Centro de Tecnologia - CT
http://hdl.handle.net/123456789/254
2024-02-22T22:59:33ZUMA ABORDAGEM PREDITIVA PARA A PRODUÇÃO DE MEL COM BASE EM DADOS CLIMÁTICOS
http://hdl.handle.net/123456789/3488
UMA ABORDAGEM PREDITIVA PARA A PRODUÇÃO DE MEL COM BASE EM DADOS CLIMÁTICOS
MEIRELES FILHO, Mário Rodrigues Gomes
RESUMO O Estado do Piauí é um dos maiores produtores de mel do Brasil, tendo a apicultura uma grande importância socioeconômica para vários municípios do Estado. Conhecer os fatores que permitam o desenvolvimento da produção melífera, são essenciais para o crescimento econômico, principalmente para a apicultura ligada à agricultura familiar. As mudanças climáticas de uma região são uma das características que interferem diretamente na produção do mel. Desta forma, buscar conhecer como essas alterações podem interferir no resultado do desenvolvimento da apicultura é de fundamental importância para o setor produtivo. O uso de tecnologias de Inteligência Artificial permite a execução de atividades como reconhecimento de padrões e predições de valores a partir de séries temporais. Neste trabalho foram investigadas combinações de modelos de Redes Neurais (CNN-Dense; GRU-Dense e LSTM-Dense), com o intuito de determinar qual apresenta melhor desempenho na predição do quantitativo de mel produzido com base nos dados climáticos diários. Neste trabalho, usamos como estudo de casos, dados da região de Piracuruca. As redes estudadas obtiveram resultados nos índices de erro médio quadrático – RMSE (Root Mean Squared Error) e desvio padrão da produção inferiores a 3% do valor da produção para um período estudado. Dos modelos propostos no estudo, pode-
se destacar o modelo LSTM-Dense, do qual se obteve os melhores resultados nos índices estudados, principalmente no índice R2, que representa o coeficiente de determinação, obtendo uma precisão de 99,999% quando comparado aos resultados encontrados da produção pela rede neural com os dados conhecidos da base de teste. Demonstrou-se assim a eficiência no uso dos modelos de Redes Neurais para o reconhecimento de padrões climáticos na predição da produção de mel.
ABSTRACT The State of Piauí is one of the largest producers of honey in Brazil, with beekeeping having a great socioeconomic importance for several municipalities in the State. Knowing the factors that allow the development of honey production are essential for economic growth, especially for beekeeping linked to family farming. The climatic changes in a region are one of the characteristics that directly interfere in the production of honey. In this way, seeking to know how these changes can interfere with the result of the development of beekeeping is of fundamental importance for the productive sector. The use of Artificial Intelligence technologies allows the execution of activities such as pattern recognition and value predictions from time series. In this work, combinations of Neural Networks models (CNN-Dense; GRU-
Dense and LSTM-Dense) were investigated, in order to determine which, one has the best performance in predicting the quantity of honey produced based on daily climate data. In this work, we used data from the Piracuruca region as a case study. The studied networks obtained results in the root mean squared error – RMSE (Root Mean Squared Error) and production standard deviation lower than 3% of the production value for a studied period. Of the models proposed in the study, the LSTM-Dense model can be highlighted, from which the best results were obtained in the studied indices, mainly in the R2 index, which represents the coefficient of determination, obtaining a precision of 99.999% when compared to the results found output by the neural network with the known data from the test base. Thus, it was demonstrated the efficiency in the use of Neural Network models for the recognition of climatic patterns in the prediction of honey production.
Orientador: Prof. Dr. Aldir Silva Sousa
Examinador interno: Prof. Dr. José Medeiros de Araújo Junior
Examinador interno: Prof. Dr. Antônio Helson Mineiro Soares
2023-11-13T00:00:00ZUMA ABORDAGEM BASEADA EM COEFICIENTES DE FREQUÊNCIA MEL CEPSTRAIS E MODELOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA PARA LOCALIZAÇÃO DE FALTAS EM LINHA DE TRANSMISSÃO DE ALTA TENSÃO
http://hdl.handle.net/123456789/3481
UMA ABORDAGEM BASEADA EM COEFICIENTES DE FREQUÊNCIA MEL CEPSTRAIS E MODELOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA PARA LOCALIZAÇÃO DE FALTAS EM LINHA DE TRANSMISSÃO DE ALTA TENSÃO
MARQUES, José de Anchieta Araújo
Resumo
Faltas nas Linhas de Transmissão (LTs) podem causar grandes prejuízos aos usuários e aos
gestores de Sistemas Elétricos de Potência (SEP). Dessa forma, é de suma importância tornar o
processo de localização de tais faltas cada vez mais eficiente, para que estas possam ser reparadas
o mais rápido possível. No presente estudo, foram aplicados os Coeficientes de Frequência Mel
Cepstrais (MFCC) como ferramenta de pré-processamento dos sinais de tensão coletados nos
dois terminais da linha de transmissão durante a falta, além de um modelo de Aprendizado de
Máquina (AM), responsável pela localização das faltas na prática. Foram testados diferentes
modelos de AM, quais sejam: Rede Neural Artificial (RNA), Regressão de Vetores de Suporte
(SVR) e Regressão de Vetores de Suporte com Mínimos Quadrados (LS-SVR), dentre os quais se
percebeu que a RNA teve o melhor resultado geral, sendo capaz de processar todas as simulações.
Utilizou-se uma linha de transmissão modelada com base em parâmetros de uma linha real. No
MATLAB, vários cenários foram simulados com a RNA, que apresentou os melhores resultados
iniciais, e o método proposto forneceu resultados com alta precisão na localização de faltas em
ambientes não ruidosos, com Erro Médio Relativo (EMR) geral de 0,00004 % e Erro Médio
Absoluto (EMA) geral de 0,13 m. Posteriormente, foram verificadas as influências do tipo de
falta, das resistências de faltas, dos ângulos de faltas e das distâncias de faltas no método de
localização, utilizando-se os resultados da melhor arquitetura da RNA. O método proposto
demonstrou ainda ser capaz de realizar a detecção rápida e precisa de faltas, mesmo quando
considerados percentuais pequenos da base de dados ou/e a partir da adição de várias relações
sinais-ruídos aos sinais de tensão. Esses resultados apontam que o procedimento metodológico
proposto é uma boa alternativa para localização de faltas em LT.
Abstract
Faults in transmission lines (TLs) may cause great loss to users and to managers of Electric
Power Systems (EPS). Thus, it is important to make the process of locating these faults more
efficient, in order to repair them as quickly as possible. In the present study, Mel Frequency
Cepstral Coefficients (MFCC) were used as a tool for processing voltage signals collected on
both of the trasmission line terminals during faults, in addition to an Machine Learning (AM)
model, responsible for locating faults in practice. Different AM models were tested, namely:
an Artificial Neural Network (ANN), a Support Vector Regression (SVR) and a Least Squares
Support Vector Regression (LS-SVR), among which it was noticed that the ANN had the best
overall result, being able to process all simulations. A modeled line based on parameters of a
real line was used as well. Several scenarios were performed on MATLAB and the proposed
method provided results with high precision in locating faults in enviroments without noise, with
a Mean Relative Error (MRE) of 0.00004 % and a Mean Absolute Error (MAE) of 0.13 meters.
Subsequently, the influences of fault’s types, of fault’s resistances, of fault’s angles and of fault’s
distances in the location method were evaluated, through the results of the best ANN architecture.
The proposed method was still able to detect the falts quickly and precisely, even with small
percenteges of the data base and/or different signal to noise ratio. These results indicate that the
proposed methodological procedure is a good alternative for fault location in LT.
Orientador: Prof. Dr. Hermes Manoel Galvão C. Branco
Prof. Dr. Ricardo de Andrade Lira Rabelo
Examinador: Prof. Dr. Aryfrance Rocha Almeida
Examinador: Prof. Dr. Vinicius Ponte Machado
2023-11-10T00:00:00ZINFLUÊNCIA DA VERMICULITA NO RETARDAMENTO DA CHAMA E PROPRIEDADES MECÂNICAS DAS ESPUMAS RÍGIDAS DE POLIURETANO
http://hdl.handle.net/123456789/3439
INFLUÊNCIA DA VERMICULITA NO RETARDAMENTO DA CHAMA E PROPRIEDADES MECÂNICAS DAS ESPUMAS RÍGIDAS DE POLIURETANO
ALVES, Lívia Rezende Passos Silva Tenório
RESUMO Novos materiais para edifícios e espaços abertos estão sendo estudados e testados quanto a durabilidade, aspecto de desgaste, deterioração por UV e impacto da eficiência energética, uma solução viável é a formulação de compósitos de espumas rígidas de poliuretano (PU). As espumas rígidas de poliuretano (PU) foram preparadas pelo método de espuma expansível em uma etapa usando moldagem por fundição. Os compósitos de espuma de poliuretano/vermiculita (PU/VMT) foram desenvolvidos com a adição de argila em diferentes proporções (0, 5, 10, 15 e 20%) na formulação. Os efeitos de modificações compostas foram avaliados por difração de raios X (DRX), análise termogravimétrico (TG/DTG) e microscopia eletrônica de varredura (MEV/EDS) aplicada ao retardamento de chama explorado pelo teste de queima vertical (ASTMD 3801-96). A análise de DRX mostrou os picos definidos em 2θ = 18° e 2θ = 73° em relação à cristalinidade em formação e interação de segmentos rígidos foram identificados, como bem como a influência da redução da cristalinidade em compósitos. No teste de chama, o retardante de chama superfície foi bem sucedido em todos os compósitos, dado o sucesso da dispersibilidade e orientação planar das camadas de argila e a existência de um teor ideal de vermiculita (VMT) incorporado na matriz de espuma. Os compósitos PU/VMT foram testados na Máquina de ensaios universal – SHIMADZU AGX-250kN, utilizada para os ensaios mecânicos. Foram realizados o ensaio de Compressão (ASTM D 1621-10), Tração (ASTM D 638–14– Tipo III) e Flexão (ASTM 790 procedimento A). O aperfeiçoamento nas propriedades mecânicas nos compósitos PU10 e PU15 em relação à espuma compósita PU5, ocorre especialmente devido ao aumento da viscosidade da mistura pré-expansão, que propicia um aumento da densidade aparente das espumas compósitas em relação à espuma de PU. Todos os compósitos podem ser empregados com a vantagem de parte da espuma ser composta de VMT, proporcionando vantagens ambientais e econômicas.
ABSTRACT New materials for buildings and open spaces are being studied and tested for durability, appearance of wear, caused by UV and impact on energy efficiency, a viable solution is the formulation of rigid polyurethane (PU) foam composites. Rigid polyurethane (PU) foams were prepared by the one-step expandable foam method using die casting. The polyurethane/vermiculite (PU/VMT) foam composites were accompanied with the addition of clay in different proportions (0, 5, 10, 15 and 20%) in the formulation. The effects of composite modifications were evaluated by X-ray diffraction (XRD), thermogravimetric analysis (TG/DTG) and scanning electron microscopy (SEM/EDS) applied to the exploratory flame retardancy by the vertical burn test (ASTMD 3801-96) . An XRD analysis showed peaks defined at 2θ = 18° and 2θ = 73° in relation to crystallinity in formation and interaction of hard disks were identified, as well as the influence of crystallinity reduction in composites. In the flame test, the surface flame retardant was successful in all composites, given the successful dispersibility and planar orientation of the clay layers and the existence of an ideal vermiculite content (VMT) incorporated in the foam matrix. The PU/VMT composites were tested on the universal testing machine – SHIMADZU AGX-250kN, used for mechanical testing. Compression (ASTM D 1621-10), Tension (ASTM D 638–14– Type III) and Flexion (ASTM 790 procedure A) tests were performed. The improvement in the mechanical properties of the PU10 and PU15 composites in relation to the PU5 composite foam, occurs especially due to the increase in the pre-expansion mix descent, which provides an increase in the apparent density of the composite foams in relation to the PU foam. All composites can be used with the advantage that part of the foam is composed of VMT, providing environmental and environmental benefits.
Orientador: Profa. Dra. Durcilene Alves da Silva – UFDPAR
Coorientador: Prof. Dr. Marcelo Barbosa Furtini
Examinadora interna: Profa. Dra. Josy Anteveli Osajima Furtini
Examinador externo ao programa: Pós-Doc. Alan Ícaro Sousa Morais
Examinadora externa: Profa. Dra. Alexsandra de Sousa Rios – UFC
Examinadora externa: Profa. Dra. Luzia Maria Castro Honório – UFPB
2023-09-28T00:00:00ZNANOTUBOS DE TITANATO E SUAS MULTIFUNCIONALIDADES: estudo de propriedades magnéticas e aplicações biológicas
http://hdl.handle.net/123456789/3438
NANOTUBOS DE TITANATO E SUAS MULTIFUNCIONALIDADES: estudo de propriedades magnéticas e aplicações biológicas
GUSMÃO, Suziete Batista Soares
RESUMO A nanotecnologia aliada no desenvolvimento de nanomateriais surge como uma ciência que tem potencial em diferentes tipos de aplicações, havendo um foco de interesse na área de ciências dos materiais e biomédica. Assim, surge a necessidade por diferentes classes de materiais com o objetivo de melhorar propriedades físicas, químicas e biológicas permeando a nanoescala. Neste trabalho, nano-heteroestruturas com propriedades magnéticas. Utilizou-se como suporte nanoestruturado: nanotubos de titanato decorados com nanopartículas de anatásio sintetizados pelo método hidrotérmico assistido por microondas, os nanotubos de titanato foram submetidos a modificações químicas envolvendo reação de troca iônica, os íons de Na+, presentes nos nanotubos como preparados, foram trocados por íons de Fe3+ ocorrendo a decoração com nanopartículas com propriedades magnéticas na superfície externa e entre as camadas dos nanotubos. Os resultados mostraram que a substituição dos íons de Na+ pelos íons de Fe3+, resultou em um aumento na distância interlamelar dos TiNTs. As caracterizações por difração de raios-X e espectroscopia Mössbauer confirmaram a formação de fases de ferro, β-FeOOH e α-Fe2O3, após a substituição de Fe3+. Adicionalmente, MET-V e MET-AR revelaram uma nano-heteroestrutura complexa com abundantes nanopartículas de β-FeOOH ≈ 5 nm nos espaços intercamadas, bem como nanopartículas de α-Fe2O3 ≈ 10 nm nas paredes externas do Fe-TiNT@AnNP. As curvas magnéticas revelaram uma contribuição ferromagnética em combinação com um componente paramagnético para as duas amostras. A substituição iônica nos nanotubos de titanato com íons de ferro levou a formação de uma nano-heteroestrutura complexa, apresentando alterações nas propriedades ópticas e magnéticas. Estes resultados, indicam que as duas nanoestruturas investigadas possuem propriedades magnéticas e podem vislumbrar aplicações em diferentes áreas: ambiental (tratamento de efluentes têxteis) e biomedicina (sistema de imagiológia). Relatamos também neste trabalho a síntese de nanocompósitos híbridos de nHAp/TiNTs em diferentes concentrações, (1%, 2%, 3% e 10% em massa de TiNT) por meio da precipitação aquosa úmida. Observamos, por difração de raios-X, espectroscopia Raman e FTIR, picos característicos dos grupos de fosfato e carbonato das amostras sintetizadas. Além disso, o refinamento de Rietveld confirmou a estrutura da HAp, a adição de TiNT afeta a morfologia dos nanocompósitos, diminuindo o tamanho médio do cristalito de 54 nm (HAp) para 34 nm (HAp/TiNT10%), confirmando sua incorporação. Os índices de cristalinidade calculados através do espectro Raman, banda ≈ 961 cm-1 (fosfato) e das intensidades dos planos (112) e (300) pelos difratogramas de raios-X mostraram que os valores decrescem de acordo com o aumento das concentrações dos TiNTs, o que confirma a sua adição a estrutura. Imagens de microscopia eletrônica de varredura mostraram a presença de TiNT. Considerando a importância de um material biocompatível, verificamos a atividade citotóxica em uma linhagem de fibroblastos (L929) em diferentes concentrações 300 µg/mL a 0, 58 µg/mL, revelando que não houve morte celular notável em nenhuma das concentrações utilizadas. A atividade regenerativa in vivo foi realizada usando modelos animais ooforectomizados organizados em 7 grupos contendo 5 animais cada, ocorrendo regeneração tecidual em todos os grupos testados. A reparação óssea foi estatisticamente maior no grupo HAp/TiNT10% (p<0,0100) em comparação ao grupo controle (sem qualquer tratamento), no período experimental de 30 dias Assim, os nanomateriais são promissores para a medicina regenerativa do tecido ósseo.
ABSTRACT Nanotechnology allied in the development of nanomaterials emerges as a science that has potential in different types of applications, with a focus of interest in the area of materials science and biomedical. Thus, the need for different classes of materials arises in order to improve physical, chemical and biological properties permeating the nanoscale. In this work, nano-heterostructures with magnetic properties. It was used as nanostructured support: Titanate nanotubes decorated with anatase nanoparticles synthesized by the hydrothermal method assisted by microwave, the titanate nanotubes were subjected to chemical modifications involving ion exchange reaction, Na+ ions, present in the nanotubes as prepared, were exchanged for Fe3+ ions occurring the decoration with nanoparticles with magnetic properties on the outer surface and between the layers of the nanotubes. The results showed that the substitution of Na+ ions by Fe3+ ions resulted in an increase in the interlamelar distance of TiNTs. Characterizations by X-ray diffraction and Mössbauer spectroscopy confirmed the formation of iron phases, β-FeOOH and α-Fe2O3, after Fe3+ substitution. Additionally, MET-V and MET-AR revealed a complex nano-heterostructure with abundant nanoparticles of β-FeOOH 5 nm in the interlayer spaces, as well as nanoparticles of α-Fe2O3 10 nm on the outer walls of Fe-TiNT@AnNP. The magnetic curves revealed a ferromagnetic contribution in combination with a paramagnetic component for the two samples. The ion substitution in Titanate nanotubes with iron ions led to the formation of a complex nano-heterostructure, presenting changes in optical and magnetic properties. These results indicate that the two investigated nanostructures have magnetic properties and can envision applications in different areas: environmental (treatment of textile effluents) and biomedicine (imaging system). We also report in this work the synthesis of hybrid nanocomposites of nHAp/TiNTs at different concentrations (1%, 2%, 3% and 10% by mass of TiNT) by means of wet aqueous precipitation. We observed, by X-ray diffraction, Raman and FTIR spectroscopy, peaks characteristic of the phosphate and carbonate groups of the synthesized samples. In addition, the Rietveld refinement confirmed the structure of HAp, the addition of TiNT affects the morphology of the nanocomposites, reducing the average size of the crystallite from 54 nm (HAp) to 34 nm (HAp/ TiNT10%), confirming its incorporation. The crystallinity indexes calculated through the Raman spectrum, band 961 cm-1 (phosphate) and intensities of the planes (112) and (300) by the X-ray diffractograms showed that the values decrease according to the increase of TiNTs concentrations, which confirms its addition to structure. Scanning electron microscopy images showed the presence of TiNT. Considering the importance of a biocompatible material, we verified the cytotoxic activity in a fibroblast cell line (L929) at different concentrations 300 µg/mL to 0, 58 µg/mL, revealing that there was no noticeable cell death in any of the concentrations used. In vivo regenerative activity was performed using animal models oophorectomized organized into 7 groups containing 5 animals each, occurring tissue regeneration in all groups tested. Bone repair was statistically higher in the HAp/TiNT10% group (p<0.0100) compared to the control group (without any treatment), in the experimental period of 30 days.
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Piauí - FAPEPI
2023-09-28T00:00:00Z