thus, the second main research question is which factors could have an effect on learner performance and therefore inform the design of the monitoring system? In order to explore factors, multilevel analysis was undertaken on the various levels within the school system namely the principals, mathematics and language educators, as well as learners who completed questionnaires. It was found that four learner-level factors (with whom learners live, mother’s level of education, importance of mathematics and importance of English), one educator level factor (challenges to assessment due to lack of in-service training) and two school-level factors (educators make use of monitoring systems and encouraging academic achievement) seem to have an effect on the performance of learners. / Thesis (PhD (Assessment and Quality Assurance in Education and Training))--University of Pretoria, 2007. / Curriculum Studies / PhD / Unrestricted