O desafio de encontrar corretamente genes eucarioticos codificadores de proteinas nas sequencias genomicas e um problema em aberto. Neste trabalho, implementamos uma plata- forma, com o objetivo de melhorar a forma com que preditores de genes sao implementados e avaliados. Tres novas ferramentas foram implementadas: ToPS (Toolkit of Probabilistic Models of Sequences) foi o primeiro arcabouco orientado a objetos que fornece ferramentas para implementacao, manipulacao, e combinacao de modelos probabilisticos para representar sequencias de simbolos; MYOP (Make Your Own Predictor) e um sistema que tem como objetivo facilitar a construcao de preditores de genes; e SGEval utiliza grafos de splicing para comparar diferente anotacoes com eventos de splicing alternativos. Utilizamos nossas ferramentas para o desenvolvimentos de preditores de genes em onze genomas distintos: A. thaliana, C. elegans, Z. mays, P. falciparum, D. melanogaster, D. rerio, M. musculus, R. norvegicus, O. sativa, G. max e H. sapiens. Com esse desenvolvimento, estabelecemos um protocolo para implementacao de novos preditores. Alem disso, utilizando a nossa plata- forma, desenvolvemos um fluxo de trabalho para predicao de genes no projeto do genoma da cana de acucar, que ja foi utilizado em 109 sequencias de BAC geradas pelo BIOEN (FAPESP Bioenergy Program). / The challenge of correctly identify eukaryotic protein-coding genes in the genomic se- quences is an open problem. In this work, we implemented a plataform with the aim of improving the way that gene predictors are implemented and evaluated. ToPS (Toolkit of Probabilistic Models of Sequence) was the first object-oriented framework that provides tools for implementation, manipulation, and combination of probabilistic models that represent sequences of symbols. MYOP (Make Your Own Predictor) facilitates the construction of gene predictors. SGEval (Splicing Graph Evaluation) uses splicing graphs to compare dif- ferent annotations with alternative splicing events. We used our plataform to develop gene finders in eleven distinct genomes: A. thaliana, C. elegans, Z. mays, P. falciparum, D. me- lanogaster, D. rerio, M. musculus, R. norvegicus, O. sativa, G. max e H. sapiens. With this development, we established a protocol for implementing new gene predictors. In addi- tion, using our platform, we developed a pipeline to find genes in the 109 sugarcane BAC sequences produced by BIOEN (FAPESP Bioenergy Program).

[pt] Em alguns países, os sistemas de energia elétrica estão operando próximos aos seus limites devido à falta de investimentos para expansão da transmissão e crescimento natural da demanda de energia elétrica. Esta condição de operação também pode ocorrer em sistemas de potência nos quais a expansão da transmissão é realizada de forma adequada. Neste caso, o carregamento excessivo da rede de transmissão é geralmente originado pela perda de interligações que transportam grandes blocos de energia. Os dois cenários de operação descritos acima têm causado problemas de Estabilidade de Tensão em sistemas de energia elétrica. Os estados de instabilidade de tensão são caracterizados principalmente pela presença de dois mecanismos: a insolubilidade das equações de fluxo de potência e a perda de controlabilidade. Os distúrbios que originam estes dois mecanismos são de natureza aleatória. Conseqüentemente, os índices de estabilidade de tensão, usados para analisar a perda de controlabilidade e a insolubilidade, são variáveis aleatórias. Desta forma, a análise de estabilidade de tensão deveria reconhecer incertezas associadas com parâmetros da rede elétrica, tais como: flutuações de carga e disponibilidade dos equipamentos. Geralmente, a modelagem de incertezas na análise de estabilidade de tensão é realizada usando os seguintes métodos probabilísticos: a Simulação Monte Carlo e a Enumeração de Estados. O principal índice estimado por estes métodos é o risco de instabilidade de tensão. Entretanto, o cálculo do risco de instabilidade de tensão é geralmente realizado contabilizando apenas um dos mecanismos causadores dos cenários de instabilidade de tensão. Além disso, a severidade dos estados de instabilidade de tensão não tem sido devidamente investigada. O objetivo desta tese é desenvolver um método para realizar uma análise probabilística da estabilidade de tensão que contabilize os dois mecanismos causadores da instabilidade de tensão no cálculo do seu risco. Serão também propostos índices probabilísticos, baseados na Análise de Robustez, para expressar a severidade dos estados de instabilidade de tensão. O método proposto se baseia na combinação das seguintes técnicas: Enumeração de Estados, Simulação Monte Carlo, Método da Matriz D’ e Fluxo de Potência Ótimo Não-Linear. Os métodos de Enumeração de Estados e Simulação Monte Carlo são usados para selecionar os estados do sistema resultantes de falhas nos equipamentos e erros de previsão de carga. A identificação da perda de controlabilidade e a restauração da solubilidade dos estados selecionados são realizadas pelo Método da Matriz D’ e pelo Fluxo de Potência Ótimo, respectivamente. A combinação dos métodos citados acima foi usada para obter os seguintes índices probabilísticos: risco de instabilidade de tensão, valores esperados da margem de estabilidade de tensão para as barras, e probabilidades dos estados de robustez. Os resultados dos testes com o método proposto revelaram que as probabilidades de estados instáveis, associados aos dois mecanismos causadores da instabilidade de tensão, são bastante significativas. Adicionalmente, a Análise de Robustez permitiu identificar a causa raiz e a severidade dos problemas de instabilidade de tensão. / [en] In some countries, the electric power systems are operating near to their limits due to the absence of investments in the transmission network expansion and natural growth of the electricity demand. This operation condition can also occur in electric power systems in which the transmission expansion is carried out in appropriate way. In this case, the excessive loading of the transmission network is usually originated by the loss of interconnections that transport large energy blocks. The two operation scenarios described above have caused Voltage Stability problems in the electric power systems. The voltage instability states are mainly characterized by the presence of two mechanisms: the unsolvability of the power flow equations and the controllability loss. The disturbances that originate these two mechanisms are of stochastic nature. Consequently, the voltage instability indices, used to analyze the unsolvability and controllability loss, are random variables. In this way, the voltage stability assessment would recognize the uncertainties associated with the parameters of the electric network, for example: load fluctuations and equipment availability. Generally, the uncertainties modeling in the voltage stability is carried out using the following probabilistic methods: the Monte Carlo Simulation and the State Enumeration. The main index estimated by these methods is the voltage instability risk. However, the voltage instability risk evaluation is usually carried out considering only one of the mechanisms that cause voltage instability scenarios. Furthermore, the severity of the unstable states has not been properly investigated. The aim of this thesis is to develop a method to carry out a probabilistic assessment of the voltage stability that take into account the two mechanisms that cause the voltage instability in the evaluation of its risk. Probabilistic indices, based on Well-Being Analysis, are also proposed to express the severity of the voltage instability states. The proposed method is based on the combination of the following techniques: State Enumeration Method, Monte Carlo Simulation, D’ Matrix Method and Nonlinear Optimal Power Flow. The State Enumeration and Monte Carlo Simulation Methods are used to select the system states resulting of equipment failures and load forecast errors. The identification of the controllability loss and the solvability restoration of the power flow equations for the selected states are carried out by the D’ Matrix Method and by the Nonlinear Optimal Power Flow, respectively. The combination of the methods cited above was used to obtain the following probabilistic indices: voltage instability risk, expected value of the voltage instability margin for the buses, and Well-Being states probabilities. The results of the tests with the proposed method revealed that the probabilities of unstable states, associated with the two voltage instability mechanism, are very significant. Additionally, the Well-Being Analysis was able to identify the root cause and the severity of the voltage instability problems.

[pt] Comumente as análises de estabilidade de taludes são realizadas mediante métodos determinísticos, os quais visam o cálculo de um fator de segurança único assumindo os valores dos parâmetros de resistência como representativos e fixos. Estes métodos não conseguem avaliar as incertezas existentes nas propriedades do solo e tampouco indicam a proporção de influência que tem cada parâmetro de resistência no valor do fator de segurança. Os métodos probabilísticos, com base nas teorias de probabilidade, confiabilidade e estatística, permitem estimar a influência dessas incertezas nos cálculos determinísticos, com a possibilidade de prever mais amplamente o risco de insucesso associado a um projeto geotécnico de estabilidade de taludes. O presente trabalho estuda a aplicação de três métodos probabilísticos (Monte Carlo, Hipercubo Latino e Estimativas Pontuais Alternativas) na avaliação de estabilidade de taludes, com auxílio de métodos de equilíbrio limite no cálculo do fator de segurança. Com objetivo de inferir o impacto das variáveis aleatórias nas estimativas de probabilidade e confiabilidade, bem como da importância de uma quantificação adequada dos valores de desvio padrão, são realizadas comparações dos resultados obtidos com métodos probabilísticos e determinísticos (método das fatias, método dos elementos finitos) discutindo as principais vantagens, dificuldades e limitações nas aplicações dos mesmos em problemas de estabilidade de taludes de solo. / [en] Slope stability analyses are usually carried out using deterministic methods, which aim the calculation of a single safety factor assuming the values of the shear strength parameters as representative and fixed. These methods fail to assess the uncertainties in soil properties and do not indicate the proportion of influence that each resistance parameter has on the final value of the safety factor. The probabilistic methods, based on probability, reliability and statistical theories, allow the estimation of the influence of these uncertainties on the deterministic calculations, with the possibility to broadly predict the risk of failure associated with a geotechnical slope stability project. This dissertation studies the application of three probabilistic methods (Monte Carlo, Latin Hypercube, and Alternative Point Estimates) in the evaluation of slope stability, with aid of limit equilibrium methods for the calculation of safety factors. In order to infer the impact of random variables on the estimates of probability and reliability, as well as the importance of an adequate quantification of the standard deviation values, comparisons are made among the results obtained with probabilistic and deterministic methods (limit equilibrium method, finite element method), discussing the main advantages, difficulties and limitations in their application to soil slope stability problems.

[pt] A análise de estabilidade de poços de petróleo é um passo importante para uma previsão do comportamento geomecânico de poços que ainda serão perfurados e para o entendimento de problemas que possam ter acontecido em perfurações anteriores (a fim de evitar que os problemas se repitam). Muitas complicações que ocorrem ao longo da perfuração de um poço são devido a um dimensionamento falho do peso de fluido de perfuração a ser utilizado. Algumas dessas complicações podem gerar a necessidade da interrupção da perfuração, o que provoca o tempo não produtivo e, consequentemente, o acréscimo de milhões de dólares na soma final dos gastos da operação, devido ao aluguel de equipamentos que são subutilizados nesse momento. As análises de estabilidade são amplamente realizadas de maneira determinística, o que pode acarretar incertezas aos resultados. Este trabalho propõe a análise de estabilidade probabilística de poços de petróleo baseada em dois métodos diferentes: FOSM e SEAM, com o objetivo de fornecer uma janela operacional mais realista para a análise de estabilidade ao longo de toda a trajetória de um poço. As metodologias FOSM e SEAM foram implementadas em código MATLAB pela autora desse trabalho e então foi possível obter os gradientes de colapsos e fratura para um projeto de um poço de petróleo (ao longo de toda sua trajetória). No estudo de caso proposto, foi possível observar que os resultados probabilísticos obtidos – para uma probabilidade de falha da formação de 10% – apresentaram uma previsão mais coerente para o comportamento dos gradientes de colapsos e fratura desse poço do que os resultados determinísticos, de onde se conclui que alguns problemas observados durante a perfuração poderiam ter sido evitados com a utilização dos métodos probabilísticos. / [en] The stability analysis of a wellbore is an important step to predict the geomechanical behavior of wellbores that will be drilled and for understanding problems that may have occurred in wellbores already drilled (in order to prevent problems from happening again). Many unwanted events that occur during the drilling of a wellbore are due to a bad dimensioning of the mud weight used. Some of these complications can bring on the need to interrupt drilling operation, which causes non-productive time and, consequently, the addition of millions of dollars in the final sum of the expenses of the drilling operation, due to the daily rental of equipment that are not used during the non-productive time. The stability analyzes are widely performed with deterministic methods, which can lead to uncertainties in the final results. This paper proposes a probabilistic wellbore stability analysis based on two different methods: FOSM and SEAM, with the purpose of providing a more realistic mud weight window for the stability analysis along the trajectory of the wellbore. The FOSM and SEAM methodologies were developed in MATLAB code by the author of this study and then it was possible to obtain the collapses and fracture gradients for a project of a wellbore (along its entire trajectory). In the case study proposed, it was possible to observe that the probabilistic results - for a failure probability of 10% - presented a more coherent prediction of the behavior of the wellbore s collapses and fracture gradients than the deterministic results, and hence it can be concluded that some of the problems observed during drilling operation could have been avoided with the use of probabilistic methods.

O objetivo do presente trabalho é calcular o fator de utilização térmica através da aplicação do método L TS ,v . Inicialmente definimos o fator de utilização térmica f para reatores heterogêneos e homogêneos, salientando que o problema fundamental do cálculo desse fator para sistemas heterogêneos consiste em determinar os valores do fluxos médios nas regiões do combustível e do moderador. A seguir procedemos a análise do método LTS N e a sua aplicação no cálculo do fator de desvantagem p • bem como na determinação do fator de utilização térmica / The objective of thís work ís to calculate the thermal utilization factor f applying the LTS N method. First, we define the thermal utilization factor f to heterogeneous and homogeneous reactors, observing that the maín problem to calculatefto heterogeneous systems consists in calculating the average flux in the fuel and in the moderator. Afterwards, we apply the LTS N method to obtain the disadvantage factor p and the thennal utilization factor f.

O objetivo do presente trabalho é calcular o fator de utilização térmica através da aplicação do método L TS ,v . Inicialmente definimos o fator de utilização térmica f para reatores heterogêneos e homogêneos, salientando que o problema fundamental do cálculo desse fator para sistemas heterogêneos consiste em determinar os valores do fluxos médios nas regiões do combustível e do moderador. A seguir procedemos a análise do método LTS N e a sua aplicação no cálculo do fator de desvantagem p • bem como na determinação do fator de utilização térmica / The objective of thís work ís to calculate the thermal utilization factor f applying the LTS N method. First, we define the thermal utilization factor f to heterogeneous and homogeneous reactors, observing that the maín problem to calculatefto heterogeneous systems consists in calculating the average flux in the fuel and in the moderator. Afterwards, we apply the LTS N method to obtain the disadvantage factor p and the thennal utilization factor f.

O objetivo do presente trabalho é calcular o fator de utilização térmica através da aplicação do método L TS ,v . Inicialmente definimos o fator de utilização térmica f para reatores heterogêneos e homogêneos, salientando que o problema fundamental do cálculo desse fator para sistemas heterogêneos consiste em determinar os valores do fluxos médios nas regiões do combustível e do moderador. A seguir procedemos a análise do método LTS N e a sua aplicação no cálculo do fator de desvantagem p • bem como na determinação do fator de utilização térmica / The objective of thís work ís to calculate the thermal utilization factor f applying the LTS N method. First, we define the thermal utilization factor f to heterogeneous and homogeneous reactors, observing that the maín problem to calculatefto heterogeneous systems consists in calculating the average flux in the fuel and in the moderator. Afterwards, we apply the LTS N method to obtain the disadvantage factor p and the thennal utilization factor f.