Teses e Dissertações do DEM

O Acordo de Paris (2015) estabeleceu os objetivos de longo prazo para manter o aumento da temperatura média da superfície global abaixo de 2°C em 2100, em relação aos níveis pré-industriais. O ideal é continuar com os esforços para limitar o aumento da temperatura a 1,5°C e atingir emissões líquidas zero (cenário Net Zero) em 2050 (IPCC AR6, 2021). Um dos maiores desafios para as empresas de petróleo e gás nos próximos anos é fornecer mais produtos energéticos com menor intensidade de carbono. Nesse contexto, marcos regulatórios para o mercado de carbono estão sendo implementados em vários países, que assinaram compromissos climáticos. Há um portfólio de tecnologias, em diferentes estágios de maturidade, que podem contribuir para a segurança energética e mitigação das mudanças climáticas. Dado esse contexto climático, a vulnerabilidade do setor de petróleo e gás a riscos físicos (integridade de instalações e equipamentos) e de transição (custos de carbono) enfatiza a urgência de enfrentar as mudanças climáticas. As reservas de petróleo e gás estão distribuídas globalmente e, em geral, estão localizadas em regiões sujeitas a condições climáticas extremas (ONU, 2023). Portanto, as decisões de investimento das empresas de petróleo e gás devem considerar, além das receitas da venda de hidrocarbonetos, o custo das emissões de carbono e as receitas de carbono oriundas de projetos de Captura, Utilização e Armazenamento de Dióxido de Carbono (CCUS). O objetivo deste trabalho é abordar o desafio de novos projetos de petróleo e gás para incluir questões climáticas em sua tomada de decisão e aprovação. O trabalho visa desenvolver uma metodologia para considerar as premissas de um mercado regulado de carbono e os investimentos, custos, créditos fiscais e/ou outras receitas de carbono associados ao CCUS. Os limites econômicos das reservas de petróleo e gás podem ser alterados por altos custos pelas emissões de carbono. O CCUS pode dar suporte à manutenção do desenvolvimento de projetos de petróleo e gás, durante a transição energética.

Xanthan gum (XG) is a biopolymer extensively utilized as a rheology modifier across several industries, including food, and cosmetics or oil and gas, where enhancements in physicochemical properties are essential. In this regard, the rheological response of XG under various thermophysical conditions can be significantly influenced by theinclusion of nanomaterials like graphene oxide (GO). The goal of this work is to investigate how the rheology and microstructure of XG aqueous solutions are affected by the addition of GO nanostructures. The Modified Hummers technique was used to synthesize GO nanosheets. The rheological response was analyzed through steady-state and oscillatory flow tests, in order to assess the impact of GO concentration in a fixed concentration of XG in water at various pressures and temperatures. In addition, samples containing sodium chloride at concentrations close to saturation were examined. XG suspensions displayed a shear-thinning and viscoelastic response. The addition of GO results in a more robust suspension with an increase in shear viscosity and viscoelastic moduli, as well as thermal stability at high temperatures, although less impact was observed at high pressure. In contrast to GO, the addition of sodium chloride showed a reduction in the rheological response at low temperatures and a diminished impact at high temperatures. A phenomenological model with two power-law regimes was used to fit flow curves. Cryomicrographs provided a visual representation of the microstructure of the suspensions and corroborated the rheological results. The observed improvements in thermal stability and viscoelastic characteristics present encouraging avenues for the creation of novel functional fluids.

Link da defesa:

https://puc-rio.zoom.us/j/99213788496?pwd=uNqa5k4KAEL3bDYnZE15StbJ5vaDnj.1

A way of reducing CO2 emissions is to decrease energy consumption in buildings. One promising approach to achieve this goal is the use of phase change materials (PCMs) as thermal energy storage systems for thermoregulation applications. However, the incorporation of PCMs in building components is challenging. Microencapsulation of PCMs has shown promising results as a passive form to improve the thermal performance of building materials, reducing the wasted energy with thermal comfort. In this context, this work is focused into two different aspects of microencapsulated phase change materials. The first is a numerical investigation of the internal temperature behavior of building walls with a thin layer of concrete with capsules. A one-dimensional transient methodology is proposed, with the presence of the microcapsules being simulated by a concentration function and the phase change process with the effective heat capacity method. The effects of the layer’s position, concentration, PCM melting temperature, and phase change enthalpy in the wall’s internal temperature profile were assessed. Moreover, we fabricated microencapsulated PCMs using poly (dimethylsiloxane) (PDMS) as a shell material and calcium chloride hexahydrate (CaCl2 · 6H2O) as PCM core. The production was performed using glass capillary microfluidic devices to ensure the production of monodisperse microcapsules with tunable geometrical properties such as size and shell thickness. The study shows a direct relationship between the position and concentration on the internal temperature as well as the reduction of internal temperature of walls. We were able to produce and stock PDMS/CaCl2 · 6H2O microcapsules with tunable properties. Finally, preliminary thermal efficiency tests were performed, demonstrating that this combination of shell/core was not ideal for these applications, however, due to the promising results presented by the numerical model, new combinations will be developed and tested in future works.

Link da defesa
https://puc-rio.zoom.us/j/91586983995?pwd=Lb21ROSVIa4yoH5cu4WtMqYi5bXK0R.1

Slot coating is largely used in the manufacturing of different functional films, including battery electrodes. For optimum performance, the thickness of the film deposited over the moving substrate must be uniform along the cross-web direction. The flow uniformity is achieved by properly designing the geometry of the internal cavities of the coating die. The optimized design is strongly influenced by the liquid rheology, which needs to be accurately described in the flow models. The rheological behavior of particle suspensions, as those encountered in slot coating of battery electrodes, is very complex. The viscosity varies orders of magnitude with the shear rate, and they show thixotropic behavior. Usually, flow models used in the design of slot die cavities do not take into account the time dependency of particle suspensions and the flow is described assuming that the local viscosity is only a function of the local deformation rate. This can lead to inaccurate description of the flow, since the liquid structure does not change instantaneously after a step change to a new stress level. This study addresses the three-dimensional internal flow of thixotropic fluids. Time-dependent behavior is modeled using a kinetic equation for the material fluidity, which is defined as the reciprocal of viscosity, and specifies uniquely the material microscopic state. The model accounts for the mechanisms of buildup and breakdown of the microstructure with no postulated functions nor additional auxiliary parameters. A 3D finite element numerical model, implemented in Python, based on the precompiled library named Dolfin, developed within the open-source project FeniCs, allows for a realistic representation of thixotropic fluid flow in complex geometries, such as those present in the internal cavities of slot coating dies. The results show the effect of thixotropy in the flow behavior and how they should be included in the design of slot dies used for coating particle suspensions.

Link da defesa:
https://puc-rio.zoom.us/j/96054249056?pwd=ToWSK32cDl8iJ6LoxhMBmSFA23lcDG.1

A necessidade de antecipar falhas em turbinas eólicas torna-se cada vez mais urgente. O aumento exponencial no número de turbinas instaladas, juntamente com o envelhecimento da frota de geração, intensificou a competição para reduzir os custos de operação e manutenção, o que significa minimizar paradas não planejadas e minimizar grandes e caras manutenções corretivas. O objetivo deste estudo é utilizar os dados de vibração disponíveis nos Sistemas de Monitoramento e Gestão de Condição (CMMS) para identificar turbinas com desvios significativos de condição que apresentem alto risco de falha. A abordagem de processamento de dados usando CNN e PCA na etapa de pré processamento, juntamente com SVM para classificação do estado de saúde, demonstrou excelente precisão tanto para testes de uma única turbina quanto para testes de múltiplas turbinas, tornando-a adequada para a gestão de parques eólicos com um grande número de turbinas.

Link da defesa

https://puc-rio.zoom.us/j/95634678167?pwd=IglNSROBs9yR8JgbZvxoicNHjGxcaR.1

Topology optimization is a powerful engineering design tool that can lead to innovative layouts and significantly enhance the performance of engineered systems in various sectors. In a world where we are searching for cost reduction while being ecologically responsible, we should seek practical for applications of topology optimization. Reducing weight while sustaining strength requirements is one of them. Another concern is the accurate prediction of the mechanical behavior of the wide variety of available materials, such as soft and rubber-like elastomers. To this end,incorporating nonlinearities will extend conventional topology optimization to hyperelastic structures and significantly enhance the performance at the primary design stage. We consider the density-based approach, which enforces us to properly address numerical instabilities of low-density regions through an energy interpolation scheme. An augmented Lagrangian-based formulation is used to deal with the large number of stress evaluation points, whereas polynomial vanishing constraints are employed to overturn the “singularity” phenomenon. We conducted a preliminary investigation under linear-elastic circumstances to explore different strategies related to stress constraints which justify implementing the augmented Lagrangian method. In addition, we extract analytical expressions for sensitivity analysis with extreme rigor and detail. Problems in plane stress scenarios requires effectively computation of the out-of-plane strain component. Then, we deduced analytical expressions and a numerical solution based on the Newton's method. Different examples validate our method demonstrating the significance of considering stress constraints and nonlinearities in topology optimization. We additionally point out that solutions derived from linear theory often violate stress limits under nonlinear conditions, making them unsuitable for modeling structures that undergo large deformations.

The background machine learning approaches for wind turbine blade monitoring rely mostly on complete and labeled datasets, which are costly and often impractical to obtain. Additionally, in material science, most methods depend on expensive experimental data, with limited exploration of data augmentation techniques to reduce the cost and effort of model training. The objective of this research addresses these significant gaps by exploring one-class classification for anomaly detection in wind turbine blades and by developing methods to augment existing data for more cost-effective model training in material science. The methods applied in this work for anomaly detection include One Class Support Vector Machine (OCSVM), Support Vector Data Description (SVDD), and Long Short-Term Memory (LSTM) autoencoders. For augmenting experimental material data, noise addition and image manipulation techniques were used. For anomaly detection, the LSTM autoencoder achieved an accuracy of 97.4% with approximately 100% recall, while OCSVM achieved 89% accuracy and 97% recall. OCSVM was deemed more suitable due to lower training costs and similar performance. The results for experimental data augmentation showed a 20% improvement over previously trained models, with the augmentation technique significantly enhancing performance, especially in models trained with data from different experimental samples. In conclusion, this research demonstrates the effectiveness of one-class classification for anomaly detection in wind turbine blades and highlights the benefits of data augmentation techniques for cost-effective model training in material science.

Link da defesa:

 https://puc-rio.zoom.us/j/97056142962?pwd=LnAmDDP3HqHdNAraIbq1mEiJ9ER1F8.1

In the context of human interactive robotics, there is a growing interest in Series Elastic Actuators (SEA), driven by the critical need to ensure safety and functionality. Moreover, a precise model is required to obtain optimal control. However, the inherent nonlinearities of those actuators, such as friction, gear backlash, and noise, greatly increase the challenge of controlling and modeling such devices. Furthermore, a compliant element adds a new nonlinearity, making the modeling task more challenging. Aiming to tackle these issues, this work proposes extensive system identification to obtain mathematical models characterizing the dynamics of an original low-cost elastomer-based SEA. The proposed methodologies investigate different characteristics of the system. The first focuses on modeling the elastic joint's nonlinearities through a hybrid model. The second contribution aims to examine the accuracy of physics-informed neural networks for gray-box identification of friction parameters. All three studies use the data from the actuator assembly. Lastly, a framework to obtain the states of the assembly using video is proposed. From these estimations, a gray-box identification using video is proposed. The first two contributions obtained important results indicating the efficiency of the proposed methodologies. The third contribution showed the potential of the novel video-based identification approach.

Link da defesa

https://puc-rio.zoom.us/j/91687124433?pwd=stDpQL40TExYaXDw6ZZiby1Bbcqysq.1

Several oil industry operations, such as well plugging and abandonment, cementing operations, and restarting flows of gelled pipes, use the displacement of one fluid by another in annular tubes. There are many variables that can affect the displacement efficiency, namely the rheological behavior of the fluids, the viscosity and density ratios, and the well geometry. The interaction of these parameters can lead to instabilities at the interface between fluids that will result in inefficient flow displacement processes. In these circumstances, an effective procedure is required to prevent issues that could result in dangers and significant financial losses. In this work we present experimental results of the displacement efficiency through an annular tube. The analysis is done for low Reynolds numbers, with a Newtonian (water) fluid being displaced by a non-Newtonian (xanthan gum solution) one, to simulate a plug & abandonment operation. The experimental study is done using a test rig that consist of a steel tubing and a transparent casing with diameters that reflect a real-case scenario. We use two different inclinations and analyze concentric and eccentric situations. To determine the impact of the parameters on the displacement efficiency, a flow visualization is carried out at the experimental rig along with an evaluation of the interface instability.

Link da defesa

https://puc-rio.zoom.us/j/93741594778?pwd=Rbwz62eU0FcEkep4Ll3ak9dfAbZrvb.1

A cana-de-açúcar contribui significativamente para a sustentabilidade da matriz energética brasileira, ao prover bioetanol para o setor transporte, através de operações industriais autossuficientes energeticamente dado o uso do bagaço em sistemas de cogeração. O setor vem ainda abraçando a tecnologia da digestão anaeróbia de resíduos, a exploração energética da palha colhida do canavial, e a possibilidade de uso do bagaço para a produção de etanol lignocelulósico. Aliado as estas tecnologias, este trabalho, simulado no software Aspen Hysys, considera a prospecção tecnológica de se capturar CO2 biogênico emitido por uma planta de etanol de cana (500 t/h) através do cultivo autotrófico de microalgas e produção de biodiesel. Os atributos desta sinergia foram quantificados sob o espectro energético, exergético, econômico e ambiental (análise 4E) para três níveis de arrojo tecnológico. No nível mais simples, a biorefinaria demonstrou-se sustentável, sendo relevante o aproveitamento da exergia desperdiçada em resíduos de processo. Ao se promover tal integração via a biorefinaria avançada, obteve-se um sistema com produtos com intensidade de carbono de 15,75 g CO2eq/MJ (similar à performance de uma planta padrão de etanol), e com uma taxa interna de retorno de 12,7%. No nível arrojado, que incorpora a palha na cogeração, atingiu-se uma escala de 55 L biodiesel/t cana e de 60,2 MWh/t cana de excedente elétrico. Para essa configuração, um planejamento de Doehlert permitiu otimizar as variáveis, usando o conceito de desejabilidade global, em uma análise multicritério, apontando para a alocação exclusiva do bagaço para a cogeração. Essa conclusão foi consolidada através de uma simulação de Monte Carlo, incorporando incertezas de custos e um processo estocástico sobre o preço do biodiesel, resultando em uma viabilidade econômica de projeto com probabilidade de sucesso de 80%. Desta prova de conceito, recomenda-se o desenvolvimento de tecnologias de cultivo de microalgas (teor de lipídeos acima de 30% m/m) para a produção de biodiesel, para apoiar a descarbonização do setor de transportes no Brasil.

Link da defesa:

https://puc-rio.zoom.us/j/95478141806?pwd=ZXM4WGZHY0I0dVJpNzVGOXFDMkZwQT09

Scientific machine learning methods that incorporate physics knowledge on a data-driven learning have become quite promising for the representation and prediction of nonlinear fluid flow systems with multiple scales in space and time. This work addresses one of these methods, the Operator Inference (OpInf), in the context of model order reduction. By solving a multivariable regression problem in latent space, whose basis is computed through a proper orthogonal decomposition (POD) of the respective high-fidelity dataset, the OpInf seeks for optimal low-dimensional operators that represent the system dynamics. However, this method still requires improvements in its regularization strategy and reliability in complex scenarios, as well as in the robustness of the obtained reduced models for long-term extrapolation when trained with limited data. For that, a recent and efficient algorithm for hyperparameters search, a sequential operator inference and an ensemble learning strategy were successfully implemented in the present work. Other modifications to the standard OpInf were also investigated,such as an incremental data reduction and POD-based forcing terms. To test them, different physical systems were considered: transient heat conduction; oscillating lid-driven cavity flow; nonlinear wave propagation; natural convection; atmospheric CO2 dispersion and sea surface height elevation due to tidal surges. Overall, it was demonstrated OpInf-based models may have very good predictive capabilities for highly turbulent flows and parameter-dependent systems. Furthermore, it was shown these models may be employed for fast response climate-related predictions as they are capable to handle noisy geospatial measurements. Finally, the results suggest the OpInf may be a reliable alternative to deep learning neural networks for model order reduction due to its lower computational costs and good performance beyond the training horizon.

Water injection is the most commonly used method for extending the productive life of oil reservoirs; however, its efficiency is limited by an unfavorable mobility ratio between the injected aqueous phase and the displaced oil phase. Reservoir heterogeneity exacerbates this issue, driving water through preferential flow paths with lower capillary resistance, leaving trapped oil behind. Recent studies propose oil-in-water emulsions as a pore-blocking agent to reduce aqueous phase mobility, leading to a more uniform displacement front and enhancing oil recovery. Despite recent developments in emulsion injection for enhanced oil recovery (EOR), fundamental aspects of the pore-scale dynamics of oil-in-water emulsion flow and its correlation with observed macroscopic mobility reduction remain not completely understood. This study explores key factors influencing the design of an effective emulsion injection process, including emulsion drop size, pore throat distribution, and injection flow rate, and their impact on the mobility reduction of the aqueous phase. Two-dimensional porous media micromodels were employed to visualize drop dynamics, examining how pore-scale phenomena affect aqueous phase mobility reduction. Two distinct geometries were designed for this purpose. The linear micromodel ensures a constant pressure gradient and flow velocity along its length, while the radial configuration assesses emulsion flooding performance under varying capillary numbers. In the latter configuration, the flow area increases with the radius, reducing the flow velocity as the fluid moves away from the injection point. Results show that mobility reduction can be finely controlled by the capillary number and the drop size distribution. At sufficiently high capillary numbers, the pressure difference in most pores is strong enough to overcome the capillary pressure needed to push a drop through the constriction; the number of trapped drops is relatively small, and mobility reduction is weak. Conversely, at low capillary numbers, the number of trapped drops is large; the mobility reduction is strong and dependent on the drop size distribution. Additionally, in radial flow, stronger pore-blocking occurs below a critical capillary number, where capillary resistance surpasses viscous pressure. Flow visualization demonstrates that emulsion flooding improves pore-level displacement efficiency, reducing residual oil saturation. These findings offer valuable insights into tailoring oil-in-water emulsions for injection into reservoirs with known pore throat distributions, aiming to achieve the necessary aqueous phase mobility reduction and consequently increase oil recovery factors.

Link da defesa:

https://puc-rio.zoom.us/j/99492650830?pwd=ptb81S26LTRWBBW5sOwFKxlD8QTJgE.1

Immiscible liquid-liquid systems are widely found in nature and industrial processes, covering a variety of applications, including bacterial adhesion, biofilm formation, emulsification, drug delivery, water flooding in oil recovery, and remediation of chlorinated solvents in groundwater. These systems occur when two liquids cannot form a homogeneous mixture due to differences in their molecular properties, such as polarity or density. As a result, the liquids maintain an interface where they come into contact but do not mix, forming distinct layers. This behaviour is influenced by interfacial tension, a force that minimises the contact area between the two liquids and thus exerts a significant influence on the stability and behaviour of the system. Surfactants, or surface-active agents (SSAs), are often used to manage and manipulate the properties of these interfaces. These compounds significantly reduce the interfacial tension between two immiscible liquids. They achieve this by positioning themselves at the interface, with their hydrophobic (water-repelling) tails in the non-polar liquid and their hydrophilic (water-attracting) heads in the polar liquid. This action reduces liquid-liquid interfacial energy by disrupting cohesive forces between liquid molecules. This study aims to experimentally measure the interfacial tension in a liquid-liquid system through a dynamic in situ method using the Rheo-Microscopy apparatus. This equipment allows real-time observation and measurement of fluid interface behaviour under various conditions. In this way, interfacial tension is determined based on existing drop deformation theories, such as the deformed drop retraction method (DDRM). We investigated the interfacial tension behaviour in a system composed of a 95 wt.\% polydimethylsiloxane (PDMS) hexadecane mixture, an 80 wt.\% glycerol solution in deionized water, and the lipophilic non-ionic surfactant Span 80, with concentrations ranging from 0.0005 to 0.0500 wt.\%.

The formation and breakdown of laminar separation bubbles (LSB) typically play a significant role in aerodynamic performance and acoustic noise emission of airfoils operating at low Reynolds numbers. The LSB is subjected to a time-varying level of environmental disturbances in many practical applications, such as turbine cascades and UAV rotors. This work investigates the formation of a laminar separation bubble in a water channel at strictly controlled disturbance conditions. An electromagnet and a thin metal stripe upstream of the separation are used as a disturbance source. The device can promote boundary layer laminar-turbulent transition in a controlled fashion and momentarily suppresses the LSB. Thus, the bubble formation can be initiated by a sudden reduction in the level of generated disturbances. The setup allows the study of the transient process from the incipient separation of the boundary layer until the quasi-stationary regime. The time-resolved Particle Image Velocimetry (PIV) technique is employed to measure this transient process. Phase-locked ensemble average schemes were used. The results describe in great detail the asymptotic evolution of the bubble topology and the velocity flow field. The dominant flow structures were assessed by applying modal analysis techniques such as reduced order variational mode decomposition (RVMD) and fast and adaptative empirical mode decomposition (FAEMD). The proper orthogonal decomposition (POD) technique was also employed for quasi-steady regimes. The most energetic modes succeed in reproducing the asymptotic growth of the LSB, suggesting that reduced models can be used in simulations and active control strategies.

Link da defesa:

https://puc-rio.zoom.us/j/96898289774?pwd=MgMTNhV5fGnDQ3QIPUukbxuM9ZdTP1.1#success

With the current requirements on emissions and fuel consumption in a context of very strict environmental laws, it is necessary to improve combustion engines performance, reduce greenhouse gas emissions with low carbon fuels and new technologies, such as Spark-Assisted Compression Ignition (SACI). In this work, a MATLAB routine was adapted to predict the performance of SACI multimode combustion of methane and methane-hydrogen blends, using a two-zone thermodynamic model. The impact of three performance parameters (namely, thermal efficiency (η_th), specific NOx and CO2 emissions, respectively) and energy of the fuel (Efuel) of five engine and fuel variables such as percentage of H2 (%H2), engine speed (RPM), fuel-air equivalence ratio (ϕ), intake pressure (P¬IV) and valve overlap, was assessed using design of experiments approach. The Box-Behnken Design indicated that RPM, %H2 and P¬IV are the most important SACI factors since they influence all engine performance parameters and injected energy. On the other hand, ϕ was relevant in only one of them (specific NOx emissions). Additionally, the valve overlap, under the investigated conditions, did not show to significant impact. The models for the performance parameters and injected energy presented good and acceptable R2, 0.95272 (η_th), 0.93519 (NOx/kWh), 0.95603 (CO2/kWh) and 0.99569 (Efuel). Furthermore, a comparison of Spark-Ignition (SI) and SACI engines was performed at their normal operating compression ratios, 10 and 17 respectively. The results showed that SACI engines performs better, such as being around 8% - 14% more efficient, presenting an increase of 70% - 96% in IMEP and a reduction of 2% - 18% of CO2¬/kWh, even though the NOx/kWh presents an increase of 12% - 50% in relation to the RPM applied.

This work describes the development of a compositional simulator of oil reservoirs. It consists of a computational tool for numerical simulation of the dynamic behavior of reservoirs, aiming at increasing the efficiency of oil and gas extraction activities. The most well-known simulation model is the black-oil, in which the migration of hydrocarbon components between different phases (e.g., liquid or gas) is not considered. However, there are cases where such modeling simplification does not allow for obtaining realistic results, especially in the presence of volatile oils that can easily present phase migrations or also when CO2 is injected into the reservoir. On the other hand, to solve this problem, several compositional simulation models were developed, where such migrations of hydrocarbon components were considered. In this context, the main objective of this work is to develop a computational system for simulating compositional oil reservoirs based on the Coats model. The implementation will consist of an alternative to the black-oil model, already existing in the GSIM framework for reservoir simulation, developed as a partnership between Petrobras and PUC-Rio. The proposed compositional modeling uses a discretization of the domain through orthogonal Cartesian meshes and the finite difference method to approximate the differential equations that govern the problem. Furthermore, aiming to increase the efficiency of simulations, GSIM was developed in C++ language using a plugin architecture, which is optimized to allow faster and more efficient treatment of the data structure associated with reservoir problems. Using the plugin system allows greater versatility in developing new functionalities. It also enables using the proposed simulator for commercial and research purposes, representing an advantage over available commercial applications. The proposed computational system will be tested in three different reservoir simulations, and the results will be compared with those obtained by a commercial simulator called CMG-GEM.

Na última década, os robôs móveis com pernas ganharam notoriedade por sua capacidade de se movimentar com segurança em terrenos acidentados e superar obstáculos, como declives e escadas, podendo ser utilizados em mais aplicações em comparação com os robôs móveis com rodas. Novos desenvolvimentos que melhorem a robustez do planejamento de trajetória e o controle dinâmico de robôs com pernas são cruciais para o avanço desse campo. O objetivo deste trabalho é desenvolver um framework que integre otimização de trajetória off-line para robôs com pernas com Model Predictive Control (MPC) on-line, considerando o mapa de elevação do terreno. A otimização de trajetória é baseada na biblioteca de código aberto TOWR (Trajectory Optimization for Walking Robots), que emprega uma função contínua para representar o mapa do terreno. Para torná-la mais genérica, foi implementada uma interface que permite que mapas de elevação 2,5D sejam usados como representação do terreno. Além disso, as trajetórias geradas pelo TOWR são fornecidas como referências para um controlador MPC baseado na biblioteca de código aberto OCS2. As trajetórias otimizadas pelo MPC são então rastreadas por um Whole-Body Controller (WBC), que calcula os torques de atuação das juntas do robô. A estrutura é validada em simulações usando a dinâmica completa do robô, com diferentes tipos de terreno e sob perturbação externa.

Link da defesa:

https://puc-rio.zoom.us/j/92009609569?pwd=NUo0bUZwbVhHeDJFNUtlYy90RzMzUT09

Robôs móveis autônomos são um grande foco de pesquisa devido à sua aplicabilidade e interdisciplinaridade. Dependendo do tipo de locomoção, o controlador do sistema precisa tratar não somente do seguimento de trajetória, mas também da forma de interação do sistema com o solo. Robôs móveis com roda de direção diferencial, além de possuírem alta não-linearidade, detêm uma característica inerente à sua geometria: suas rodas só podem girar em torno de eixos fixos, sem esterçamento. Com isso, o deslizamento longitudinal e lateral é inevitável, principalmente quando o sistema está em movimento sob efeitos dinâmicos significativos. Controle Preditivo baseado em Modelo Não-Linear (NMPC) é amplamente utilizado nesses casos, já que consegue lidar com sistemas com múltiplas restrições. O presente trabalho apresenta modelos matemáticos de um robô móvel com roda do tipo skid-steer, procedente da direção diferencial, incluindo o deslizamento longitudinal, aos quais o NMPC é empregado para seguimento de trajetória, obtendo trajetórias similares à de referencial. Verificando que o custo de processamento de tais controladores pode ser muito alto para uso em tempo real, um controle hierárquico é desenvolvido otimizando as forças longitudinais entre as rodas e o solo para encontrar deslizamentos de referência para uma determinada trajetória a ser seguida. Como em um ambiente real nem todos os estados podem ser medidos, o controle necessita também estimar os estados não medidos. A Estimação de Estados por Horizonte Móvel (MHSE), derivada dos fundamentos do NMPC, foi utilizada para realizar a estimação, já que possui recursos para manter o sistema sob as restrições. Com o MHSE, o deslizamento do sistema pode ser calculado a partir dos estados estimados para as trajetórias obtidas com o MPC. Por fim, uma rede neural foi treinada com os estados preditos e estimados com o MHSE para que pudesse substituí-lo para que todo o controle fosse utilizado em tempo real. Com isso, o tempo computacional foi reduzido devido a substituição do MHSE.

Link da defesa:

https://puc-rio.zoom.us/j/98433297339?pwd=OXQ2bVdObVVDSGxOTjNEQjB6QlRWZz09
 

Este trabalho apresenta o projeto, simulação e prototipagem para uma proposta um Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT) multirrotor omnidirecional, com os motores fixos e hélices bidirecionais. Essa configuração apresenta potencial de desempenhar manobras incomuns para as configurações convencionais (sub-atuadas), uma vez que podem ser sobre atuadas ou plenamente atuadas a depender da quantidade de moto-propulsores instalados. As configurações típicas de VANTs multirrotores convencionais normalmente dispõem seus motores alocados no mesmo plano e com seus eixos de rotação paralelos. Entretanto, a proposta discutida nesse trabalho possui seus conjuntos moto-propulsores dispostos em planos concorrentes e em posições tais que potencializam as forças e torques disponíveis, podendo assim propiciar trajetórias de movimentos inatingíveis para os multirrotores comuns. Essa dissertação então apresenta um estado da arte/técnica, visitando alguns trabalhos sobre VANTs omnidirecionais, que vão desde VANTs omnidirecionais com rotores de direção variável, até os multirrotores omnidirecionais com rotores fixos. Baseada nessa visão geral do problema é apresentado o desenvolvimento da modelagem matemática da plataforma aérea e de alguns dos seus subsistemas. Essa modelagem é seguida de simulações que auxiliam nas previsões e estimativas para o comportamento dinâmico do sistema. Essas informações são úteis para subsidiar os dimensionamentos de outros componentes como o "frame", o sistema de propulsão entre outros, além de estabelecer uma base de parâmetros para futuros testes do modelo físico do protótipo. Com base nas discussões anteriores um leiaute básico para a plataforma aérea é proposto e alguns aspectos de desempenho são avaliados. Por fim os resultados obtidos são analisados e, com base nestes, são propostos alguns trabalhos futuros.

Link da defesa:
https://puc-rio.zoom.us/j/99759512206?pwd=TWg3NEUzWTluelh0RkJjaEkrSHorUT09

The Oil and Gas industry faces challenges, particularly the formation of hydrates on subsea equipment, which can block control valves and risk safety and productivity. Current hydrate removal methods are often suboptimal due to high costs, time consumption, and potential environmental damage. This project is developing a high-power laser tool as an alternative solution for hydrate removal, leveraging the recent commercial availability of such lasers. The tool, designed to be operated by an underwater Remotely Operated Vehicle (ROV) at depths of 600 m - 3500 m, is based on a high-power blue diode laser. It works by transferring heat to the hydrate either by direct absorption of the laser radiation or by heat conduction from adjacent parts absorbing the radiation. Two prototypes have been designed and constructed, equipped with 700 W and 1800 W lasers respectively. These prototypes consist of five modules: cooling, power, main, optical, and skid. Simulations and experimental tests are being conducted in a laboratory setting to facilitate the tool's advancement and ensure a compact and efficient design before field trials.

Brazilian Pre-Salt wells located in ultradeep water, capable of producing 70,000 barrels per day, have been, for years, strong candidates for electric, intelligent well completions as means to increase the recovery factor of the fields in Santos Basin. The present dissertation presents the studies and results that lead to the development of the prototype of an Electric Inflow Control Valve for 4-1/2" (114.3 mm) tubing string size, following a methodology for Technology Readiness Level progression and reliability. Environmental conditions, like operating pressures of up to 16,500 psi (113.8 MPa), temperatures up to 150 ºC (302 ºF) and differential pressure opening of 1,500 psi (10.3 MPa), were challenging to the tool design. Additionally, during the electric valve's prototype development, there was no technical specification for Electric Intelligent Well Completions, so standards like API 17F for the vibration of the embedded electronics boards were also followed. The tool was divided into physical modules as part of a development strategy. That revealed to be a good approach, as some of those demanding specifications were not for testing the fully assembled prototype in any Brazilian laboratory. Test fixtures for selected modules, which would later be integrated into the prototype, were developed so that those parts could be tested individually. The full-scale prototype was then fully assembled and mechanically tested to attend the specified operational static axial loads and cyclic loading and unloading. A second full-scale prototype was built to perform flow characterization and erosion tests. At the end of the development, a System Integration Test, with a spool of tube encapsulated cable simulating their predicted length in a field installation, was performed to prove the actuation and sensing functionalities of the two prototypes with the subsea control boards and human-interface machine. Methodology of all test and their results are described in this work.

Partially hydrolyzed polyacrylamide (HPAM) is widely employed in enhanced oil recovery (EOR) process. However, its effectiveness is hindered by
degradation of polymer molecules during flow through injection lines, valves and reservoir. This degradation leads to a decrease in average molecular weight and subsequently reduces the solution’s viscosity and viscoelastic properties, impacting its effectiveness on displacing oil. Our research characterized the degree of mechanical degradation of HPAM solutions using shear and extensional rheology. We induced degradation by flowing the solutions through a valve with varying constriction and flow rates and through a microfluidic porous medium model. Our findings reveal that the addition of silica (SiO2) nanoparticles has a negligible effect on the shear and extensional viscosities of fresh solutions and minimizes the mechanical degradation of HPAM solutions. The rheological properties of HPAM solutions with SiO2 nanoparticles are not significantly affected by mechanical degradation, suggesting that incorporating nanoparticles could enhance the efficiency of polymer injection in EOR processes by stabilizing HPAM solutions. In addition, our study explored oil displacement flow using both fresh and degraded HPAM polymer solutions in microfluidic devices used as models of porous media. The findings suggest that fresh HPAM is more efficient in displacing oil than degraded HPAM. Furthermore, the addition of silica nanoparticles into degraded NPs-HPAM solutions resulted in a 9-13% increase in oil recovery, highlighting the enormous potential of nanoparticles in enhancing EOR processes.

Ambientes industriais, especialmente no setor de petróleo e gás, apresentam desafios únicos para técnicas de identificação de sistemas. Apesar dos avanços, ainda existe uma lacuna em nossa compreensão da integração de algoritmos black box, abordagens grey box e aprendizado de máquina para simulação de dados reais. Com o objetivo de otimizar a compreensão e previsão em ambientes industriais complexos, foram explorados a simulação de dados do mundo real na produção de petróleo e análise da velocidade de perfuração. Este estudo propõe uma análise da integração de algoritmos black box, abordagens grey box e aprendizado de máquina na simulação de dados reais, com ênfase na produção de petróleo e o estudo da interação broca rocha no processo de perfuração de poços de petróleo. Neste trabalho foram empregados técnicas de aprendizado de máquina, como redes neurais e métodos clássicos de identificação de sistemas, como modelos lineares como ARX (AutoRegressive with eXogenous inputs) e não lineares como o NARX (Nonlinear AutoRegressive with eXogenous inputs), para capturar os comportamentos dinâmicos dos processos em estudo utilizando dados reais da produção de petróleo e de perfuração, levando em consideração as características específicas e desafios operacionais desses ambientes. Com base nos resultados obtidos, as técnicas utilizadas demonstraram viabilidade de aplicação, na qual a utilização desses modelos híbridos, que combinam conhecimentos físicos com abordagens de múltiplos modelos formados por algoritmos de identificação de sistemas e aprendizado de máquina, demonstrou potencial para aprimorar as simulações. Esses resultados ressaltam a eficácia desses métodos, indicando que pesquisas futuras podem se dedicar à implementação dessa técnica na identificação de sistemas complexos.

Understanding the mechanical response of time-/strain history-dependent materials is essential for various industrial applications, notably in pipeline transportation. These materials exhibit complex rheological behavior, that hugely influence their flow characteristics. Despite decades of research, accurately modeling the mechanical behavior of these materials remains a challenge, with existing models often constrained by their inability to predict complex responses beyond simple shear flow configurations. Consequently, there is a pressing need for further investigation to refine our understanding and predictive capabilities in this field, ensuring the efficient and safe operation of industrial processes involving such materials. This work aims to investigate the flow restart of thixotropic fluids through both numerical and experimental methods. Specifically, this study involves modelling a thixotropic Laponite suspension 1.25% wt using a constitutive equation that faithfully accounts the real material’s behavior during processes that induce microstructural breakage or construction. Numerical simulations were used to analyze the restart processes in a pipe using the modelled suspension and compare it with a suspension present in the literature modelled with the same mathematical model to understand the role of thixotropy in the flow restart. Additionally, an attempt to validate the constitutive equation obtained was made. The numerical analysis indicated that both fluids exhibited similar qualitative behavior for the temporal fluidity evolution. While high thixotropy caused a gradual transition from rest to flow, low thixotropy resulted in sudden transitions. Higher imposed pressure gradients were associated with earlier resumption of flow and larger sheared regions across the spatial domain for both fluids. Additionally, for both fluids, the steady-state regime was solely defined by the imposed pressure gradient. Despite the limitations of the experimental apparatus and the notable differences between the numerical predictions and experimental results for the Laponite suspension formulated in this work, the mathematical model employed showed to be a useful tool to study the restart flow of thixotropic fluids.

No âmbito da indústria de petróleo e gás, a interrupção das linhas de produção e transporte devido à acumulação de compostos orgânicos e inorgânicos representa um desafio generalizado e significativo, resultando em consideráveis perdas financeiras e apreensões ambientais. Os hidratos de gás, particularmente enfatizados entre vários desafios relacionados à deposição inorgânica, apresentam uma questão complexa caracterizada pela formação de sólidos cristalinos à base de água, semelhantes ao gelo, ocorrendo sob condições de pressão elevada e baixas temperaturas que se formam quando moléculas leves de hidrocarbonetos e água se combinam para formar uma estrutura ordenada específica. A formação de hidrato começa na interface água-hidrocarboneto, o que destaca o papel crítico que a reologia interfacial desempenha neste processo. Apesar da importância desta interface na formação de hidratos, persiste uma lacuna na pesquisa, particularmente no emprego de abordagens de reologia de cisalhamento. Este estudo ajuda a preencher essa lacuna investigando as propriedades mecânicas e de fluxo da interface, utilizando um recurso em um reômetro rotacional, uma "célula de anel de parede dupla", para controle preciso da temperatura. O ciclopentano serve como formador de hidrato, permitindo a experimentação sob condições atmosféricas. pressão e temperaturas variadas. Os protocolos exploram a temperatura e as concentrações de hidrocarbonetos, com ênfase no envolvimento dos cristais de gelo no início da formação de hidratos. Após a saturação completa da interface hidrocarboneto/água por hidratos, os módulos elásticos e viscosos interfaciais são obtidos através de varreduras de deformação para avaliar a fragilidade do filme de hidrato e resposta mecânica. Além disso, é examinado o impacto do tempo de envelhecimento e do tipo de cisalhamento (estático ou dinâmico) na rigidez do hidrato. Testes com inibidores termodinâmicos, como cloreto de sódio e monoetilenoglicol, demonstram extensão significativa do tempo de indução. Além disso, mudanças sistemáticas na taxa de cisalhamento são investigadas para compreender de forma abrangente sua influência nas características e propriedades do filme hidratado sob diversas condições de histórico de cisalhamento. Este estudo revela que o aumento da taxa de cisalhamento se correlaciona com a diminuição da viscosidade do filme de hidrato, indicativo de comportamento não newtoniano. No geral, esta pesquisa lança luz sobre as nuances da dinâmica da interface água-hidrocarboneto na formação e mitigação de hidratos.

Link da defesa:

https://puc-rio.zoom.us/j/6427211140?pwd=YkJZTmttT3pITEtxRlhnTkhMRjV4dz09&omn=95987646360

Empregamos simulações numéricas para calcular a forma da interface que separa uma gota de fluido não magnético cercada por um ferrofluido confinado em uma célula de Hele-Shaw. O sistema está sujeito a um campo magnético azimutal gerado por um fio condutor de corrente. O campo azimutal tem um efeito desestabilizador na interface e puxa o ferrofluido radialmente para dentro. Por outro lado, a tensão superficial tende a estabilizar as deformações da interface. O comportamento dinâmico e as formas morfológicas resultantes também são influenciados pelas viscosidades de ambos os fluidos e pela suscetibilidade magnética do ferrofluido. No presente trabalho, empregamos um método preciso de integrais de contorno baseado no formalismo de vortex sheet para examinar a dinâmica não linear e determinar essas deformações interfaciais. Analisamos como a interação entre efeitos magnéticos, de tensão superficial e de viscosidade afeta a morfologia da interface. Isso é capturado variando os parâmetros adimensionais que controlam o escoamento. São eles: a susceptibilidade magnética do material magnético, o contraste de viscosidade entre a gota não magnética e o ferrofluido e a tensão superficial efetiva, que pondera efeitos da tensão superficial com a intensidade do campo aplicado. Comparamos casos particulares de nossas simulações não lineares com previsões teóricas de uma análise perturbativa de modos acoplados que retém termos lineares e fracamente não lineares. A concordância entre as duas abordagens para tempos curtos corrobora a validação do método numérico e indica a validade e algumas limitações da abordagem aproximada.

The development of new technologies with hydrogen as an energy source underscores a longstanding challenge in its transportation and storage. Since all structural materials are susceptible to hydrogen embrittlement, whether in electrochemical environments where hydrogen dissociates, adsorbs on metal surfaces, and is absorbed, under cathodic protection, or even at high hydrostatic pressures of hydrogen. The usual approach to solve this problem is to use nobler materials more resistant to hydrogen embrittlement. An alternative approach to mechanical design under hydrogen embrittlement conditions involves the modeling of the behavior of short cracks through linear elastic or elastoplastic fracture mechanics. These models consider two key material parameters: the Environmental Assisted Cracking Resistance Limit (SEAC) and the Crack Propagation Threshold in the environment, represented as KIEAC for the linear elastic case and KJIEAC for the elastoplastic case. In this study, the proposed model is validated by suitable tests under sulfide stress corrosion cracking (HSLA steel and a martensitic stainless steel UNS 41426 exposed to hydrogen sulfide), and in a 17-4PH steel exposed to high-pressure gaseous hydrogen, at 200 bar(g) (about 20MPa) of H2. A T-WOL test methodology recommended in international standards for measuring the fracture toughness at high pressure of H2 for materials with high toughness is evaluated, and it shown that it yields unsatisfactory results. As an alternative, a modified ASTM E1820 test method is proposed to obtain the JR curve under high-pressure H2, showing promising results.

Com o aumento das campanhas de tamponamento e abandono de poços de petróleo maduros pelo mundo, vários centros de pesquisa têm investido em ferramentas de inspeções acústicas e técnicas mais robustas para analisar a integridade do poço de petróleo através do tubo de produção. As análises através do tubo de produção proporcionam uma economia significativa na etapa de abandono, porém a sua análise é complexa devido a baixa energia recebida e por eventuais excentricidades. O objetivo deste trabalho é analisar as características dos defeitos aplicados na camada de revestimento de cimento de um poço de petróleo com e sem excentricidade do tubo de produção, através de curvas de dispersão e por curvas de coerência de tempo-vagarosidade; e comparar estas curvas com os dados obtidos por simulações pelos métodos de elementos finitos, semianalíticos e experimentos realizados em escala. Os experimentos realizados contemplaram os casos de defeitos mais comuns encontrados, como a canalização de fluido na camada de cimento, excentricidade do tubo de produção e baixa impedância do cimento. Os modelos semi-analíticos quando comparados com o método de elementos finitos mostraram boa coerência. Para todos os casos com o tubo de produção notou-se uma menor quantidade de modos de onda e menor amplitude dos sinais se comparados com os casos sem o tubo de produção. Os resultados do método de coerência tempo e vagarosidade se mostraram pouco eficazes nas análises de defeitos. Concluiu-se que o método semi-analítico, validado através de diversos modelos analíticos, simulações pelo método de elementos finitos e com diversos experimentos, é uma valiosa ferramenta na análise dos defeitos e verificação da variação dos modos de onda com a excentricidade aplicada.

In recent decades, the demand for oil and gas has surged, prompting the identification of new oil fields in challenging reservoir environments those characterized by high-pressure and high-temperature (HPHT) conditions. The development of high-performance aqueous-based drilling fluids with tailored properties aims to enhance extraction processes in the oil industry and reducing environmental contamination mainly caused by oil-based fluids. This study aims to investigate how variations in parameters such as temperature, pressure and concentration impact the thermal and rheological properties of xanthan gum suspensions with oxidized hexagonal boron nitride (hBN-oxi) nanostructures. The thermal conductivity was significantly increased by the addition of hBN-oxi nanoparticles (6.0 wt% suspension) to the base fluid, reaching an increase of up to 12 % at 70 °C. These nanostructures played a crucial role in preserving the thermal conductivity of xanthan gum suspensions even at elevated temperatures. The presence of nanoparticles at the highest concentration induced a yield stress in the fluid and when subjected to high shear rates, experienced a viscosity drop of only 16 % at 80 °C. These adverse effects of temperature and pressure on viscosity were mitigated by the interaction between the polymer matrix and hBN-oxi. Overall, the study highlighted the potential of boron nitride as a nanoadditive for conventional drilling fluids, showing that properly designed formulations can improve performance even in challenging conditions without causing harm to the environment, thanks to the material's high thermal and chemical stability.

This study presents the validation of a physical/numerical model designed to predict the ascending aorta flow in a healthy patient, aiming to extend its application to analyze other patients, specifically, with ascending aortic aneurysm (AAoA). Applying the patient-specific model (PSM) concept, the results provided by the Four-dimensional Flow Magnetic Resonance Imaging (4D Flow MRI) technique were used in the simulation employing the Computational Fluid Dynamics (CFD) approach, with a turbulence model capable of predicting laminar/turbulent regime transitions during the cardiac cycle. Boundary condition based on measured flow rate was imposed at the aorta´s inlet. At the outlets, the physiological percentages of inlet flow rate corresponding to each output were considered, as well as the three-element Windkessel model to establish a more accurate approximation of the pressure-flow relationship. The favorable results obtained on pressure, flow rate and shear stress profiles at various positions along the aorta and throughout the cardiac cycle, validated the potential application of PSM to other patients, in particular patients with AAoA. AAoA is a silent disease with high mortality, and factors associated with a worse prognosis are not yet fully known. Aiming to relate flow dynamics characteristics with the disease, personalized anatomic models were obtained from angiotomography scans of 30 patients in two different years (with intervals of one to three years between them). Based on the volume difference of the ascending aorta from one year to another, two groups were defined: one with aneurysm growth and another without growth. The flow field during the cardiac cycle and the geometry corresponding to each group were compared to find patterns that may indicate the aneurysm growth from the first exam. Although there was no clear trend between the two patient groups, higher time-averaged pressure (TAP) values were observed in patients with aneurysm growth, as well as longer time periods during the cycle with the aorta subjected to high values of shear stress. The present study explored the remodeling process of patients with aneurysm and how the geometry and flow pattern can impact its growth, contributing to a better understanding of aortic pathophysiology.

A energia desempenha um papel estratégico global, com a indústria do petróleo sendo uma fonte crucial. No entanto, iniciativas visando reduzir a dependência do petróleo surgem, impulsionadas principalmente por preocupações ambientais, como as mudanças climáticas. A transição energética ganha destaque nas agendas nacionais, refletindo a interligação entre energia e meio ambiente. Apesar da queda na demanda global de petróleo, a indústria do petróleo permanece vital, sustentando fontes de energia, gerando receitas e empregos. Contudo, a indústria enfrenta pressões ambientais crescentes, destacando a necessidade de investir continuamente em segurança nas operações de exploração de poços. O blowout, apesar de ser evento com baixa probabilidade de ocorrência, representa uma ameaça grave, não apenas para a imagem da empresa, mas também para o meio ambiente e a vida das pessoas. O exemplo do blowout de Macondo, ocorrido no Golfo do Mexico, em operação da British Petroleum (BP) evidencia os impactos significativos. O combate ao blowout envolve mitigação de impacto e controle da fonte. Estratégias essenciais para mitigação de impactos e o controle da fonte incluem o capeamento do poço e a construção de um poço de alívio. O primeiro é uma ação rápida para fechar o poço e cessar o vazamento de hidrocarboneto para o meio ambiente, enquanto o segundo visa construir um poço adicional para interceptar, amortecer e abandonar de forma definitiva o poço em blowout. O presente trabalho concentra-se em apresentar soluções para amortecimento do poço em blowout via poço de alívio em situações que exigem altas vazões e volumes. Simulações revelam desafios técnicos, como demandas de grandes volumes e altas vazões de amortecimento. Portanto, a pesquisa busca oferecer soluções diferenciadas para atender a essas demandas específicas e contribuir para a segurança e eficácia das operações.

Métodos não destrutivos desempenham um papel fundamental na análise de integridade de componentes civis e mecânicos. Este trabalho apresenta uma abordagem integrativa que pode ser aplicada em avaliações estruturais, envolvendo o estudo de ondas ultrassônicas guiadas com técnicas de aprendizado de máquina, juntamente com métodos alternativos para ampliar o conjunto de dados necessários para treinamento dos modelos de predição. É proposta uma metodologia para a estimativa de tensão em placas, incorporando dados sintéticos gerados por interpolação linear a partir de resultados experimentais. Paralelamente, utilizando o Semi-Analytical Finite Element Method (SAFE), foi examinada a propagação de ondas em guias cilíndricos, comparando resultados com simulações numéricas e posteriormente, aplicando o método SAFE para gerar curvas de dispersão que servem de dados para alimentar uma rede neural para predição de espessura nominal de dutos. Este estudo contribui para a eficiência e precisão das metodologias aplicadas em integridade estrutural, englobando abordagens de dados experimentais e simulados computacionalmente.

Multiphase flow in highly heterogeneous porous media holds substantial importance in the petroleum industry since there are large oil volumes in vuggy and fractured reservoirs. In this study, Brinkman equation is employed to model two-phase flow in highly heterogeneous porous media. Brinkman model represents flow dynamics through the porous matrix and vugs using a single differential equation without the need for interfacial conditions. However, accurately characterizing the vugular and porous matrix regions remains a challenging task, especially in reservoir-scale models that typically represent geological formations with large areas. Reservoir simulations often involve models discretized into computational cells, each with dimensions on the order of several meters that are not fine enough to describe in detail the geometry of the vugs and fractures embedded in the porous matrix. This investigation explores two distinct approaches for generating equivalent properties of vugular media. The first approach uses results from the Brinkman model to derive equivalent properties for the single-continuum Darcy model at the same level of descritization. The second approach employs homogenization theory to generate equivalent properties on a coarse scale. This theory is applied to both single-continuum and dual-continuum Darcy models. Single-continuum models can effectively describe vugular structures characterized by dispersed vugs in the porous matrix without strong fluid channeling. However, for systems exhibiting substantial channeling, homogenization can only be achieved through dual-continuum models. In both proposed approaches, the determination of equivalent absolute permeability and equivalent absolute permeability curves is imperative for an efficient homogenization process.

Despite the technological advances that led to the development of fast computers, the direct numerical simulation of turbulent flows is still prohibitively expensive to most engineering and even some research applications. The CFD simulations used worldwide are, therefore, based on averaged quantities and heavily dependent on mathematical turbulence models. Despite widely used, such models fail to proper predict the averaged flow in many practical situations, such as the simple flow in a Square Duct. With the re-blossoming of Machine Learning methods in the past years, much attention is being given to the use of such techniques as a replacement to the traditional turbulence models. The present work evaluated the use of Neural Networks as an alternative to enhance the simulation of turbulent flows. To this end, the Stereoscopic-PIV technique was used to obtain well-converged flow statistics and velocity fields for the flow in a Square Duct, for10 values of the Reynolds number. A total of 10 methodologies were evaluated in a data-driven approach to understand what quantities should be predicted by a Machine Learning technique that would result in enhanced simulations. From the selected methodologies, accurate results could be obtained with a Neural Network trained from the experimental data to predict the perpendicular term of the Reynolds Stress Tensor and the turbulent viscosity. The turbulent simulations assisted by the Neural Network returned velocity fields with less than 4% in error, in comparison with those previously measured.

Campos de petróleo com gás não associado do tipo gás condensado possuem destaque pelo maior valor econômico agregado associado a seu recurso energético: a expressiva quantidade de condensado produzida, além do próprio gás. Porém, tais reservatórios possuem um comportamento termodinâmico particular, induzindo mudanças de composição e, consequentemente, fase ao longo do processo de produção por depleção. Nas condições de reservatório, por exemplo, pode ocorrer o fenômeno chamado de condensate blockage, em que bancos de condensado se formam, geralmente em regiões próximas aos poços, dificultando assim o escoamento e afetando a produção de gás.
A fim de definirmos a melhor estratégia de gerenciamento de um projeto a ser implementado ao longo da explotação desse tipo de reservatório, uma ferramenta importante utilizada pelos engenheiros é a simulação numérica. Especialmente relacionadas à representação do fenômeno físico-químico citado, nas simulações se utilizam as curvas de permeabilidade relativa. Na realidade, porém, existe uma certa limitação de representatividade do fenômeno nos ensaios laboratoriais praticados pela indústria e os melhores insumos poderiam ser fornecidos por simulações em rede de poros, com modelos que representem a sua alteração com função das mudanças na tensão interfacial e na velocidade de escoamento ao longo do reservatório.
A reprodução de uma simulação de escoamento em rede de poros para a escala mais próxima possível em uma simulação de simulador comercial de diferenças finitas é validada. Da simulação em rede de poros até a escala de campo praticada nas simulações de reservatórios, uma metodologia de scale-up é proposta, utilizando um processo de otimização, procurando ser fiel à curva de permeabilidade relativa original, em escala de microporo, obtida simulando fenomenologicamente o processo de condensação no reservatório, através de um modelo que reproduza sua dependência com a velocidade desenvolvida pelas fases em meio poroso.
A comparação de produtividades na escala de campo e na evolução da saturação de condensado em regiões próximas aos poços foi apresentada para as três curvas de permeabilidade relativa utilizadas. Os resultados mostram que a metodologia proposta consegue ser mais fiel à influência da condensação no reservatório sobre a produtividade dos poços quando comparada ao insumo de curva de permeabilidade relativa de ensaio laboratorial que apresenta o condensado mais móvel.

Link da defesa:
https://puc-rio.zoom.us/j/94297499293?pwd=VGFaK3VUL3pHbTNmOXJoOTRITWtBdz09
 

This master dissertation investigates multiphase displacement flow in annular geometries involved in well cementing operations with foamed cement slurries and spacers. Well cementing plays a relevant role in well integrity and some applications require combining a low-density cement slurry with high compressive strength, and foamed cement suits this purpose. To properly model the displacement complexity involving foamed fluids flow - pressure and temperature dependent densities and non-Newtonian rheology - a 3-dimensional computational fluid dynamics (CFD) model was developed from the open-source OpenFOAM toolbox. The mass, momentum and phase conservation equations are solved in an annular geometry, taking the effect of pressure in the fluid density and rheology, and the volume-of-fluid (VoF) method was used to capture the interface between the fluids. The models were validated using exact solutions for axisymmetric single-phase flow with incompressible and compressible fluids, and Newtonian and non-Newtonian constitutive models. Further, multiphase simulations were performed to estimate the removal efficiency of the drilling fluid by the foamed cement slurry/spacer in different conditions – density and viscosity contrast, eccentricities, and flow rate - and with different correlations for the foamed cement rheological behavior. Finally, the displacement simulations with constant density and rheology displacing fluids (unfoamed) were performed and used to compare the results with the foamed displacing fluids. The results indicate that the displacement efficiency with a foamed cement technique outperforms constant density lightweight cement slurries with similar conditions and are much less sensitive to impairment when challenging conditions are present.

Diante da crescente pressão pela descarbonização de setores da indústria, a aplicação da hibridização com armazenamento de energia como forma de otimizar produção de energia em embarcações é analisada neste trabalho. Um navio que atua como suporte a plataformas de petróleo foi instrumentado e teve os dados relativos aos perfis de operação coletados. Observou-se que esta  embarcação realiza operações com alto grau de transiência o que tende a aumentar o consumo específico dos motores. Foi proposta, então, a criação de um simulador em que as mesmas operações realizadas pelo navio fossem comparadas com um sistema de geração energética contendo um equipamento de armazenamento de energia, neste caso, baterias de lítio, absorvendo as cargas transientes da demanda navio, permitindo que os motores pudessem operar de otimizada relacionada ao consumo. Foram propostas diferentes estratégias com a utilização da média simples e médias móveis de maneira a coordenar a potência dos motores na hibridização mantendo o seu comportamento mais estável e mais próximo da operação com menor consumo específico de combustível. Percebeu-se que, para as operações com maior transiência, a aplicação da hibridização foi mais eficiência, chegando a redução de consumo que superaram os 30%. Já para as operações menos transientes, o ganho com a hibridização foi bem menor ou irrisório. Por fim, evidenciou-se, através de um estudo de caso a viabilidade financeira do sistema simulado.

Link da defesa:

https://puc-rio.zoom.us/j/95512385137?pwd=aWlpSHJadDE3dFlIODU4L2pESUdjQT09

A busca global por sustentabilidade tem se caracterizado por uma tendência em viabilizar a recuperação energética de resíduos. Neste contexto, no setor sucroalcooleiro, um dos principais desafios é aproveitar, adequadamente, os resíduos gerados no processamento da cana-de-açúcar. Nesta tese, estuda-se a produção de eletricidade, a partir do bagaço e biogás da vinhaça, em usinas termelétricas que operam com ciclos combinados híbridos. Um modelo matemático e numérico, desenvolvido na plataforma Excel, é proposto para simular cinco modos de operação de ciclos combinados híbridos e calcular, simultaneamente, indicadores termodinâmicos (energéticos e exergéticos), econômicos e ambientais. Adicionalmente, a aplicabilidade dos sistemas híbridos é demonstrada para usinas alimentadas por resíduos sólidos urbanos e gás natural. O estudo considera dados da literatura e informações adquiridas durante visitas técnicas a diversas usinas no Brasil e no exterior. Uma análise paramétrica mostra a influência de temperaturas e pressões de operação dos componentes da planta em questões econômicas, ambientais e operacionais de cada setor. Os resultados indicam um aumento relativo médio de 7,0% na eficiência elétrica de plantas sucroalcooleiras e uma redução média de 11,0% nas emissões de CO_2eq para a geração de eletricidade, respeitando o caráter intermitente e as demandas energéticas do setor. Para usinas de resíduos sólidos urbanos, integradas a um consumo de gás natural significativamente reduzido, o aumento relativo de eficiência é superior a 26%, resultando em um potencial de abatimento das emissões em torno de 272,0 ktonCO_2eq/ano. Taxas de retorno superiores a 25% são obtidas para projetos de usinas híbridas de ambos os setores. A pesquisa é inovadora ao apresentar uma aprimorada rota tecnológica para o tratamento de residuos, permitindo reduzir a sua disposição inadequada. Além disso, os estudos podem contribuir, concomitantemente, para o aproveitamento eficiente do gás natural e da biomassa residual no Brasil, diversificando a matriz energética do país.

Link da Defesa:

https://puc-rio.zoom.us/j/98329207170?pwd=NGlmcVErUXNtREV1bllNYkxLdGV1UT09

ID da reunião: 983 2920 7170

Senha: 659249

This work models a epidemic's spreading over time with a stochastic approach. The number of infections per infector is modeled as a discrete random variable, named here as contagion. Therefore, the evolution of the disease over time is a stochastic process. More specifically, this propagation is modeled as the Bienaymé-Galton-Watson process, one kind of branching process with discrete parameter. In this process, for a given time, the number of infected members, i.e. a generation of infected members, is a random variable. In the first part of this dissertation, given that the mass function of the contagion's random variable is known, four methodologies to find the mass function of the generations of the stochastic process are compared. The methodologies are: probability generating functions with and without polynomial identities, Markov chain and Monte Carlo simulations. The first three methodologies provide analytical expressions relating the contagion random variable and the generation's size random variable. These analytical expressions are used in the second part of this dissertation, where a classical inverse problem of bayesian parametric inference is studied. With the help of Bayes' rule, parameters of the contagion random variable are inferred from realizations of the stochastic process. The analytical expressions obtained in the first part of the work are used to build appropriate likelihood functions. In order to solve the inverse problem, two different ways of using data from the Bienaymé-Galton-Watson process are developed and compared: when data are realizations of a single generation of the branching process and when data is just one realization of the branching process observed over a certain number of generation. The criteria used in this work to stop the update process in the bayesian parametric inference uses the L2-Wasserstein distance, which is a metric based on optimal mass transference. All numerical and symbolical routines developed to this work are written in MATLAB.

Link da Defesa:

https://puc-rio.zoom.us/j/92839408623?pwd=ZlUwOWNFdnh1TFVBc1BZQTd5Szhvdz09

Meeting ID: 928 3940 8623

Passcode: 606906

Atualmente, devido ao grande volume de dados de iniciação de trincas e fadiga que é possível obter a partir de informações do campo de mecânica dos sólidos e comportamento dos materiais, o uso de técnicas de aprendizado de máquina é cada vez mais utilizado para realizar diversos tipos de previsões. A motivação principal deste trabalho é o estudo do acúmulo de deformação plástica na escala de grãos, por meio da utilização do aprendizado de máquina. Esta alternativa pode ser uma significativa contribuição na direção de criar modelos capazes de prever o acúmulo de deformações. Desta forma o aprendizado de máquina se torna uma ferramenta capaz de ajudar a entender quais parâmetros físicos controlam o acúmulo de dano. O objetivo deste trabalho é prever o acúmulo de deformação plástica em contornos de grãos e propor um novo método de previsão de acúmulo de deformações plásticas em contornos de grãos de um material policristalino, usando modelos de aprendizado de máquina. Este trabalho é desenvolvido por meio de uma abordagem numérica, usando dados experimentais da literatura para estruturar três bancos de dados como amostras as quais são filtradas para identificar o contorno do grão. Como resultados pode ser observado que as previsões foram coerentes e de boa qualidade, com uma melhora dos valores médios do coeficiente de Pearson em torno de 17% em relação aos valores encontrados na literatura. Já para o coeficiente de determinação a média de valores alcançada ficou em torno de 0.85. Conclui-se que o uso do método de aprendizado de máquina se mostra confiável para prever acúmulo de deformação plástica no contorno do grão para um material policristalino.

Link da defesa:

https://puc-rio.zoom.us/j/99612602567?pwd=aXprNnlTcUhSYm5UcWp5cFo5UUF3QT09

Meeting ID: 996 1260 2567
Passcode: 592385

Transiente hidráulico ou “golpe de aríete” é a rápida variação da pressão de um fluido em um sistema. Em dutos, está frequentemente associado ao fechamento de válvulas e partida e parada de bombas. Em instalações aéreas, ele pode produzir grandes forças axiais, devido aos grandes diferenciais de pressão que podem ocorrer. Para dimensionar corretamente os suportes da tubulação, as análises de tensões devem considerar essas cargas, o que, por sua vez, requerem simulações hidráulicas. Frequentemente, esses dados não estão disponíveis, em função da demanda requerida para o estudo e a disponibilidade e prazo para realização das simulações. Este trabalho tem por objetivo fornecer dados sobre forças dinâmicas geradas em transientes hidráulicos em uma ampla gama de casos encontrados na indústria do petróleo. Simulações hidráulicas foram realizadas considerando vários diâmetros de duto, velocidades de escoamento e diferentes fluidos, analisando o fechamento rápido de uma válvula de esfera. Uma metodologia foi então utilizada para obter os gradientes de pressão que ocorrem em vários comprimentos de tubulação. Diferentes interpolações foram então realizadas com os dados obtidos pelas simulações, e verificou-se que as de segunda ordem são adequadas para obter gradientes de pressão para cenários de velocidades de escoamento intermediários aos dos casos simulados, sem a necessidade de novas simulações. O mesmo processo foi realizado para a massa específica do fluido, confirmando que tais interpolações são também apropriadas para obter gradientes de pressão para valores de massa específica intermediários aos simulados. Uma terceira correlação foi proposta considerando uma interpolação linear para os resultados da massa específica e quadráticas para a velocidade de escoamento, obtendo-se resultados não tão precisos quanto os anteriores, mas capazes de fornecer gradientes de pressão satisfatórios para valores intermediários de densidade e velocidade, simultaneamente. Verificou-se ainda que um polinômio de quinta ordem pode descrever perfeitamente as curvas de gradiente de pressão de cada cenário, permitindo que os resultados possam ser obtidos por equações simples. Os resultados deste trabalho servem como dados de entrada para a análise dinâmica dos cálculos de flexibilidade de tubulação, fornecendo os esforços gerados pelo fechamento rápido de uma válvula de esfera, considerando uma ampla gama de diâmetros, vazões e densidades.

Link da defesa:

https://puc-rio.zoom.us/j/95811224221?pwd=cWw2dVJaVzdkRTE1R0UwdHcyS0tjdz09

Meeting ID: 958 1122 4221
Passcode: 044272

A simulação computacional tem sido utilizada como ferramenta para otimizar processos de cunhagem e suportar o desenvolvimento de novos produtos neste setor. Compreender as forças e tensões que ocorrem durante o processo possibilita atuar de forma eficaz nas características do projeto, visando a redução de defeitos no produto e/ou o prolongamento da vida útil das ferramentas. Esta pesquisa teve como objetivo investigar a influência das características do relevo de uma medalha, no que se refere a sua geometria e altura, nas forças requeridas para a execução do processo e nas tensões geradas durante a cunhagem. Para isso, foi criado um modelo computacional 3D de uma medalha de curproníquel, validado por meio de comparação com dados experimentais de cunhagem. Os resultados demonstram que a metodologia experimental aplicada e o modelo desenvolvido neste trabalho previram com sucesso o fluxo de material de acordo com a força de cunhagem aplicada. Simulações adicionais revelaram que a geometria e a altura dos relevos influenciam diretamente nas forças e tensões. Por exemplo, um relevo com geometria triangular exigiu 66% mais força para ser delineado em comparação com um relevo circular com volume e profundidade equivalentes. Além disso, foi demonstrado que reduzir a altura do relevo em 20% poderia levar a uma redução de 16% na força. Discussões foram feitas a respeito da existência de Regiões Críticas de Cunhagem (RCC) na arte da medalha, caracterizadas por relevos altos e intricados. Essas regiões serão as últimas a serem delineadas e ditarão as forças requeridas e o patamar de tensões no produto.

Link da defesa:

Join Zoom Meeting
https://puc-rio.zoom.us/j/99564171291?pwd=Z2NjZ0RGNFBIU3VleE1BK2NtUmdFQT09

Meeting ID: 995 6417 1291
Passcode: 186924

During drilling for oil extraction purposes, the drill string experiences complex dynamic behavior, and this work delves into the experimental study and the mathematical modeling of such behavior. Self-excited vibrations, such as axial, lateral, and torsional vibrations, which can lead to detrimental effects such as bit bouncing, whirling, and torsional stick-slip are highlighted in this thesis due to possible premature failures of drilling components. Distinct aspects of drilling dynamics are considered in this investigation to enhance the understanding of various phenomena. Initially, an experimental analysis of a lab-scale rig is conducted, providing valuable insights into the dynamics of such systems. And the influence of control parameters on the system's response is examined, particularly in identifying the conditions under which the stick-slip phenomenon is likely to occur. Secondly, the thesis proposes system identification strategies for nonlinear systems, specifically focusing on the same laboratory test rig. An innovative ensemble approach is proposed, which combines gray and black-box modeling techniques to effectively calibrate the parameters of a dynamical system, particularly those associated with friction. This approach improves prediction accuracy compared to traditional gray-box methods while maintaining interpretability in the dynamic responses. Furthermore, the research employs physics-informed deep learning to estimate the low-dimensional model mechanical and friction parameters. Calibration using experimental data obtained from a specialized setup provides insights into the drill-string system's behavior. Finally, the thesis involves experimental investigations on the coupling between torsional and axial oscillations using a modified and adapted lab-scale drilling rig equipped with real drill bits and rock samples. In summary, this thesis advances our understanding of drill-string dynamics and presents helpful applications for system identification techniques in torsional and axial oscillations analysis.

Link da defesa:
https://puc-rio.zoom.us/j/99737838975?pwd=S2JPUXc2TnJIc0c1MWg1S3RRc3YwZz09

 

The majority of visual SLAM systems are not robust in dynamic scenarios. The ones that deal with dynamic content in the scenes usually rely on deep learning-based methods to detect and filter dynamic objects. However, these methods cannot deal with unknown objects. This work presents a visual SLAM system robust to dynamic environments, even in the presence of unknown objects. It uses Panoptic Segmentation filter dynamic objectsfrom the scene during the state estimation process. The proposed methodology is based on ORB-SLAM3, a state-of-the-art SLAM system for static environments. The implementation was tested using real- world datasets and compared with several systems from the literature, including DynaSLAM, DS-SLAM and SaD-SLAM.

Link da defesa:
https://puc-rio.zoom.us/j/97387225930?pwd=SDFmenJ5SWthYXFLVkVWZWVKbG1SZz09

Many particle suspensions behave as thixotropic-viscous materials and they are present in different industrial processes, including coating applications. Specifically, the production of battery electrodes involves slot coating of a thixotropic liquid. In most cases, the flow of slurries and other particle suspensions is described by using a generalized Newtonian model that assumes the viscosity to be solely a function of the local deformation rate. However, the viscosity of thixotropic fluids is associated to its microstructuring level. Their viscosity does not change instantaneously with the stress (or deformation rate). In the case of imposing constant stress (or shear rate), the microstructure evolves until reaching an equilibrium state; but this process takes time. Even in a steady-state flow, the liquid flows through regions where there are significant changes in the levels of stress and the flow is transient in a Lagrangian point of view. Therefore, assuming that the viscosity at each point of the flow is the steady-state viscosity described by a generalized Newtonian model may lead to an inaccurate flow description. The relative magnitude of the characteristic response time of the liquid and the residence time of the flow becomes an important parameter. This is particularly relevant in small scale flows with very small residence time. Flows of a thixotropic-viscous liquid through a constricted microcapillary and in a slot coating process were analyzed here using two rheological models: the generalized Newtonian model (GNM) and a thixotropic model that takes into account the liquid time-dependent response. The resulting set of fully coupled, non-linear equations was solved by the Galerkin and SUPG Finite Element Method. The results show that the use of a simple generalized Newtonian model to describe thixotropic viscous materials, such as some particle suspensions, can lead to very large errors on the predicted flow behavior. Furthermore, generalized Newtonian models are not able to predict complex flow phenomena, like hysteresis, which could lead to unstable flows. These inaccuracies highlight the need for a more complete model that takes into account time-dependency of the flowing liquid in a certain range of flow parameters.

Link da defesa:

https://puc-rio.zoom.us/j/97072483706?pwd=NTYyNUFMZGlVa3lOclpOT3RRT2dQUT09

Meeting ID: 970 7248 3706
Passcode: 227665

Cylindrical wave propagation in elastic materials has usually been modeled with analytical approaches or with numerical methods, such as the finite element method. However, depending on the frequency, obtaining results can be a hard task, requiring high computational efforts. Within this context, some studies on acoustic energy transfer, using piezoelectric transducers, had adopted alternative methods for modeling wave propagation, by means of acoustic-electric channels. Among the available methods in the literature, the two-port network approach, derived from the electric circuit analysis, proved to be prominent. In this thesis, by using impedance analogies, this method is brought into the context of acoustic wave propagation, leading to transfer matrices based on transmission parameters, or the so-called ABCD parameters. It was verified that the same results with less computational effort were obtained. So far, this method was only developed for the plane wave propagation in elastic solids and piezoelectric materials. However, since many real applications are curved, the two-port network approach is extended for the cylindrical wave case in this work. The novel ABCD parameters are then implemented in a computational routine, modeling pulse-echo and pitch-catch tests inside cylindrical media. The validation was performed by means of a convergence analysis, varying the internal radius of the entire channel, since the new ABCD parameters showed an inverse proportionality with the radius of the layer. Furthermore, the developed method was capable of modeling a signal transmission experimental setup, coming from a cylindrical transducer submerged in a water tank, as well as modeling the transmission of the same signal through a cylindrical barrier.

The advances in Robotics in recent decades allow a growing range of applications of robotic manipulators in various sectors of industry. This directly impacts the Human-Robot Interaction (HRI), resulting in an increase in tasks that require a shared work environment, safety performance, and the contact detection ability of the robotic manipulator. Consequently, control methods capable of predicting contact, and controlling force or trajectory to avoid damage during collisions become increasingly necessary either for safety or performance reasons. Separating the dynamics of a single-link manipulator into two modes, namely position control mode (free mode) and torque control mode (contact mode), the first part of this dissertation deals with the estimation problem of states for active mode detection through the implementation of the Moving Horizon State Estimation with Neural Networks (NNMHSE) method. The effectiveness of the proposed estimation method is evaluated by comparing the states and modes generated by the MHSE and those estimated by the Neural Network. This method presented a high coefficient of determination factor (R²), and a significant reduction in the processing time of the estimation algorithm. The second part of this dissertation deals with the position and torque switching problem for a non-linear robotic manipulator, applying Model-Based Predictive Control (MPC).
The implemented switched MPC algorithm was able to effectively control both modes of the system, presenting low prediction error, even considering cyclical changes in the modes. Both methods prove to be suitable for controlling co-located robotic manipulators with humans or in unstructured environments through operation mode detection and position-torque switching control.

Link da defesa:
https://puc-rio.zoom.us/j/97518786462?pwd=aStmdWljOXZURldsMnRFbCs0dmxHdz09

A mobilidade urbana possui significativa interação com o meio ambiente, seja através dos recursos extraídos para produção e abastecimento de frotas automotivas ou da poluição promovida pela circulação e descarte de resíduos. Sendo do conhecimento geral que os principais combustíveis utilizados atualmente são oriundos de fontes naturais finitas e de alto impacto ambiental, faz-se necessário a avaliação de outras alternativas de propulsão dos meios de transporte. Dentro dessas condições os veículos elétricos e os veículos movidos à etanol apresentam-se como opções consistentes sob o aspecto sustentável. A abordagem desenvolvida contempla as interações entre as matrizes energéticas e elétricas, as emissões atmosféricas e os diferentes tipos de propulsão, tendo em vista o comportamento de cada um desses fatores nos seguintes países: Estados Unidos, Alemanha, China, Japão, Índia e em especial o Brasil.

Link da defesa:
https://puc-rio.zoom.us/j/95173908527?pwd=VzZTdHF5OWUvU1J5ME83cDBJSGl0UT09

Materiais feitos com microestruturas arquitetadas possuem propriedades mecânicas ajustáveis e podem ser usados na obtenção de estruturas leves e, ao mesmo tempo, com máxima rigidez. Em estruturas treliçadas, por exemplo, pode-se variar o tipo de topologia e porosidade de modo que o material seja eficientemente distribuído no domínio de projeto. Devido às geometrias complexas destas estruturas, projetá-las usando ferramentas auxiliadas por computador é uma tarefa desafiadora. Neste trabalho, foi desenvolvida uma modelagem paramétrica no programa Rhinoceros usando a extensão Grasshopper para auxiliar na construção de modelos de estruturas treliçadas de densidade variável. A modelagem paramétrica desenvolvida permite definir a topologia e o diâmetro das barras das treliças que simplificam em muito a geração de modelos de sólidos porosos. Modelos de microestrutura foram gerados e fabricados em poliamida 12 por meio de sinterização seletiva a laser para se avaliar as treliças possíveis de serem impressas. O problema de uma viga biapoiada com carga concentrada no centro foi resolvido utilizando-se o método de otimização topológica e o campo espacial de densidades foi usado para geração do modelo de densidade variável. Considerando a mesma massa final dos modelos otimizados, modelos com densidade constante foram gerados e fabricados juntamente com os modelos de densidade variável. Foram realizadas análises experimentais por meio de ensaios de flexão em três pontos e os resultados mostram que a solução usando densidade variável tem um grande aumento da rigidez quando comparadas com as soluções com densidade uniforme.

Umas das etapas mais complexas e críticas durante a construção de poços de petróleo é o processo de cimentação primária, definida como "O processo de instalação de cimento no anular entre o revestimento e a formação exposta ao poço" [1]. Ela fornece isolamento zonal permanente para evitar contaminação ou migração de fluidos indesejáveis no anular, protege o revestimento da ocorrência de corrosão e fornece estabilidade hidráulica e mecânica para o revestimento ao longo da vida produtiva do poço de petróleo. Neste processo, ainda na etapa de perfuração, irregularidades na seção transversal (washouts) podem ser geradas como resultado de diversos colapsos parciais da seção do poço aberto em decorrência da presença de rochas pouco consolidadas da formação. Uma operação de cimento bem-sucedida dependerá se a pasta de cimento desloca de forma adequada e completa a lama de perfuração do anular e washouts.

Motivados por esse problema industrial, a presente dissertação usa um simulador numérico DNS (Direct Numerical Simulation) com o objetivo de analisar sistematicamente o comportamento hidrodinâmico e calcular a eficiência do deslocamento entre dois fluidos newtonianos miscíveis através de um anular contendo uma expansão seguida de uma contração abrupta. Investigamos como diferentes viscosidades e densidades dos fluidos injetado e deslocado, a miscibilidade entre eles, a taxa de injeção e a dimensão do washout com configuração geométrica retangular podem afetar o escoamento bifásico. Consideramos uma geometria axissimétrica em processos de deslocamentos verticais, e as equações governantes são resolvidas em coordenadas cilíndricas, permitindo investigar diferentes aberturas anulares. Nossos resultados preveem eficiências de deslocamento altíssimas, próximas a 100%.

Apesar dos fluidos utilizados nos processos industriais de cimentação
serem não-newtonianos, as altas eficiências de deslocamentos encontradas em nossos resultados motivam o uso de fluidos espaçadores para tentar controlar as propriedades de interface. Assim, a aproximação das condições de escoamento entre fluidos newtonianos miscíveis pode contribuir para um aumento da eficiência de deslocamento e, consequentemente, da segurança de poços de petróleo

O estudo da dinâmica lateral é de grande importância para análise do comportamento de um veículo durante manobras e fundamental para a implementação de sistemas de controle de estabilidade e de trajetória em veículos autônomos. Nesse contexto, baseado em medições experimentais de um veículo militar de três eixos durante manobras de mudança dupla de faixa a diferentes velocidades, o presente trabalho apresenta métodos de identificação de sistemas para obtenção de modelos lineares por meio da ferramenta CONTSID, disponível no MATLAB; de modelos não lineares baseados em Redes Neurais; e, por fim, a proposta de emprego de modelos híbridos com o intuito de minimizar o erro associado à primeira abordagem, somando-se ao modelo linear, o valor estimado do resíduo com a aplicação de redes neurais. Por se tratarem de modelos obtidos a partir de dados observados, como parâmetros de entrada e de saída do sistema foram selecionados o ângulo do volante e a taxa de guinada do veículo, respectivamente. Com a utilização do CONTSID, foi realizada a identificação das funções de transferência para cada velocidade, o que possibilitou a análise da influência dessa variável no comportamento dinâmico do sistema. Em seguida, empregou-se uma abordagem via redes neurais ao mesmo conjunto de dados, com a construção de arquiteturas distintas por meio da modificação do número de neurônios, número de camadas e função de ativação. Por fim, um modelo híbrido é combinado utilizando-se a modelagem linear e não linear para obtenção de melhorias na resposta do modelo final estimado. De acordo com os resultados, as técnicas empregadas apresentaram viabilidade de aplicação e resultados satisfatórios, destacando-se o aprimoramento do modelo linear por meio de sua substituição pelo modelo híbrido baseado em redes neurais. Do exposto, objetiva-se apresentar os potenciais dos métodos apresentados e, posteriormente, esses estudos podem ser aprofundados para implementação de malhas de controle veicular, com o intuito de contribuir com o aumento da segurança, melhoria do conforto e no desenvolvimento de veículos autônomos.

Link da defesa:
https://puc-rio.zoom.us/j/98219518083?pwd=RUZ6V25zYlh1Y0VPcFFoamRmQ2JmZz09

A perfuração de poços de petróleo envolve diversas fases. Com o avanço da tecnologia é possível explorar em águas ultra profundas com lâmina d’água acima de 1500 metros de profundidade, com isso uma série de medidas precisam ser tomadas para que eventos catastróficos não ocorram durante a perfuração, eventos estes que podem gerar danos irreversíveis ao meio ambiente, multas altíssimas e expor a vida de centenas de pessoas. Dos eventos indesejados durante aperfuração,destacamos as instabilidades nas paredes dos poços, eventos como este podem gerar desmoronamentos devido à baixa pressões internas ou rupturas das paredes dos poços devido altas pressões. Com base nos modos de falha dos poços citados acima, o fluido de perfuração (ou lama) tem o objetivo de manter a pressão ideal no poço, sustentar suas paredes evitando desmoronamento, não somente isto, mas também remover os detritos ou cascalhos das rochas perfuradas, lubrificar e resfriar a broca. O presente trabalho buscou analisar o comportamento da parede dos poços quando submetidos a pressões que geram instabilidades e levam os poços a falhas irreversíveis, o método utilizado para mitigar os riscos foi o critério de falhade Mohr-Coulomb e o desenvolvimento foi elaborado via métodos numéricos, mais específico em código de programação na linguagem Python onde foi possível realizar simulações quevisavam monitorar a estabilidade dos poços, demonstrando as áreas mais seguras e calculando as tensões atuantes durante a perfuração.

Defesa restrita - sem público

O biogás é uma energia renovável com grande potencial de produção a partir de resíduos, incluindo resíduos alimentares, podendo ajudar a reduzir a dependência de fontes de energia não renováveis e contribuindo para a sustentabilidade ambiental. Portanto, é importante desenvolver modelos precisos para prever a produção de biogás a partir desses resíduos. Nesse contexto, o presente trabalho apresenta o desenvolvimento de três modelos distintos usando Redes Neurais Artificiais (RNAs), com a capacidade de prever o volume cumulado de biogás, de metano e a concentração de CH4 presente nas amostras. As variáveis do processo de biodigestão anaeróbia foram: tipo de biomassa, tipo de reator/alimentação, teor de sólido volátil, pH, taxa de carga orgânica, tempo de retenção hidráulica, temperatura e volume do reator. Foi construído um banco de dados original e robusto com informações disponíveis na literatura para treinar, testar e validar os modelos investigados. Para cada modelo, foram desenvolvidas e testadas 24 RNAs utilizando a ferramenta computacional MATLAB. As RNAs foram avaliadas pela sua capacidade de estimação através do coeficiente de determinação (R2) e também através da soma do erro quadrático (SSE) obtidos. Após a realização das etapas mencionadas anteriormente, as redes neurais foram empregadas na elaboração de superfícies de resposta que combinam diferentes variáveis de entrada para identificar as regiões ideais para produção de biogás e metano. Ao final os resultados mostraram que as RNAs desenvolvidas tinham aptidão para estimação do grupo usado para o treinamento, teste e validação. A melhor rede neural para produção cumulada de biogás, de metano e a percentagem de metano obtiveram R2 igual a 0,9955, 0,9962 e 0,9448 e SSE igual a 0,8167, 0,7444 e 7,225, respectivamente. A combinação de variáveis do processo para produzir superfícies de resposta se mostrou uma abordagem útil para identificar pontos ótimos no processo produtivo.

In the oil and gas industry, the stoppage of the production and transportation flowlines caused by the deposition of organic and inorganic compounds yields huge financial losses and environmental concerns. One of the most common and critical inorganic deposition is related with gas hydrates, which are crystalline water-based solids, physically similar to ice, formed in conditions of high pressure and low temperatures. Due to the worrying facts, phenomena related to hydrates, as formation, dissociation, and forms to its mitigation have been studied for years by researchers. In this work, experiments were carried out to analyze ethane gas hydrate formation in water-in-model oil emulsions, through a rheological analysis based on the variation of pressure, shear rate and water volume fraction, and using the vane and concentric cylinder geometries. High pressure time sweep tests were performed, and the results were presented through viscosity and pressure curves. The amount of water converted to hydrate was also estimated through the equation of state and related to the viscosity of the hydrate slurries formed. The results obtained showed that the induction period was reduced by increasing the subcooling, water cut, and shear rate. The higher the water volume fraction, the higher the level reached by viscosity when hydrate formation is identified. The relative viscosity after hydrate formation was studied. This knowledge provided a more effective understanding of some differences observed between the two geometries. And to complement the study, shear rate ramps were performed showing similarities between results with concentric cylinders but differences with vane. Both geometries, vane and concentric cylinders, seem to be adequate to study hydrate formation and similar qualitative results were obtained.

In this thesis, the theory of Cosserat rods is applied to the dynamics of drill-strings. The main objective is to evaluate the behaviour of these strings when they move within curved wells. To achieve this goal, a deterministic structural model is constructed, where the drill-pipes and the bottom hole assembly are taken as a Cosserat rod. Next, a strategy to deal with the lateral contact in curved well configurations is developed. After that, the free boundary problem is assessed: while drilling, the boundary changes due to cutting, modifying the position of the soil and, consequently, changing the bit-rock interaction forces. For this reason, a bit-rock model that can account for the cutting dynamics is adopted, in which an extra advection equation is solved together with the equations of motion of the Cosserat rod. Next, application cases are provided. First, some effects included in the model are tested in isolation, such as the lateral friction, the lateral contact, and the cutting. After that, they are all combined. In the first analysis, an off-bottom string is simulated, i.e. without contact at the bit. This allows testing the formulation associated with the lateral contact. Also, the calibration of the lateral friction parameters is made. Following that, the strategy to account for the cutting at the bit is implemented in a low-dimensional 2-DOF model, and in a semi-discrete model with a continuous wave equation for the torsional dynamics. The results show that the use of continuous approaches is more appropriate than low-dimensional models. Especially when long columns are considered, and when there is interest in understanding not only the behaviour at the bit but also along drill-pipes. This finding is reinforced by another application where the cutting dynamics are combined with the Cosserat rod formulation. Again, similar observations from a qualitative point of view are found. Overall, the differences in the results between the lumped low-dimensional models and the continuous Cosserat rod justify the development and application of the Cosserat approach to drilling structures. Finally, an introductory stochastic analysis concerning the variability of the rock is presented as an introduction to a future line of research, where stochasticity is included.

Link da defesa:

https://puc-rio.zoom.us/j/95348295848?pwd=dEtobE11YkF4cjZjZU1ZanAwYWVLUT09

Meeting ID: 953 4829 5848

Passcode: 887186

It is estimated that 50% of world oil production comes from naturally fractured carbonate reservoirs. One of the biggest challenges in this type of formation is its heterogeneous nature. Besides the presence of fractures that longitudinally connect the porous media, vugs at different scales and distributions are scattered throughout the porous matrix. These cavities cause fluid flow characteristics to significantly differ from those of homogeneous reservoirs and bring the need to evaluate equivalent petrophysical properties of the system. Permeability is a key property to understand and predict operations involving one or more phases flowing through porous media. However, for vugular formations, obtaining representative rock samples to perform measurements is especially difficult. In addition, interpreting equivalent relative permeability maps can be challenging, since fluid saturation may not be uniform throughout the porous and vugular space.
Microfluidics approaches by means of artificial porous media micromodels have been widely used for pore-scale multiphase fluid flow visualizations, in order to relate macroscopic fluid flow properties to microscopic displacement mechanisms. When these devices are coupled with precise pressure drop measurements, additional information gathered from permeability determination could lead to important advances in this area. For example, improving the interpretation of data that are fed into simulations or that are obtained from core-flooding experiments.
In this study, a microfluidic approach is used to determine the water and oil relative permeability curves and phase distribution profiles in 2D micromodels of vugular porous media. It involved prototyping a randomly-constricted porous matrix, incorporating different designs of vugs, and microfabrication of PDMS-glass micromodels. Steady-state water-oil injection experiments were performed in these devices at different fractional flow, monitoring the dynamics of the pressure drop and visualizing the fluid displacement at the pore scale. Live-image acquisition through fluorescence microscopy made it possible to examine the evolution of the saturation of water and oil phases. The direct comparison between the relative permeability curves of well-characterized vugular porous media and its porous matrix showed that the incorporation of vugs leads to (i) higher equivalent absolute permeability, especially with longer cavities and higher vug density, (ii) increased oil occupancy in the porous matrix, due to less efficient water invasion into the porous matrix, and (iii) higher relative permeability to water, which flows preferentially through the vugular space. These results are consistent with the oil-wet nature of micromodels, since the vugs are offering less capillary resistance to the flow of the non-wetting phase. Our low-cost microfluidic approach will likely allow us to systematically study more complex vugular-fractured systems.

Link da defesa:
https://puc-rio.zoom.us/j/92303948074?pwd=OSt3K1MraXFEcmNSeW5oVHptS3BoQT09

Meeting ID: 923 0394 8074
Passcode: 188662
 

Um dos objetivos desta tese é analisar o custo computacional do método de Monte Carlo aplicado a um problema modelo de dinâmica, considerando incertezas na força de atrito. O sistema mecânico a ser estudado é composto por um oscilador de um grau de liberdade que se desloca sobre uma esteira em movimento. Considera-se a existência de atrito seco entre a massa do oscilador e a esteira. Devido a uma descontinuidade na força de atrito, a dinâmica resultante pode ser dividida em duas fases que se alternam, chamadas de stick e slip. Neste estudo, um parâmetro da força de atrito dinâmica é modelado como uma variável aleatória. A propagação de incerteza é estudada por meio da aplicação do método de Monte Carlo, considerando três abordagens diferentes para calcular aproximações da resposta dos problemas de valor inicial que modelam a dinâmica do problema: NV) aproximações numéricas calculadas usando método de Runge-Kutta de 4º e 5º ordens com passo de integração variável; NF) aproximações numéricas calculadas usando método de Runge-Kutta de 4º ordem com passo de integração fixo; AN) aproximação analítica obtida com o método de múltiplas escalas. Nas abordagens NV e NF, para cada valor de parâmetro uma aproximação numérica foi calculada. Já para a AN, apenas uma aproximação analítica foi calculada e avaliada para os diferentes valores usados. Entre as variáveis aleatórias de interesse associadas ao custo computacional do método de Monte Carlo, encontram-se o tempo de execução e o espaço em disco consumido. Devido à propagação de incertezas, a resposta do sistema é um processo estocástico com uma sequência aleatória de fases de stick e slip. Essa sequência pode ser caracterizada pelas seguintes variáveis aleatórias: instantes de transição entre as fases de stick e slip, suas durações e o número de fases. Para estuaire as variáveis associadas ao custo computacional e ao processo estocástico foram construídos modelos estatísticos, histogramas normalizados e gráficos de dispersão. O objetivo é estudar a dependência entre as variáveis do processo estocástico e o custo computacional. Porém, a construção destas análises não é simples devido a dimensão do problema e a impossibilidade de visualização das distribuições conjuntas de vetores aleatórios de três ou mais dimensões.

Elasto-plastic stress gradient factors ahead of notch tips are used to evaluate actual notch effects in fatigue strength, quantified by fatigue stress concentration factor . Usually, it is smaller than the linear elastic stress concentration factor of the notch, , due to material tolerance to non-propagating short cracks. Considering that local plasticity around notch tips plays a significant role in the growth behavior of short cracks within the notch plastic zone, a sound mechanical methodology is proposed to account for the effects of elasto-plastic stress and strain fields in the actual value. Two-dimensional finite element analyses are conducted to compute stress intensity factors of smooth and notched specimens. Ramberg-Osgood model and Neuber’s rule are used to achieve approximations for strain-based intensity factors. For methodology validation, numerical predictions are compared to experimental stress-life data of center, U, and V-notched plate specimens made of different materials and tested under uniaxial load ratios of 1, 0, and 0.1 collected from the literature. The comparisons show good agreement proving that the elasto-plastic solution provides more accuracy than the linear elastic one. The most discrepant results are obtained at load ratios of 0 and 0.1, and they can be significantly improved if non-zero mean stress effects are considered.

There is a growing demand for accurate dynamic models, driven by the Industry 4.0 paradigm that introduces, among others, the concept of the digital twin in which dynamic models play an important role. Ideally, a dynamic model presents a compromise between complexity and accuracy, while providing physical interpretability about the system. Aiming at these characteristics, this work proposes a hybrid identification methodology that combines a gray-box phenomenological model with a black-box model based on artificial neural networks. The proposed methodology is applied in three case studies of nonlinear systems with experimental data, namely, the vertical dynamics of a vehicle, an elastomer-based series elastic actuator, and an electromechanical positioning system. The results show that the proposed hybrid model is up to 60\% more accurate while providing the physical interpretability of the system, without significantly increasing the complexity of the model.

Autonomous vehicles are those in which some aspects of a safety critical control function (e.g., steering, braking) occur without direct driver interference increasing safety and improving energy efficiency. Moreover, autonomous vehicles can understand the environment to navigate safely at a determined trajectory, enhancing driver comfort, traffic flow, and transportation costs. One critical part is establishing accurate and computationally efficient vehicle models. Thus, to cope with these problems, the present work applies artificial neural networks and system identification methods to perform vehicle modeling and trajectory tracking control. First, a neural architecture is used to capture tire characteristics present in the interaction between lateral and longitudinal vehicle dynamics, reducing computational costs for predictive controllers. Secondly, a combination of black-box models is used to improve predictive control. Then, a hybrid approach combines data-driven models with black-box modeling of the discrepancies. This approach is chosen to improve the accuracy of vehicle modeling by proposing a discrepancy model to capture mismatches between vehicle models and measured data. Results are shown when the novel methods are applied to systems with simulated and real data and compare them with approaches found in the literature, showing overall favorable results for the proposed approaches herein.

In recent years, the advantages of using ultrasound contrast agents (UCA) with monodisperse size distribution have been highlighted. Characterized by a coefficient of variation (CV) lower than 5%, monodisperse microbubbles have the potential to improve the quality of ultrasound images (improving signal-to-noise ratio and reducing shadowing effects. It also facilitates microbubble resonance frequency monitoring, opening possibilities in the areas of molecular imaging and non-invasive pressure measurements. In addition, monodisperse bubbles can optimize the drugs, genes, and therapeutic gas delivery (e.g. sonotrombolysis, sonoporation, blood-brain barrier opening).

However, thus far, contrarily to polydisperse bubbles, freeze-drying monodisperse populations of fresh microbubbles, without deteriorating their monodispersity, remains a challenge. Thereby, today, monodisperse bubbles can neither be stored nor transported. This represents a bottleneck for their use in clinical applications. Attempts made to solve the problem have used toxic solvents, raising regulatory issues

The objective of the present work was to develop a new freeze-drying technique for monodisperse microbubbles that did not degrade their size distribution, or their acoustic properties, without the use of toxic solvents. As the first step of the project, flow-focusing microfluidic devices were fabricated to produce microbubbles with highly monodisperse size distribution (CV<5%). During this step, the optimization of the microbubble formulation and cryoprotectant materials was performed. Geometric characterization of two of microbubbles with mean diameters of 40µm and 5µm was performed. With the use of a high-speed camera coupled to an optical microscope, images of all stages of the freeze-drying process of the microbubbles were captured and analyzed, aiming to control the size distribution and production rate of the microbubbles. The steps of the freeze-drying process consisted of production, collection, freezing, lyophilization, and resuspension. The development of a new retrieval technique, where the microbubbles were stored in monolayers, resulted in a drastic reduction of the interaction between the bubbles during lyophilization. In this way, it was possible to preserve the monodispersity during the freeze-drying process, resulting in a CV <6% for the resuspended microbubble population. Environmental scanning electron microscope (ESEM) assays demonstrated uniformity in the shells of the freeze-dried microbubbles with an estimated wall thickness of 70nm.

In the second stage of the project, a characterization of the backscatter acoustic response of the freeze-dried monodisperse PVA-shelled microbubbles, in comparison with freshly produced microbubbles, and commercially available polydisperse microbubbles SonovueTM was conducted. Firstly, the backscatter acoustic response of the microbubbles was evaluated in two different setups: the centimetric cell (large container - 45mmx10mmx30mm), and the ‘milli-channel’ (confined system in which the liquid is at rest - 10 mmx35 mmx1 mm). Using a focused acoustic transducer with a frequency of 2.25MHz, the acoustic responses of the microbubbles, in the form of the fundamental resonance frequency and amplitude, before and after the freeze-drying process was compared for the bubble population of 5µm diameter. It was found that the variation of amplitude and fundamental resonance frequency of the bubbles were within the experimental uncertainty range, suggesting that their acoustic properties were preserved. We also observed, in agreement with the literature, that there is a linear dependence between the concentration of the microbubble population (without freeze-drying) and the amplitude of the backscatter coefficient. Subsequently, a comparison of the acoustic backscatter response was performed for monodisperse and polydisperse bubbles. Also, in agreement with the literature, we observed an amplitude in the response signal of the monodispersed bubbles of 8 to 10 times higher than that for the polydispersed ones, for the same in vitro concentration. It was also possible to observe the lower uncertainty in monitoring the fundamental resonance peak of the bubbles and a smaller bandwidth for the monodispersed bubble population. Finally, using the universal ultrasound matrix imaging approach, developed at Institut Langevin, the backscatter acoustic response of the freeze-dried monodisperse and polydisperse population was evaluated in a phantom mimicking tissue. The preliminary results reinforce the findings from the backscatter acoustic measurements in the centimetric cell and the milli-channel, in which the monodisperse population presented a significantly reduced bandwidth in comparison with the wide bandwidth of the polydisperse population.

The present work successfully presented a new technique developed to freeze-dry monodisperse microbubbles without degrading their geometrical and acoustic properties. Thus, we proposed a new generation of ultrasound contrast agents in the form of a stable freeze-dried powder that can be transported and stored for months and resuspended for use in clinical applications.

Link da defesa:

https://puc-rio.zoom.us/j/97956285508?pwd=Q3kxYThuVFNhOHRuT2kvL3d1VkpVdz09

Meeting ID: 979 5628 5508

Passcode: 177717

Parametric excitation is a type of excitation that arises from time-varying coefficients in a system’s dynamics. More specifically, this dissertation deals with time-periodic coefficients. This type of excitation has been an extended topic of research from the fields of mechanics and electronics to fluid dynamics. It appears in problems involving dynamical systems, for example, as a way of controlling vibrations in self-excited systems, making this subject worthy of more investigations. By approaching stability in the sense of Lyapunov, this dissertation provides a didactic stability background from basic concepts, such as equilibrium points and phase diagrams, to more advanced ones, like parametric excitation and Floquet theory. The objects of study here are linear systems with time-periodic parameters. Floquet theory is used to make stability statements about the system’s trivial solutions. Several examples are discussed by making use of a developed numerical procedure to construct stability maps and phase diagrams. The examples presented herein encompass mechanical, electromagnetic and electromechanical systems. By making use of stability maps, several features that can be discussed in stability analysis are approached. Two different strategies to evaluate the stability of trivial solutions are compared: Floquet multipliers and the maximum value of Lyapunov characteristic exponents.

Um componente mecânico quando submetido a carregamentos cíclicos pode falhar mesmo se a tensão aplicada nele for inferior à sua resistência ao escoamento. Uma das causas para isso acontecer no componente é a ocorrência de fadiga. Fadiga é uma falha
mecânica causada por carregamento cíclico e tem como característica a iniciação e/ou o crescimento paulatino de trinca. Nesse contexto, as cargas de serviço podem ser aplicadas em um ou vários pontos de um componente estrutural. Elas podem ser geradas por apenas uma ou por múltiplas fontes, em fase ou fora de fase. Em geral, tais cargas causam esforços de flexão, torção, normais e/ou de cisalhamento que, quando combinados, podem gerar tensões multiaxiais no(s) ponto(s) crítico(s) da peça. Nesta última situação, é preciso usar metodologias de fadiga multiaxial para reproduzir, de forma correta, a física do problema. Quando se trata de fadiga multiaxial e em componentes metálicos, é adequado usar o modelo de plano crítico. Por meio dele, é possível mensurar o dano acumulado em diferentes planos que cruzam a superfície do componente. Para fazer uma análise de fadiga multiaxial, é importante ter um programa computacional robusto capaz de reproduzir as principais metodologias de cálculo. Pensando nisso, esta dissertação tem como objetivos desenvolver um código de fadiga multiaxial capaz de calcular o dano acumulado por fadiga em diferentes planos de um ponto de uma determinada peça, além de testar e comparar os principais modelos de fadiga multiaxial usados no enfoque de plano crítico. Esta comparação é baseada em dados de materiais coletados da literatura e
simulações feitas pelo código desenvolvido.

O petróleo é constituído por uma cadeia de hidrocarbonetos, os quais se precipitam na forma de partículas sólidas de parafina, quando a sua temperatura cai abaixo de um patamar conhecido como TIAC (Temperatura Inicial de Aparecimento de Cristais). Essas partículas podem se depositar nas paredes internas dos dutos obstruindo o escoamento, podendo gerar prejuízos da ordem de milhões de dólares. Por esse motivo, a habilidade de previsão e controle da deposição de parafina em eventos futuros é de fundamental importância tanto para projetistas como operadores de tubulações. Visando lidar com esse problema, grande esforço vem sendo feito pela comunidade científica com o intuito de aperfeiçoar as metodologias para previsão do depósito de parafina. Frequentemente, a modelagem da difusão das espécies é realizada utilizando a Lei de Fick, válida para misturas binárias, apesar dos hidrocarbonetos presentes no petróleo formarem uma mistura multicomponente. O presente trabalho propõe avaliar o fluxo difusivo de massa das espécies utilizando o modelo Stefan-Maxwell, compatível com sistemas multicomponentes. Para determinar a evolução axial e temporal da espessura do depósito de parafina, o escoamento foi modelado como uma mistura líquido/sólido e equações de conservação de energia, massa, quantidade de movimento linear e continuidade das espécies são resolvidas, acopladas com o modelo termodinâmico de múltiplas soluções sólidas, para determinação da precipitação da parafina. As equações de conservação foram resolvidas utilizando o software de código livre OpenFOAM®. Uma comparação das previsões obtidas com a modelagem de Fick e de Stefan-Maxwell com dados experimentais, mostrou que no início do processo de deposição, o impacto do modelo difusivo é desprezível. Porém, observou-se que a medida que o tempo passa, o modelo de Stefan Maxwell prevê um maior incremento da concentração das espécies mais pesadas no interior do depósito de parafina quando comparado com a previsão da modelagem de Fick.

O inevitável crescimento da demanda por recursos energéticos, imposta por tempos de acelerada transformação econômica e social, e as imposições da pauta climática, fomentam o interesse pelo estudo de processos mais eficientes e menos poluentes. Neste contexto, este trabalho realiza o dimensionamento, a simulação e a otimização de um sistema híbrido de geração de energia elétrica, desconectado da rede (off-grid), composto por grupos geradores e banco de baterias, visando aplicações comerciais com diferentes níveis de demanda, em cenários sazonais distintos. Também é objeto de estudo, avaliar os ganhos em eficiência e as emissões de poluentes atmosféricos, comparando-se os cenários simulados a partir de estimativas de linha de base. Os sistemas são compostos por geradores a Diesel (linha de base) com potências entre 600 e 5200kW, geradores a Gás Natural com potências entre 400 e 5088kW, e bancos de baterias com capacidades entre 900 e 9000kWh para os cenários alternativos. Foi realizada uma análise energética dos sistemas, considerando variação da energia, estado de carga, taxa C, patamares de carga, consumo específico de combustível e eficiência. Além da análise das emissões de poluentes advindos dos geradores. Por fim, com as variáveis de saída do modelo, comparou-se os resultados entre os diversos casos e os cenários de linha de base, além de analisar a influência dos fatores utilizados para criação dos cenários simulados (tipos de geração, variabilidade da carga e multiplicadores). Em comparação entre a linha de base, e o cenário mais promissor (Gás Natural + bancos de baterias), foi possível observar ganhos médios com aumento de eficiência de até 19,8% para o verão, e 26,7% para o inverno. Além de detectar aumento das emissões de hidrocarbonetos não queimados e monóxido de carbono, e redução das emissões de óxido nitroso, material particulado e dióxido de carbono.

A grande maioria das estruturas que trabalham sob cargas alternadas precisa ser dimensionada para evitar a iniciação de trincas por fadiga, o principal mecanismo de dano mecânico nesses casos. Os vários parâmetros dos modelos de previsão de dano à fadiga usados nesses projetos devem ser preferencialmente medidos a partir do ajuste otimizado de suas equações a dados experimentais medidos de forma adequada. Na realidade, a precisão das previsões baseadas nesses modelos depende diretamente da qualidade dos ajustes utilizados para obtenção desses parâmetros. Sendo assim, o objetivo principal deste trabalho é estudar a melhor maneira de se obter os parâmetros dos principais modelos de previsão da iniciação de trincas por fadiga através de ajustes de dados experimentais baseados no algoritmo de Levenberg-Marquardt. Primeiro, foram realizados diversos ensaios εN em uma liga de alumínio 6351-T6 para averiguar o desempenho do ajuste proposto para as equações de Coffin-Manson e de Ramberg- Osgood. Em seguida, foram usados dados da literatura de outros oito materiais para ajustar modelos deformação-vida clássicos, assim como com o expoente de Walker, para assim avaliar o efeito de cargas médias não-nulas em testes εN. Por fim, foi estudado o ajuste de um modelo SN com expoente de Walker que considera limites de fadiga e efeitos de carga média. Esse estudo também inclui considerações estatísticas para quantificar o fator de confiabilidade a partir de diferentes hipóteses de funções densidade de probabilidade, baseadas em dez conjuntos de dados da literatura.

It is known that most real structures are subject to different loading scenarios, related to different structural solicitations and the action of natural forces, such as winds and sea waves. In this context, it is important to consider the effect of the largest number of possible scenarios that can act on a structure when performing a topology optimization study. The traditional way of solving this type of problem involves a case-by-case analysis of the scenarios, which in the context of a structural optimization algorithm requires the solution of one finite element problem for each scenario and at each step of the algorithm, being limited by the high associated computational cost.  This limitation leave room for approaches based on dimension reduction such as stochastic approximation and decomposition into singular values. This work verifies the feasibility of using these two approaches to solve structural topology optimization problems with many load cases. Two applications are presented, robust optimization and the problem of dynamic loads using the equivalent static loading method. Thus, situations involving more complex loads can be studied through efficient topology optimization algorithms. For both cases, comparisons are established between the results obtained through the methodology developed in this work and the ones from the literature.

Este trabalho apresenta um projeto mecânico de um robô lagartixa pneumática, capaz de se locomover em superfícies inclinadas em relação ao solo, através apenas de atuadores lineares que utilizam o ar comprimido como fonte de energia. Como parte fundamental do projeto mecânico neste trabalho, um sistema de garra é desenvolvido gerando vácuo mecanicamente, para haver uma economia de consumo energético no robô em comparação com os acessórios comerciais geralmente utilizados para esta tarefa de fixação. Com o protótipo de conceito fabricado e montado, o mesmo é submetido a uma bateria de testes com o intuito de posteriormente aplicar os dados obtidos em uma rede neural artificial, visando o aprendizado computacional dos movimentos do robô e, assim, sua otimização de velocidade em determinada sequência de movimentação. Após o treinamento desta rede neural, o protótipo é submetido a novos experimentos para verificar a eficiência do treinamento realizado e qual o impacto real obtido no robô. Finalmente, com a utilização de um sistema de câmeras, os deslocamentos do robô em diversas situações distintas são rastreados, visando gerar gráficos comparativos e analisar a repetibilidade e confiabilidade do sistema.

Cardiovascular diseases are responsible for a high number of deaths in humans. Many of these pathologies are dependent on the cardiac cycle and are located in the aorta, the largest and main artery in our body. Knowledge of flow patterns and stress distributions in the walls of the aorta can help in the diagnosis and prevention of some of these diseases. Thus, the flow of blood during the cardiac cycle was numerically studied in a 3D model of the aorta of a specific patient, after TAVI (Transcatheter Aortic Valve Implantation) implantation. The cardiac cycle consists of two periods called systole and diastole. During the systole, blood is pumped from the heart to the aorta, presenting high flow rates, resulting in a turbulent flow. On the other hand, in diastole, with the closure of the aortic valve, the blood flows with low velocities in laminar regime. Until today, scientists face a challenge in turbulence modeling, as there is no single model that provides predictability for all situations involving the turbulent regime, with reasonable computational effort. In order to select the most suitable turbulence model for the analysis of the flow inside the aorta, in the presence of the transition of flow regimes during the cardiac cycle, with a reasonable cost, the methodology based on the Reynolds Average was selected. Different models were compared with experimental data extracted from the same real-scale aortic model, but a in steady state, with flow corresponding to the systolic peak. Finally, the impact of boundary conditions and turbulence models during the cardiac cycle on the distribution and values of stresses and turbulent quantities in the vascular endothelium were evaluated. It was shown that the spatial distribution of the temporal averages of tension was qualitatively and quantitatively similar, for the two cardiac cycles representative of different patients, but with small local changes for each case. In terms of turbulence models, it was observed that the SAS (Scale Adaptive Simulation) model was able to represent the relaminarization of blood flow in the diastolic period.

The correct equipment operation in the Oil and Gas (O&G) industry is essential to mitigate environmental, human, and financial losses. In this scenario, dry gas seals (DGS) of centrifugal compressors were studied, as they are identified as the most critical device due to the extent of the caused damage. In this study, regression models were developed using machine learning (ML) techniques from scarce data to replace numerical simulations in predicting the operational reliability of DGSs. First, a model based on Computational Fluid Dynamics (CFD) simulation was validated to represent the gas flowing between the sealing faces, to enable the calculation of the equipment’s operational reliability. Thus, the open-source CFD software OpenFOAM was used together with the substance database of the software REFPROP, to allow the user to define the gas mixture and the evaluated operational conditions. Then, two case studies were carried out following a proposed generic workflow. The first comprised determining a regression model to estimate the reliability of a DGS whose mixture composition is fixed but its operating conditions can vary. The second consisted of determining a more robust regressive model, where both the mixture composition and the operational conditions can vary. Finally, the feasibility of implementing both models under real operating conditions was evaluated.

Several studies have been conducted to understand emulsions formation and stability. In some situations, it is desirable to have stable emulsions; in others, phase separation through drop coalescence is beneficial. In both cases, it is important to understand the mechanisms associated to the coalescence process. The present work investigates the relationship between rheological properties of oil-water interfaces and the drainage time of a thin oil film between two aqueous drops. Interfacial tension and dilatational rheology were measured using the axisymmetric drop shape analysis. We evaluated different concentrations of a nonionic surfactant (Span 80) dissolved in mineral oil (Primol 352) phase. The results indicate a direct relationship between the properties of the structure formed at the oil-water interface and the absence of droplet coalescence. For low surfactant concentrations, below the critical micelle concentration (CMC), the interface is weakly elastic (fluid-like) and the coalescence process always occurs; the draining time is not to related to the aging time of the interface. For surfactant concentrations above CMC, the elastic and viscous moduli showed significant changes with aging leading to the formation of a solid-like film at the interface preventing further coalescence. We used a drop/drop coalescence experiments to evaluate the effect of interfacial rheology on the coalescence dynamics. To better understand the phenomenon of non-coalescence, we study the structure of interfacial film microscopically and observe the appearance of small water droplets formed at the interface by spontaneous emulsification. We found that the emergence rate of these microdroplets is directly related to the surfactant concentration. As the surfactant concentration increases, faster the spontaneous emulsification process occurs, which confirms the results obtained with the interfacial rheology. Finally, a new method to promote emulsion destabilization by imposing a perturbation of the interfacial film by flowing the drops through constricted capillaries is proposed and tested.

Mais de 60% da produção de petróleo no Brasil é oriunda de Reservatórios Carbonáticos. Estes reservatórios passaram a ter grande importância na matriz energética brasileira com a descoberta da chamada camada Pré-Sal, responsável por mais da metade da produção de petróleo na PETROBRAS. Um dos principais desafios para o desenvolvimento de jazidas típicas do Pré-Sal brasileiro é a caracterização dos sistemas fraturados e carstificados. Determinar parâmetros requeridos pelos simuladores de reservatórios, tais como porosidade, permeabilidade e compressibilidade de carste de forma a gerar curvas que representem a variação destes parâmetros ao longo do tempo representando efeitos geomecânicos de forma combinada ainda se configura no estado da arte das pesquisas da indústria do petróleo.
Este trabalho apresenta uma metodologia para estimativa da compressibilidade de feições cársticas.
O modelo geológico proposto foi gerado a partir de afloramento, Lajedo Arapuá, situado na Bacia Potiguar. O Lajedo Arapuá possui dimensões compatíveis com as de uma célula do modelo de simulação típico (200 x 200 x 3) dos campos do Pré-Sal e foi construído utilizando malha estruturada utilizando aproximações por diferenças finitas para resolver as equações de escoamento.
Os efeitos geomecânicos serão pseudo acoplados no simulador comercial IMEX (fluido BlackOil) da CMG através da inclusão de tabelas de modificadores de porosidade, permeabilidade em função das variações de pressão de poros (pressão de reservatórios). Desta forma será possível avaliar o impacto destes parâmetros nas curvas de previsão de produção ao longo tempo em um campo sob o mecanismo de produção por depleção.

Microcapsules are commonly used as vehicles for on-demand delivery of active contents. The capsule protects the internal content from interference of the external environment and deliver it in a controlled manner. In addition to being widely used in the pharmaceutical, food and cosmetic industries, microcapsules can be also a viable solution in medicine and in the petroleum industry to replicate themselves as cells in the body or optimize oil recovery, respectively. However, the use of a microcapsule implies the use of a shell that, due to the urge for sustainability, needs more than ever to be a biodegradable substance. In this work, we present a method of controlled release of actives protected by a biodegradable gellan-based microcapsule using temperature as the trigger for its destruction. The study shows the effect of physical properties of the capsules in the delivery time of their internal content and how the release behaves with the increase of the heat rate involved in the process. Microcapsules were produced with flow-focusing microfluidic devices with diameters varying between 190 and 510 um while the shell thicknesses varied between 4 and 50 um. The study shows that, in addition to the size, the shell material influences the release behavior. In addition, another important point is how the gellan gum nature affects the thermal trigger event, since the results show that when gellan is in its deacylated form (low-acyl) it is more resistant to changes, but when its natural form (high-acyl) is added to the chain, it becomes more sensitive to the trigger mechanism until a thickness-diameter ratio threshold, where the degradation behavior changes and the delivery is delayed.

In this work, we develop the sensitivity analysis for design and control of thermal-fluid systems using computational fluid dynamics-based adjoint method. The principal motivation for this work comes from problems related to the optimal design of valves and flow control, as well as for devices subject to heat and mass transport phenomena. To illustrate the method, the fluid is modeled with the incompressible Navier-Stokes-Brinkman equation and the heat transfer is modeled by a convection-diffusion equation in steady-state. The system of equations is discretized using both the Finite Element Method and the Finite Volume Method, implemented in Matlab and OpenFOAM respectively. To perform the design and control of the thermal-fluid system, we consider three kinds of actuators: first, the components of velocity at inlet boundaries; second, the position of sources actuating as flow blockage; and finally, the pseudo-density that determines the material distribution in the computational domain. The sensitivity analysis begins by comparison of the continuous and discrete adjoint variables for specific cost functions. Thereafter, we checked the sensitivities by comparison with sensitivities obtained by the finite difference method, obtaining good agreement in all cases, and proving the robustness of the method. Next, two case studies are presented. The optimal location and magnitude of discrete sources in the domain, to achieve a determined steady-state condition; and the topology optimization of a forced convective heat exchanger, where the goal is to maximize the heat transfer while constraining the power dissipation across the duct. Furthermore, several numerical studies have been carried out for different configurations and operating conditions. The different cases demonstrate the method's capability by applying it to the optimal design with little computational effort.

Na tentativa de reduzir os efeitos das emissões de dióxido de carbono, há uma necessidade por maior utilização de fontes de energia renováveis, tal como energia proveniente de biomassa. Para geração de energia a partir da biomassa, destaca-se o processo de gaseificação, por meio do qual é possível gerar um combustível nobre. Objetivou-se simular no software Matlab® a gaseificação da biomassa usando técnicas de inteligência artificial que são as Redes Neurais Artificiais (RNA). Particularmente, objetivou-se desenvolver modelos abrangentes de RNA com dez variáveis de entrada (carbono, hidrogênio, oxigênio, nitrogênio, material volátil, teor de umidade, cinzas, razão de equivalência, temperatura e razão vapor/biomassa), aplicáveis a uma diversidade de biomassa, com diversos tipos e concentrações de agentes de gaseificação em diferentes tipos de gaseificadores, capazes de predizer a composição do gás de síntese (CO2, CO, CH4 e H2). Para treinamento, teste e validação dos modelos, foram preparados bancos de dados robustos, a partir de informações coletadas em estudos anteriores disponíveis na literatura e do tratamento dos dados obtidos dos artigos. Foram avaliadas 33 topologias das redes neurais para eleger a melhor delas de acordo com quatro critérios referente a robustez do treinamento e do teste. A rede considerada como tendo a melhor topologia possui 10 neurônios na camada de entrada; 2 camadas intermediárias, com funções de ativação logsig e 10 neurônios em cada camada intermediária; função de ativação purelin na camada final; 4 neurônios na camada final; e algoritmo de treinamento trainbr. Tal rede possui um bom desempenho, com valores de R2 de treinamento e de teste maiores que 0,88 e 0,70, respectivamente, para cada uma das quatro saídas. Para avaliação do modelo, uma validação foi executada, cujo desempenho não foi muito adequado, mas foi possível identificar com uma métrica quantitativa simples as regiões mais confiáveis onde há uma maior densidade de dados no treinamento.

Diante da crise ambiental dos dias atuais, desenvolver tecnologias de menor impacto negativo e promover ações de eficiência energética tornam-se imprescindíveis para conciliar produtividade e redução de emissões. Neste contexto, aprofundar-se no estudo de motores de combustão interna modelando seu funcionamento se apresenta como uma ferramenta bastante interessante, seja por ensaios em bancada ou modelagens. O presente trabalho buscou desenvolver modelos usando diferentes arquiteturas de Redes Neurais Artificiais (RNAs) para obter parâmetros de performance de Motores de Combustão Interna movidos a gás natural e a misturas de diesel – biodiesel – etanol. Para o primeiro caso, foram coletados dados de 5 motores visando a avaliação da eficiência térmica, consumo específico, temperatura de exaustão, e para o segundo a base de dados contempla um motor, sobre o qual foram avaliados, em acréscimo aos parâmetros mencionados, os coeficientes de compressão e expansão da politrópica, o consumo específico de etanol, a taxa máxima de liberação de calor e a pressão máxima. Para as redes que apresentaram melhores resultados, foram construídas superfícies de resposta a fim de analisar os modelos sobre a perspectiva do fenômeno que representam. Foi possível obter modelos com boa representatividade dos parâmetros mencionados (obtendo valores de R² acima de 70% para dados de treino e teste), exceto para os dois coeficientes da politrópica. Neste caso, embora os erros fossem relativamente satisfatórios, as superfícies de resposta atingiram extremos que não condizem com a teoria relacionada. Por outro lado, foi possível construir um modelo para a eficiência térmica a partir do consumo e abertura da válvula, com R² de 99% para treino e teste. Isto se explica pelo fato de que a primeira variável de entrada é parte da equação que calcula o parâmetro em questão, e a segunda está ligada à relação ar-combustível da mistura. 

Inside the field of structural optimization, Topology Optimization (TO) is one of the most general techniques because it is able to generate incredibly complex structures with intricate details for a wide range of problems. However, most of the works in TO have focused on compliance-based design that does not consider structural integrity in the design process leading to structures that do not satisfy material failure requirements. In this work, we focus on the stress-based design approach. We introduce stress constraints in the optimization procedure to guarantee the structural integrity of the final optimized design. This approach leads to a more natural formulation that addresses a simple engineering question: what is the lightest structure able to withstand its loads? We developed a large-scale GPU-based parallel stress-constrained TO framework considering a continuous range of varying load directions to answer this question and close the gap between TO and practical application. The developed GPU-based C++/CUDA framework efficiently addresses the main challenges of large-scale TO, such as filtering, optimization algorithm, and the solution of the equilibrium equations, only requiring a moderately affordable GPU hardware. At the same time, we obtain more robust and suitable designs for engineering applications by considering a continuous variable range of load directions that more closely resemble real-life service loads using a worst-case analytical approach. We present several numerical results, including 3D problems with over 45 million constraints providing detailed optimal structures that demonstrate the capabilities of the techniques developed in this work. The large-scale GPU framework, combined with the analytical solutions for continuously varying load directions, has the potential to expand the applications of TO techniques leading to new and improved engineering designs.

A manufatura avançada, mais especificamente a manufatura aditiva, tem sido explorada cada vez mais, desde o surgimento da chamada Indústria 4.0. As técnicas de impressão 3D, incluindo a grande diversidade de tecnologias e de materiais que podem ser utilizados, permitem uma grande gama de aplicações. Com o intuito de explorar mais e aprofundar os estudos ligados a este tema, esta pesquisa investigou as propriedades mecânicas do aço inoxidável PH1, fabricado numa impressora EOS M280 através do processo de sinterização de camadas por laser. Buscou-se explorar as características do material, identificando A manufatura avançada, mais especificamente a manufatura aditiva, tem sido explorada cada vez mais, desde o surgimento da chamada Indústria 4.0. As técnicas de impressão 3D, incluindo a grande diversidade de tecnologias e de materiais que podem ser utilizados, permitem uma grande gama de aplicações. Com o intuito de explorar mais e aprofundar os estudos ligados a este tema, esta pesquisa investigou as propriedades mecânicas do aço inoxidável PH1, fabricado numa impressora EOS M280 através do processo de sinterização de camadas por laser. Buscou-se explorar as características do material, identificando influências da forma de fabricação e comparando as suas propriedades medidas, com as que são informadas pelo fabricante da impressora e com materiais laminados similares encontrados no mercado. Os ensaios definidos foram selecionados considerando a obtenção das propriedades mais relevantes do material para a indústria, desde as resistências até a rugosidade da superfície das peças produzidas. Estes indicam que o material é resistente, mas deve ser utilizado com algumas considerações pois este sofre grande influência da orientação de impressão. Os resultados medidos foram comparados com os obtidos pela manufatura tradicional, para que fosse possível analisar a viabilidade e confiabilidade de substituição do método de fabricação. Adicionalmente, foi desenvolvido um roteiro de fabricação digital de peças de reposição, para permitir a fabricação de peças. Juntamente com os ensaios mecânicos realizados, este estudo permite a avaliação do uso da impressão 3D como uma possível substituta da fabricação tradicional.

Structural health monitoring has been the focus of recent developments in the field of vibration-based assessment and, more recently, in the scope of internet of things as measurement and computation becomes distributed. Data has become abundant even though the transmission is not always feasible at higher frequencies needed for proper assessment, especially in remote applications such as pipelines, subsea, and smart fleets. It is thus important to devise data-driven model workflows that ensure the best compromise between model accuracy for condition assessment and also the computational resources needed for embedded solutions, a topic that has not been widely used in the context of vibration-based measurements. Vibration measurements are used to monitor static and rotating machines since they are sensitive to faulty conditions. In this context, the present research proposes two approaches for two applications being a static and a rotating one: in the first one a modeling workflow able to reduce the dimension of autoregressive models built on the basis of many acceleration sensors was proposed. The three-story building example was used to demonstrate the effectiveness of the method, together with ways assess the best compromise between accuracy and model size. Hoping to point future research directions of embedded computing, predictive analytics, and vibration based structural health monitoring, in order to ensure that the models created can be conveniently deployed while optimizing costs for computing infrastructure; and the second approach where a test rig composed of rotating inertias and slender connecting rods is used, and the monitoring solution was tested in an embedded GPU-based platform. Principal component analysis and deep autoencoder models were implemented to distinguish nominal and abnormal friction states effectively. Shallow models perform better concerning running time, memory usage, and accuracy in detecting faulty conditions, which is essential for monitoring rotating machines in real-time.

Questões de segurança têm sido fatores cruciais para que robôs se tornem aptos a trabalhar em colaboração com seres humanos, robôs esses denominados COBOTS (robôs colaborativos). Esse esforço envolve um controle de força mais refinado e uma certa flexibilidade nas juntas para que a adaptação dos robôs ao ambiente real e às atividades comuns dos seres humanos seja efetiva. Uma das tecnologias com esse objetivo é o Atuador Elástico em Série (SEA - Series Elastic Actuator), que apresenta um bom desempenho para controle de força, tolerância a impactos causados por agentes externos, baixa impedância, e em alguns casos até a redução de vibrações mecânicas. Em um SEA, um elemento elástico passivo é adicionado entre o motor e o elo acionado, a fim de gerar uma flexibilidade desejada. Este elemento pode ser uma mola tradicional, ou outro elemento deformável com flexibilidade caracterizada por sua geometria e pela elasticidade do material utilizado. Esta tese propõe um Atuador Elástico em Série Baseado em Elastômero (eSEA), cuja flexibilidade é obtida a partir de um elastômero depositado entre dois elementos metálicos: um interno preso ao atuador, e o outro externo preso ao elo. O eSEA foi projetado e avaliado por software de CAD e Elementos Finitos, com o intuito de obter a flexibilidade desejada para a aplicação. Foram produzidas duas versões do eSEA, com duas durezas diferentes: 10 e 55 Shore A. Testes estáticos com células de carga foram então executados para caracterizar a rigidez dos eSEA. Os eSEA foram instalados em manipuladores robóticos especialmente desenvolvidos para essa tese. Experimentos compararam o desempenho das técnicas de controle com e sem a influência dos eSEA, mostrando que o uso dos eSEA diminuiu os erros de posicionamento do manipulador e possibilitou o controle de força sem a necessidade de sensores específicos.

Mobile robots have become increasingly important in modern society, as they can perform tasks that are tedious or too repetitive for humans, such as cleaning and patrolling. Most of these tasks require a certain level of autonomy of the robot. To be fully autonomous and perform navigation, the robot needs a map of the environment and its pose within this map. The Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) problem is the task of estimating both map and localization, simultaneously, only using sensor measurements. The visual SLAM problem is the task of performing SLAM only using cameras for sensing. The main advantage of using cameras is the possibility of solving computer vision problems that provide high-level information about the scene, such as object detection. However, most visual SLAM systems assume a static environment, which imposes a limitation on their applicability in real-world scenarios. This thesis presents solutions to the visual SLAM problem in dynamic and changing environments. A custom deep learning-based people detector allows our solution to deal with crowded environments. Also, a combination of a robust object tracker and a filtering algorithm enables our visual SLAM system to perform well in highly dynamic environments containing moving objects. Furthermore, this thesis proposes a visual SLAM method for changing environments, i.e., in scenes where the objects are moved after the robot has already mapped them. All proposed methods are tested in datasets and experiments and compared with several state-of-the-art methods, achieving high accuracy in real-time.

Diante dos cenários produção cada vez mais desafiadores, a indústria de petróleo tem sido forçada a expandir os limites operacionais para vazões, temperaturas e pressões mais elevadas. Como consequência, cenários mais rigorosos são encontrados, levando a redução da vida útil dos equipamentos atuais, como por exemplo, a falha prematura por fadiga de linhas de controle de poços com completação inteligente. Estas linhas, encontram-se expostas ao escoamento turbulento na região anular da coluna de produção, causando vibrações e tensões suficientemente altas, podendo levar a uma falha prematura das linhas por fadiga. Para prevenir estes problemas, e desenvolver projetos mais eficientes é necessário investigar os fenômenos associados a interação da vibração da linha com os desprendimentos de vórtices do escoamento. Estes foram modelados utilizando-se a metodologia DES (Detached Eddy Simulation), o que requer alto custo computacional, devido a necessidade de utilização de pequenos passos de tempo e de espaçamento de malha.. Buscando reduzir o custo computacional para a modelagem do problema, propõe-se neste trabalho tratar de forma desacoplada a análise estrutural e de fluido-dinâmica. As forças atuantes nas linhas de controle no espaço anular do poço de completação são obtidas desprezando-se a flexibilidade das linhas. Paralelamente, o fator de amortecimento crítico, necessário para a análise estrutural da vibração da linha, é obtido através de uma simulação Fluido-Estrutura de um escoamento cruzado a um cilindro elástico. Os resultados obtidos mostram que a presente metodologia é promissora, permitindo uma melhor representação dos fenômenos envolvidos, do que os procedimentos atualmente disponíveis na literatura.

This dissertation focuses on the transport of nanoparticles through nanopores - nanoparticle translocation - and how this phenomenon can be used as a characterization tool known as nanopore sensing. Nanoparticles not only occur widely in nature but also have been extensively engineered in academic research and industrial development. Due to their unique properties, nanoparticles are used in several industrial applications. Characterization tools that are accessible, easy to use, and robust are key for both research and quality control in nanoparticle science and technology. Rarely all these desirable characteristics are encountered in a single characterization tool. For example, Dynamic Light Scattering (DLS) is known to provide easy measurements of nanoparticle size but is prone to errors when analyzing dispersed and mixed distributions. On the other hand, direct visualization of the particles by Transmission Electron Microscopy (TEM) provides accurate information on particle size but is difficult to perform with high throughput and is prone to sampling bias. Nanopore sensing can, however, measure physical properties both at a single particle level and with high throughput. Experiments were successful in characterizing particle concentration, size, and charge. However, the experimental results are not always readily interpretable. In response, modeling and simulation tools are used to shed light on the complex relationships coming from the nanoscale environment. Despite the great amount of development in this area, there is still a lack of trajectory-dependent simulations that can effectively reproduce the pulses from the translocation of a freely interacting particle. Here, Poisson-Nernst-Planck formalism was combined with Machine Learning and Dynamic Monte-Carlo to form a simulation tool that captures the drift-diffusion motion of hard particles and the current pulses corresponding to these trajectories. Spheres and rods were simulated translocating pores of different dimensions. The simulations suggest inherent limitations in resolution due to the Brownian effect. Whereas previous studies were able to simulate only a few trajectories or estimated the statistics of the features using theoretical arguments, in this study hundreds of trajectories were simulated, calculating statistics directly from the population of results. The framework developed in this research can be expanded to investigate other nanopore systems, helping the development of nanopore sensing.

Nesta dissertação é apresentado um estudo comparativo entre dois métodos de descrição do escoamento de fluidos em meios porosos heterogêneos e compostos de elementos arquiteturais de permoporosidade elevada, chamados fraturas e carstes. Fraturas são descontinuidades nas formações desencadeadas por tensão mecânica e carstes são espaços vazios na rocha formados por dissolução. Ambos são característicos das rochas carbonáticas do Pré-Sal, principais reservatórios produtores de petróleo do Brasil. A presença destes elementos traz grande dificuldade de caracterização e, por consequência, introduz grande incerteza nas curvas de produção previstas para cada campo. Os simuladores numéricos em diferenças finitas de Engenharia de Reservatórios, responsáveis pela geração destas curvas, representam de forma aproximada o escoamento nos espaços vazios da rocha devido à formulação aplicada. Além disso, devido à escala de quilômetros de extensão em que normalmente são utilizados, usam células que incluem os três meios (matriz porosa, carste e fratura), cujas escalas são menores que a de cada célula. Nesta dissertação, busca-se entender a equivalência entre simuladores numéricos black oil e o modelo de Brinkman, ainda não utilizado amplamente, que é um modelo físico constituído por equações que representam mais fielmente o escoamento, tanto na matriz porosa, quanto nas regiões de altíssima porosidade e nas fronteiras entre elas. Para esse objetivo, foi desenvolvido um simulador de Brinkman de fluxo monofásico em duas dimensões e capaz de representar o regime transiente, utilizando o método dos elementos finitos para resolução das equações diferenciais. Os comportamentos transiente e permanente do simulador criado foram validados por meio de exemplos da literatura e os valores obtidos para a propagação da pressão e velocidade de fluxo foram comparados com os de um simulador numérico black oil na reprodução do escoamento em camadas selecionadas do modelo do carbonato do Lajedo  Arapuá. Foram realizados estudos com modelos de duplo contínuo (que representam, através de parâmetros específicos, o fluxo na matriz porosa e nas fraturas, com um termo de transferência entre eles) buscando, através da variação da permeabilidade efetiva da fratura e do fator de forma, convergência aos resultados do modelo de contínuo único de referência, selecionado após análise dos resultados comparativos com Brinkman. Os resultados mostraram pouca variação entre os resultados dos métodos em cenários nos quais o sistema cárstico é composto por vugs dispersos e desconectados, enquanto que carstes em forma de condutos e com configurações complexas causam alterações na propagação da onda de pressão e nas velocidades de fluxo entre os modelos, principalmente em cenários com valores de permeabilidade mais próximos entre carste e matriz porosa na simulação black oil. A análise em duplo contínuo mostrou ser possível obter, através de modelos homogêneos e com escala até 10 vezes maiores, resultados semelhantes aos obtidos com uma modelagem black oil heterogênea com caracterização do sistema cárstico. Também foi possível concluir que a permeabilidade efetiva de fratura é suficiente como parâmetro de ajuste para encontrar um modelo equivalente, dentro de um critério de valor de variação, ao modelo de contínuo único.

The rising demand of autonomous and intelligent transportation systems requires the development of advanced control and estimation techniques, aiming to ensure safety and efficient operations. Due to the nonlinear nature of vehicle dynamics and its characteristic phenomena, classical estimation and control methods may not achieve adequate results, which encourages the research of novel algorithms. By some contributions, the first part of this work deals with estimation algorithms, both for identification of time invariant parameters and for estimation of states and time varying parameters. Special emphasis is given to Moving-Horizon State Estimation (MHSE), which is presented to be robust and accurate, due to the constrained optimization problem on which it is based. This algorithm is evaluated in vehicle longitudinal dynamics, for slip and tire-road friction estimation. Despite its efficiency, the high computational cost makes it necessary to search for suboptimal alternatives, and the employ of a Neural Networks that maps the optimization results is a promising solution, which is treated as Neural Networks Moving-Horizon Estimation (NNMHE). The NNMHE is evaluated on a state-of-charge (SOC) estimation of batteries for electric vehicles, demonstrating, through experimental data, that the NNMHE emulates accurately the optimization problem, and the literature indicates its effectively application on embedded hardware. Finally, a contribution about Nonlinear Model-based Predictive Control (NMPC) is presented. It is proposed and evaluated its use compounding a novel hierarchical control framework for electric vehicles with independent in-wheel motors, through which it is possible to adequately control the vehicle on velocity and path tracking tasks, with reduced computational effort. The control is evaluated using experimental obtained tire data, which approaches the simulation to real situations.

The 1D Two-Fluid model has been widely used in industrial simulations to predict two-phase flows in pipelines. Recent advances of the Regime Capturing methodology allow for the detection of flow pattern transitions from the onset and development of interfacial instabilities. However, due to the averaging processes required to reduce the dimensionality of the problem, the loss of information renders the model ill-posed, i.e., short wavelengths disturbances are amplified at an unbounded rate and unphysical solutions are obtained. Closure relations play a key role in this problem, since they are required to close the 1D system. Further, the reintroduction of the missing physics may stabilize the flow and render the model well-posed. The present work proposes a model for the liquid momentum flux parameter based on the liquid film velocity profile that is dependent on the local flow quantities. Linear Stability Theory (LST) can be used to assess the influence of closure parameters in the growth of disturbances and to evaluate the hyperbolicity of the model. A viscous approach of the differential Kelvin-Helmholtz and a discrete von Neumann stability analyses are performed to evaluate commonly employed closure models and the proposed formulations for the liquid momentum flux parameter. Numerical simulations are performed, and numerical dispersion relations are extracted from the results to verify the predictions against LST data. A rigorous numerical evaluation of the novel momentum flux parameter models against a large experimental database taken from the literature is carried out. Results show that the proposed models outperform the standard constant C_L values for both pressure drop and liquid film thickness. The models also showed better overall consistency throughout the extensive experimental database.

Computational fluid dynamics (CFD) is often applied to the study of combustion, enabling to optimize the process and control the emission of pollutants. However, reproducing the behavior observed in engineering systems has a high computational burden. To overcome this cost, machine learning techniques, such as reduced order models (ROM), have been applied to several engineering applications aiming to create models for complex systems with reduced computational cost. Here, the ROM is created using CFD laminar non premixed flame simulation data, decomposing it, and then applying a machine learning algorithm, creating a static ROM. This work analyzes the effect of five different data pre-processing approaches on the ROM, these being: (1) the properties treated as an uncoupled system or as a coupled system, (2) without normalization, (3) with temperature and velocity normalized, (4) all properties normalized, and (5) the logarithm of the chemical species. For all ROM constructed are analyzed the energy of the reduction process and the reconstruction of the flame properties fields. Regarding the reduction energy analysis, the coupled ROM, except the ROM (4), and the logarithm ROM converges faster, similarly to the uncoupled temperature ROM, whereas the uncoupled minor chemical species ROM exhibits a slower convergence, as does the coupled ROM with all properties normalized. So, the learning is achieved with a smaller number of modes for the ROM (2), (3) and (5). As for the reconstruction of the property fields, it is noted that there are regions of negative mass fraction, which suggest that the ROM methodology does not preserve the monocity or the boundedness of the properties. The logarithm approach shows that these problems are overcome and reproduce the original data.

Flexible beams are becoming ubiquitous in several industrial applications, as new projects often aim for lighter and longer structures. This fact is directly related to the new challenging demands on structural performances, or it is a simple consequence of the engagement of industries in cost reduction programs (usage of less material). Flexible beams are usually modeled under the assumption of large displacements, finite rotations, but with small strains. Such hypotheses allow the equation of motion to be built using co-rotational finite elements. The co-rotational formulation decomposes the total motion of a flexible structure into two parts: a rigid body displacement and an elastic (small) deformation. This way, the geometric nonlinearity caused by the large displacements and rotations of the beam's cross sections can be efficiently computed. One of the novelties of this thesis is the direct usage of the equation of motion generated by a co-rotational finite element formulation in the computation of nonlinear normal modes (NNM). So far, most of the dynamic analyses with co-rotation finite element models were restricted to numerical integrations of the equation of motion. The knowledge of NNMs can be beneficial in the analysis of any nonlinear structure since it allows a thoroughly understanding of the vibratory response in the nonlinear regime. They can be used, for example, to predict a hardening/softening behavior, a localization of the responses, the interactions between modes, the existence of isolas, etc. The Rosenberg’s definition of NNM as periodic solutions (non-necessarily synchronous motion) is adopted here. The Harmonic Balance method and the Shooting methods are presented and used to compute periodic solutions of nonlinear systems. A numerical path continuation scheme is implemented to efficiently compute NNMs at different energy levels. Numerical examples show the capability of the proposed method when applied to co-rotational beam elements.

Desde os primórdios da Revolução Industrial, caldeiras têm percorrido um longo caminho de desenvolvimento visando melhor segurança e maior eficiência. Em particular, o mercado de caldeiras flamotubulares tem exigido cada vez mais projetos personalizados dos fabricantes, abrindo caminho para o uso de modelos de caldeiras como eficientes ferramentas de projeto. Neste trabalho, foi desenvolvido um modelo termodinâmico para uma caldeira flamotubular, de três passes, operando em regime permanente com gás natural boliviano. Foi testada a sensibilidade no perfil de temperatura de várias correlações de troca de calor encontradas na literatura. Um planejamento composto central permitiu avaliar simultaneamente o impacto da variação de seis parâmetros (diâmetro dos tubos no primeiro, segundo e terceiro passes, comprimento da caldeira, número de tubos nos passes 2 e 3 e porcentagem de excesso de ar na combustão) e obter um modelo polinomial empírico a fim de otimizar as eficiências energética e exergética de caldeira. Um teste de malha foi realizado com temperaturas no final da chama, câmara de combustão, segundo e terceiro passes e apontou para uma divisão suficiente de 200 volumes de controle em cada passe. O modelo foi também validado com dados obtidos experimentalmente, observando-se que a diferença entre os valores experimentais e teóricos das temperaturas do primeiro e segundo passes é inferior a 22,9ºC e menor que 43,9ºC no terceiro passe. Com os modelos polinomiais robustos obtidos com o planejamento de experimentos, foi possível observar os parâmetros mais significativos, tanto para as eficiências energética e exergética, assim como para a destruição de exergia. São eles, por ordem decrescente de importância: o excesso de ar; as duas contribuições associadas ao comprimento da caldeira; o número de tubos nos segundo e terceiro passes e; o diâmetro dos tubos no segundo e terceiro passe e o diâmetro do tubo no primeiro passe. Além disso, foi possível quantificar o trade-off entre o aumento da superfície de troca de calor e a manutenção do nível de turbulência do escoamento.

Suspensions correspond to a class of materials vastly used in a large set of applications and industries. Due to its extreme versatility, they have been the focus of numerous studies over the past decades. Suspensions are also very flexible and can display different rheological properties and macroscopic responses depending on the choice of parameters used as input in the system. More specifically, the rheological response of suspensions is intimately associated to the microstructural arrangement of the particles composing the medium and external factors, such as how strongly they are confined and particle rigidity. In the present study, the effect of particle rigidity, confinement, and flow rate on the microstructure of highly concentrated suspensions is studied using Core-Modified Dissipative Particle Dynamics. Preceding this main study, two other steps were necessary to guarantee a reliable and realistic simulation system, which consisted, essentially, on performing parametric studies to understand and estimate the appropriate values for wall-particle interaction parameters.
Chapter 2 and Chapter 3 of the present work address parametric studies performed to assist the input parameters choice to prevent particle penetration in a wall-bounded system. In Chapter 2 a simpler system, composed of solvent and walls, is built and the interaction parameters and wall densities are adjusted. In Chapter 3 the interactions are set for suspensions. In the latter case multiple parameters play a role in penetration and the traditional way to investigate these effects would be exhaustive and time consuming. Hence, we choose to use a Machine Learning approach to perform this study. Once the parameters were adjusted, the study of confinement could be carried out, in Chapter 4. The main goal of this Chapter was to understand how the microstructure of concentrated suspensions is affected by flow rate, particle rigidity and confinement. It was found that very soft particles always form a giant cluster regardless the confinement ratio; the difference being on how packed the particles are. In the rigid case, a stronger confinement leads the formation of larger clusters. Chapter 5 addresses a machine learning study carried out to predict the rheology of unconfined suspensions. The main contribution of this work is that it was possible to understand and adjust simulation parameters that affect unrealistic the physics of the system and develop a computational domain that enables to systematically study confinement effects on suspensions.

Reservoir characterization is an important tool for production/reservoir management. Well tests are commonly used in reservoir characterization and are the only source of dynamic data during the exploitation period. These tests typically measure the pressure and temperature responses at a well during controlled production, injection, or static conditions. Generally, only pressure data is post-processed in reservoir characterization. However, considering only pressure data can lead to misinterpretation associated with the neglected thermal effects, causing errors in reservoir properties estimation and consequently inefficient reservoir management. Besides that, pressure data have several noise sources that may compromise the accuracy of test results. Recent results have shown that temperature data can be used to improve reservoir parameter estimation. In this work, the ensemble smoother with multiple data assimilation method (ES-MDA) was applied in synthetic cases created by an in-house non-isothermal reservoir-well flow simulator that considers the Joule-Thomson heating and cooling, adiabatic fluid expansion/compression, conduction, and convection effects in the thermal energy balance equation. The synthetic measured data was obtained by adding gaussian and harmonics noises to the numerical predictions to simulate equipment and tidal effects, respectively. A sensitivity analysis of the effect of the CD matrix used for updating parameters of the ES-MDA method on the parameters estimations was carried out. The results show that adding temperature data to the observed data in the history matching improves the estimates of the reservoir parameters, especially for the skin region and reservoir porosity. For the analyses in which the pressure data had the addition of harmonic noise, the inclusion of temperature data also proved to be of great importance for an accurate characterization of the reservoir.

Adsorption of asphaltene molecules at the oil-water interface induces the formation of a complex microstructure, which stabilizes emulsions and impairs the efficiency of crude oil refining. In this work, we design a set of new shear rheology protocols to assess the effect of polar and non-polar solvents on indigenous Brazilian (BR) asphaltene adsorption. Moreover, the asphaltene morphology upon addition of solvents with distinct aromaticities is investigated by SEM microscopy. Our findings indicate that asphaltenes are a polycondensate aromatic island-type structure that forms reversible films when polar solvents are placed on top of the adsorbed film. The interfacial study also reveals that non-polar solvents induce precipitation/adsorption of asphaltenes at the oil-water interface. The asphaltene aggregates, upon the presence of weakly polar solvents, can consolidate into a more close-packed pattern, suggesting that network growth and asphaltene self-arrangement are directly related to the aromatic content. We explore the differences in asphaltene structuring and how it affects the extent of spontaneous emulsification. We find that the rate of emulsification is directly related to the chemical configuration of asphaltenes. Finally, we study the addition of stearic acid (SA) to asphaltene solutions in deionized water (DW) and synthetic water (SW) to better understand how surface and rheological properties are affected by competitive adsorption. We find that single SA are more prone to form liquid-like rather than solid-like films at the air-water interface. Furthermore, we show that the interfacial activity of our asphaltenes is enhanced in the presence of electrolytes and is dependent of the solvent aromaticity.

Ultrasonic non-destructive evaluation (NDE) is of extreme importance inthe oil and gas industry (OGI), especially for assets and structures subjected to conditions that accelerate failure mechanisms. Despite being widely spread, ultrasonic non-destructive methods depend on a specialized workforce, thus being error-prone and time-consuming. In this context, pattern recognition methods, like Machine Learning (ML), fit conveniently to solve the challenges of the task. Hence, this work aims at applying ML techniques to address the interpretation of data acquired through ultrasonic NDE in the context of the OGI. For that purpose, this dissertation involves three case studies. Firstly, Ultrasonic Guided Wave (UGW) signals are used to classify defects present in welded thermoplastic composite joints. Results have shown that, when using features extracted with autoregressive models, the accuracy of the ML model improves by at least 72.5%. Secondly, ultrasonic image data is used to constructo an automatic weld diagnostic system. The proposed framework resulted in a lightweight model capable of performing classification with over 99% accuracy. Finally, simulation data was used to create a deep learning model for estimating the severity of corrosion-like defects in pipelines. R2 results superior to 0.99 were achieved.

The Nonlinear Hydraulic Diffusivity Equation (NHDE) models the single-phase flow of fluids in porous media considering the variation in the properties of the rock and the fluid present inside its pores. Often, the dimensionless linear solution for the flow of oil is computed using the Laplace and Fourier transform or Boltzmann transformation and provides the unsteady pressure field in Cartesian coordinates given by complementary error function erfc(xD, yD, tD) and in cylindrical coordinates described by the exponential integral function Ei(rD, tD).
This work develops a new analytical model based on an integro-differential solution to predict the formation mechanical damage caused by the permeability loss during the well-reservoir life-cycle for several oil flow problems. The appropriate Green’s function (GF) to solve NHDE for each well-reservoir setting approached in this thesis is used. The general solution is implemented in the Matlab® and the mathematical model calibration will be carried out by comparing the solution obtained in this work to the porous media finite difference oil flow simulator named IMEX®. The general solution of the NHDE is computed by the sum of the linear solution (constant permeability) and the first order term of the asymptotic series expansion, composed of the nonlinearities present in the hydraulic diffusivity function η(p). The second term of asymptotic series expansion is obtained by solving a Volterra’s second kind integro- differential equation in Matlab® and the permeability functions for some types of reservoir rock will be obtained through laboratory correlations, generated from field data. The instantaneous permeability loss effect is clearly noticed in the diagnostic and specialized plots.

Em reservatórios de gás retrógrado com pressões inferiores à pressão de orvalho, a produtividade dos poços pode ser comprometida devido ao aparecimento e acúmulo da fase líquida nas suas imediações. Este fenômeno é conhecido como bloqueio por condensação retrógrada e está associado à uma série de desafios para compreendê-lo. Um deles é a determinação da permeabilidade relativa das fases líquida e gasosa, que comumente advém de curvas de permeabilidade obtidas a partir da extrapolação de poucos dados experimentais. Dessa forma, elas tendem a não representar fielmente efeitos importantes para o escoamento, comprometendo a precisão da modelagem do fluxo no meio poroso. A fim de investigar o efeito das curvas de permeabilidade relativa sobre a formação de bancos de condensado, foi desenvolvido um modelo composicional em escala de reservatório para o estudo do escoamento de gás e condensado. Com o modelo, o uso de curvas de permeabilidade relativa obtidas através de simulação do escoamento de gás retrógrado na escala de poros e de correlações propostas na literatura foi avaliado. Considera-se: sistema isotérmico, escoamento bifásico e incorporação dos efeitos de forças capilares por meio do modelo de permeabilidade relativa. Equações de balanço molar e consistência de volume formam um sistema não linear resolvido pelo método de Newton que fornece pressão e número de mols de cada componente, em todos os volumes de controle do modelo, a cada passo de tempo. Para o equilíbrio de fases, a equação de Peng & Robinson foi implementada com uma rotina de flash a pressão e temperaturas constantes. O modelo foi validado contra a solução analítica para sistema monofásico e por fim, o simulador obteve a evolução temporal das curvas de pressão e saturação em função da distância do poço, a fim de comparar o efeito dos diferentes modelos de curvas de permeabilidade relativa na predição do bloqueio por condensado. Os resultados foram obtidos variando-se a permeabilidade absoluta do meio e a vazão de gás imposta no poço, e o impacto desses parâmetros no acúmulo de condensado foi avaliado.

Foam is widely used in oil recovery operations to improve sweep efficiency, in gas storage and acidization operations, and to solve problems
caused by either a thief zone or gravity override. Foam, which can be preformed and injected into the reservoir or produced in-situ through the pore space, fills the high permeability areas known as thief zones and diverts the displacing fluid into the direction of trapped oil, reducing the relative permeability of gas and leading to a more stable displacement front. The efficiency of these processes largely depends on the generation and stability of the foam films (lamellae) residing in the pores. The mobility of the injected gas is reduced when foam is formed; this reduction is attributed to the reduction of the gas phase relative permeability. The lamellae formed create resistance against the gas flow, impeding its free
motion inside the porous media. The lamellae population that composes the foam is direct related to surfactant concentration, and their flow and
mobility are functions of the pore geometry and foam properties. However, the dynamics of foam formation in porous media is not fully understood due to its complexity. The goal of the first part of this research is to understand the dynamic process of gas invading a two-dimensional porous media glass model occupied by a surfactant solution and forming foam. The second part focus on foam formation and its impact on oil displacement during SAG (surfactant-alternating-gas) injection. A microfluidic setup composed of a glass micromodel, syringe pump, pressure transducer and microscope, was used to visualize the pore-scale displacement and correlate the evolution of lamellae formation during the injection process with pressure difference for different flow conditions through image processing. The dynamics of lamellae formation is reported and related to macroscopic flow behavior.

Este trabalho consiste no estudo de um sistema de geração isolada de energia. Um sistema isolado é aquele que não está ligado à rede. Seus objetivos consistem na construção de um simulador e na realização de testes experimentais. O sistema possui como componentes: painéis fotovoltaicos, grupo de baterias, inversor de corrente e um sistema integrado (reformador + célula combustível). Onde, o reformador utiliza o etanol como combustível para geração de gás reformado, e a célula combustível é do tipo LTPEM (Low Temperature Proton Exchange Membrane).  O gás reformado é composto, principalmente, por hidrogênio e óxidos de carbono, além do metano em baixas porcentagens. O sistema foi desenvolvido para que um consumidor fosse atendido por um SIGFI. Sendo seus diferenciais: a utilização de gás reformado, não possui compressor e nem armazenamento. Fez-se um volume de controle em cada componente do sistema, analisando alguns dados como: potência, vazão, consumo elétrico, entre outros. Com estes dados, foi possível o desenvolvimento de um simulador em Excel e VBA (Visual Basic for Applications). Após isso, testes em conjunto foram feitos, para que estes dados experimentais fossem comparados aos simulados, a fim de se validar o simulador. Ou seja, comparar os dados simulados com dados reais. Com o simulador validado, foram feitas diversas análises, com alguns cenários, pré-estabelecidos, a fim de se comprovar ou não a viabilidade técnica do sistema de geração isolada de energia elétrica.

A deposição de parafina é um dos principais problemas quando se trata de garantia de escoamento. O fluido que sai quente dos reservatórios é transportado por tubulações que trocam calor com o ambiente frio. Quando o fluido atinge temperaturas abaixo da TIAC (Temperatura Inicial de Aparecimento de Cristais), partículas de sólido se precipitam. Isto causa não só aumento da viscosidade, mas também a formação de depósito nas paredes da tubulação, diminuindo a seção livre de escoamento e levando a um aumento da potência necessária para o deslocamento do fluido, ou até mesmo obstruindo totalmente a tubulação, resultando em um grande esforço de manutenção e causando grandes perdas de capital. Este problema é bastante recorrente, sendo assim, prever a deposição da parafina é crucial para projetos e operações de tubulações, sendo preciso desenvolver modelos numéricos que forneçam resultados de forma acurada e eficiente. Considerando que as tubulações são muito longas, o presente trabalho propõe um modelo hidrodinâmico unidimensional, com um modelo bidimensional de transferência de calor obtido através de um processo de marcha ao longo do duto. Todas as propriedades e fração volumétrica de sólido são determinadas em função da composição do fluido, pressão e temperatura, a partir de interpolações de tabelas criadas com um modelo termodinâmico em uma etapa de pré-processamento. O modelo considera a existência de depósito na parede da tubulação quando a fração de volume de sólido é igual ou maior do que 2 %. A modelagem proposta foi avaliada em diferentes situações, em escala laboratorial e de campo, apresentando dados de temperatura, pressão e espessura do depósito com concordância razoável com dados da literatura, mostrando que a modelagem implementada reproduz satisfatoriamente o comportamento físico do fenômeno de deposição de parafina.

Este trabalho faz uma análise da variação dos parâmetros que têm importância na propagação de fraturas hidráulicas e da influência desses parâmetros na contenção do fraturamento. Os experimentos numéricos foram feitos em um modelo 2D utilizando um simulador de elementos finitos com acoplamento sequencial hidrodinâmico, tendo como premissa o comportamento estacionário dos processos envolvidos. Inicialmente, foram feitos testes de validação das soluções numéricas empregadas neste trabalho a partir de casos cujas soluções são bem conhecidas. Então, efeitos de variações de poropressão, de estado de tensões, propriedades das rochas, intervalos de início da fratura hidráulica, efeitos térmicos e o dano à formação permoporosa foram utilizados para avaliar a contenção da fratura hidráulica. Primeiramente, os efeitos foram avaliados separadamente e, em seguida, foram combinados aos pares, por meio de sorteio, e então avaliados. Os estudos levaram à conclusão de que o fator de maior influência para o início da propagação da fratura hidráulica na rocha capeadora (primeiros metros) é o valor da tensão mínima de confinamento do reservatório e a continuidade da propagação vertical na rocha selante é dominada pelo contraste de tensões entre rochas reservatório e capeadora. Entretanto, os demais parâmetros exercem influência na contenção do fraturamento hidráulico e devem ser levados em consideração neste tipo de estudo, principalmente os que servirão de insumo para a tomada de decisões.

O presente trabalho apresenta evidências e visa confirmar as tendências gerais de que reparos feitos de materiais compósitos podem ser utilizados para restaurar completamente a integridade estrutural, desconsiderando efeitos de tempo, de segmentos de dutos que apresentam anomalias (defeitos) de perda de metal em sua superfície externa, causados por corrosão ou erosão. Sete espécimes tubulares de API 5L Gr. B e dez espécimes tubulares de API 5L X65 foram testados até a ruptura por meio de testes hidrostáticos monotônicos, com diâmetro externo nominal de 323,9 mm e espessura nominal de 8,38 mm. Duas amostras testadas não tinham defeitos. Seis espécimes apresentavam defeitos e não foram reparados. Nove espécimes apresentavam defeitos e foram reparados usando três sistemas de reparo de compósito diferentes. Os defeitos continham profundidades variando entre 40%, 55% e 70% da espessura do tubo. Os sistemas de reparos foram baseados em compósitos de epóxi e fibra de carbono, epóxi e fibra de vidro, e poliuretano e fibra de vidro. (FREIRE, VIEIRA, et al., 2019)
Para a constatação dos resultados experimentais foram implementadas metodologias analíticas e numéricas. O método analítico utiliza equações normativas semiempíricas (ISO 24817 e ASME PCC-2) e da teoria de reparos para dutos (Equação de Equilíbrio). A avaliação numérica consiste no método de elementos finitos para modelagem do problema através do software ANSYS®.
Os sistemas de reparo dos três fornecedores mostraram ser eficazes e que reparos de compósitos podem restaurar completamente a integridade estrutural de dutos com defeito externo, desconsiderando efeitos de tempo, conforme o Fator de Resistência Remanescente (RSF) calculado. Os resultados dos testes mostraram que métodos analíticos e numéricos podem ser usados para compreensão do comportamento mecânico do problema.

Este trabalho analisa a propagação de uma doença epidemiológica com uma abordagem estocástica. Na análise, o número de indivíduos que cada membro infectado da população pode infectar é modelado como uma variável aleatória e o número de indivíduos infectados ao longo do tempo é modelado como um processo estocástico de ramificação. O foco do trabalho é caracterizar a influência do modelo probabilístico da variável aleatória que modela o contágio entre indivíduos na disseminação da doença e na probabilidade de extinção, e analisar a influência de uma vacinação em massa no controle da propagação da doença. A comparação é feita com base em histogramas e estatísticas amostrais do número de indivíduos infectados ao longo do tempo, como média e variância. Os modelos estatísticos referentes à parte que trata de uma população não vacinada são calculados usando simulações de Monte Carlo para 3 diferentes famílias de variáveis aleatórias: binomial, geométrica-1 e geométrica-0. Para cada família, 21 distribuições diferentes foram selecionadas e, para cada distribuição, 4000 simulações do processo de ramificação foram computadas. Os modelos estatísticos referentes a uma população parcialmente vacinada foram calculados usando simulações de Monte Carlo para a família de variável aleatória binomial. Para essa família, 21 distribuições diferentes foram selecionadas e, para cada uma delas foram escolhidas 6 diferentes percentagens de população vacinada. Para cada percentagem, foram analisadas vacinas com 4 diferentes eficácias. No total, foram realizadas 2.2 milhões de simulações, caracterizando o problema como big data.

A termografia por infravermelho (TIV) tem sido usada como ferramenta de avaliação não destrutiva para detectar falhas em componentes estruturais, desempenhando um papel importante nos programas de inspeção, de fabricação e manutenção. A TIV também pode ser aplicada para avaliar limites de fadiga para materiais estruturais a partir de testes de tensão cíclica uniaxial ou de tração uniaxial quase-estáticos. Recentemente, o método quase-estático para medir o limite de fadiga via TIV, foi estendido para estados de tensão biaxial atuando na superfície de corpos de prova de tamanho real de dutos com anomalias geométricas. Os resultados mostraram que o método biaxial quase-estático previu satisfatoriamente a localização de pontos críticos para a iniciação da fadiga em espécimes tubulares com mossas.

Neste trabalho, as distribuições de tensões e deformações nos pontos críticos foram determinadas usando correlação de imagens digitais (DIC), aplicada a sete espécimes “dog bone”, padrão uniaxial, e oito espécimes de dutos de três metros de comprimento com tampas de cabeça plana fabricados a partir de tubos de aço API 5L Grau B. A determinação do estado de deformação superficial via DIC e a determinação das variações de temperatura correspondentes para os pontos do material de superfície observados ao longo dos testes, permitiram determinar não apenas o limite de resistência ao escoamento do material, mas também o que conveniou-se chamar de temperatura mínima característica (TMC). Os testes uniaxiais usando espécimes “dog bone” para o mesmo material indicam que as TMCs medidas estão intimamente relacionadas com o limite de escoamento do material (MYS).

Esta pesquisa destaca as observações experimentais relacionadas às medidas de tensão-deformação-temperatura no início do escoamento em pontos observados em ensaios uniaxiais e biaxiais. O objetivo deste trabalho é usar o monitoramento da temperatura de estruturas sob carga crescente quase-estática para prever a que “distância”  do início do MYS estão os estados de tensão dos pontos observados.

This work studies the nonlinear dynamic behavior of oil well drillstring, which is a long slender flexible structure responsible for the drilling. Its elements and functions are presented, and numerical analyses are performed later. The work develops a computational code using the software MATLAB® for the numerical simulation of the column’s dynamic behavior using the finite element method. The corotational formulation is used for the implementation of geometric nonlinearity. The structure's discretization uses a beam element with six degrees of freedom per node and employs Euler-Bernoulli’s beam formulation. The Newton-Raphson method is responsible for solving the nonlinear system of equations. In addition, the solution procedure users the Newmark method for the time integration of the problem’s movement equations. A linear setup spring model is proposed to represent the contact between the borehole wall and the column. The proposed methodology and computational code capabilities are evaluated by comparing some results to analytical or numerical results of examples available in the literature. These results give reliability to analyze drillstring problems, which present the displacements and forces time series of the whole column and the buckling modes generated. The results show that the column is very sensitive to any boundary condition changing, which corroborates the complexity of the problem. Hence, the work proposes a reasonable basis for further developments, allowing the entire coupled drillstring analysis.

A crescente demanda energética verificada ao redor do mundo e a conscientização pública acerca dos efeitos deletérios do excesso de gases estufa na atmosfera vem colaborando para a articulação de compromissos de grande alcance em nome da adaptação das matrizes energéticas a formas ambiental e economicamente sustentáveis. A adesão à energias renováveis (como solar e eólica) e a descentralização da matriz energética por meio de tecnologias de geração distribuída (visando a melhoria da eficiência do uso da energia) são alguns dos movimentos mais relevantes realizados para fazer frente a essas demandas. Neste interim, o presente trabalho é dedicado à simulação numérica mediante o conceito 4E (Energy, Exergy, Environmental and Economic) de um sistema híbrido CHP (Combined Heat and Power) on-grid para atendimento de pequenas demandas residenciais ou industriais, tendo gás natural e energia solar como vetores energéticos preferenciais. O sistema inclui um reformador de gás natural para produção de gás de síntese rico em hidrogênio, uma célula a combustível com membrana de troca de prótons (PEM), painéis fotovoltaicos, baterias conectadas à rede elétrica por um inversor bidirecional, trocadores de calor e componentes auxiliares como compressores e boilers. Os componentes do sistema foram modelados separadamente com base em equações de conservação e seus modelos devidamente validados. Uma análise energética e exergética do reformador de gás natural foi conduzida mediante a metodologia de planejamento de experimentos a fim de avaliar a necessidade de considerar uma formulação complexa do combustível em vez de um substituto (metano puro). Posteriormente, estes modelos foram inseridos como módulos de uma rotina mais ampla destinada a simular o desempenho econômico do sistema integrado num intervalo de tempo de até 20 anos. Tal rotina, implementada no MATLAB, permite a flexibilização de critérios operacionais importantes como número de consumidores, configuração do sistema híbrido (armazenamento e participação de painéis fotovoltaicos), diferentes tipos de tarifa (convencional ou branca) e o possível uso de rejeito térmico para cogeração, enriquecendo o escopo de resultados obtidos. Paybacks entre 7 e 20 anos de operação do sistema foram alcançados para diferentes combinações dos parâmetros examinados considerando-se a adesão no ano de 2020, onde consumidores residenciais obtiveram resultados predominantemente melhores do que os industriais em virtude da demanda menos exigente dos primeiros. Foram também previstas reduções de até 50% no custo cumulativo total para consumidores residenciais referente a adesão ao sistema proposto por 20 anos, levando-se em conta a queda prevista nos custos de aquisição dos componentes para as próximas décadas. A avaliação do sistema em termos ambientais foi feita através da quantidade equivalente de CO2 por unidade de energia. Concluiu-se que a configuração completa, mesmo auxiliada por cogeração, supera a média de emissões da matriz energética brasileira (devido à alta participação das fontes renováveis nessa matriz), permanecendo, ainda assim, como uma opção melhor do que a combustão pura do gás natural, especialmente no que diz respeito ao atendimento de demanda térmica.

Fuel consumption in companies in the rail transport sector represents one of the largest operating expenses and one of the biggest concerns in terms of pollutant emissions. The high fuel consumption also entails a high representation in the emissions scope matrix (more than 90% of railroad emissions come from fossil fuel consumption). Aiming to seek constant operational improvement, numerous studies have been carried out proposing new tools to reduce fuel consumption in the operation of a freight train. In this way, it is important to highlight the improvement of train driving parameters that can be calibrated to reduce fuel consumption. To accomplish this goal, the present work implements two machine learning models to predict the energy efficiency of a freight train: random forest and artificial neural networks. The random forest achieves the best performance against the models, with an accuracy of 91%. To calculate how much each parameter influences the prediction model, this work also uses the technique of accumulated local effects for each parameter related to energy efficiency. The final results show that, within the four analyzed calibration parameters, the traction per transported ton indicator presented greater representation in terms of absolute impact on the energy efficiency of a freight train.

In the last few years, the automotive industry has reinvented itself to meet the demands of the international market, which has been increasingly competitive in a context with environmental laws each year more severe. One alternative to lower harmful greenhouse gases emissions over the life of the vehicle is electric cars. However, the production and disposal of electric batteries is still a major problem to be solved. Therefore, companies are also searching for other potentialities to increase the internal combustion engine's efficiency and develop green technology, such as Homogeneous Charge Compression Ignition (HCCI) or Spark-Assisted Compression Ignition (SACI). A MATLAB routine was created to predict the performance of SACI multi-mode combustion of natural gas using a two-zone thermodynamic model. This work performs sensitivity analysis for five performance parameters: thermal efficiency (η_th), indicated mean effective pressure (IMEP), NOx emissions, mean in-cylinder temperature (T ̅_avg), and auto-ignition timing (AIT), with several variables such as engine speed, fuel-air equivalence ratio, spark timing, compression ratio, and intake pressure, using the design of experiments tools to assess the factors’ impact. The Central Composite Design indicates that the engine speed and the fuel-air equivalence ratio were the most important SACI factors since they influence all engine performance parameters. On the other hand, the intake pressure was significant in three performance parameters (η_th, IMEP and T ̅_avg), as was the spark timing (NOx, T ̅_avg and AIT). The compression ratio, however, was relevant in only one of them (AIT). Furthermore, a Univariate Analysis was done to compare Spark-Ignition (SI) and SACI combustion techniques. The results show that at the same regime as traditional SI engines, SACI engines tend to be around 9% more efficient, NOx emissions drop notably, more than 99%, IMEP presents an increase of 45.4%, and T ̅_avg decreases 24.8%.

Ondas acústicas, sônicas ou ultrassônicas, podem ser empregadas para a telemetria sem fio como alternativa a sistemas eletromagnéticos, transferindo dados e energia ao longo de um canal formado por uma ou mais camadas de sólidos elásticos ou fluidos acústicos. Um exemplo é a interrogação de sensores passivos através de uma parede metálica. Nesta configuração, pelo menos um transdutor acústico é fixado em um lado da parede (face externa), onde uma fonte de alimentação elétrica é disponível. No lado oposto (face interna), onde os sensores estão instalados, são fixados um ou mais transdutores. Na maioria das aplicações estes transdutores são cerâmicas piezelétricas que geram e recebem sinais ultrassônicos. Ondas acústicas ultrassônicas se propagam ao longo do sólido elástico, transferindo energia e dados entre as duas faces, possibilitando a alimentação e interrogação dos sensores. Este tipo de configuração pode ser empregado em aplicações onde o uso de penetradores elétricos ou ópticos não é recomendado. Entretanto, a resposta das piezocerâmicas pode sofrer influências de variações de temperatura e da própria deformação mecânica da parede metálica na qual são fixados.
O presente trabalho procurou quantificar a influência da deformação mecânica e da variação de temperatura na comunicação entre dois transdutores piezocerâmicos ultrassônicos, aderidos à uma placa metálica por meio de adesivo epóxi. No estudo, tomou-se como parâmetro quantitativo o sinal S21, que é o logaritmo da razão entre a potência recebida pela saída do sistema (face interna da parede) pela potência transmitida pela entrada (face externa da parede). O trabalho apresenta comparações entre resultados experimentais e simulados através de um modelo numérico de elementos finitos desenvolvido no COMSOL Multiphysics®.
Os ensaios experimentais foram realizados com pastilhas piezocerâmicas circulares, do tipo PZT4, com diâmetro e espessura de 25 e 2 mm, respectivamente. Os transdutores foram fixados, de forma concentricamente alinhada e por meio de um adesivo epóxi, nas duas superfícies de uma placa de aço inoxidável AISI 316 L com 6 mm de espessura. O trabalho apresenta tabelas e funções para a amplitude do sinal S21 na frequência onde a transferência de potência é maximizada. Para os casos estudados, observou-se que a frequência ideal muda muito pouco com a temperatura ou a deformação da placa sobre a qual os transdutores são fixados, permanecendo com valores entre 0,988 e 0,995 MHz em todas as condições avaliadas. Em função da deformação da placa metálica, a amplitude do sinal S21 também variou muito pouco, de -3,70 para -3,14 dB, desde a condição indeformada da placa até a máxima deformação aplicada, que foi de 1250 µm/m. Quanto à variação com a temperatura, na faixa de 30 a 100 ˚C, mais uma vez observou-se apenas um pequeno aumento de 0,8 dB na amplitude do sinal S21. Entretanto, para temperaturas acima de 100 ˚C, o sinal passa a cair rapidamente. Em nenhuma das condições estudadas neste trabalho foi observado prejuízo na transferência de potência entre os transdutores, indicando que este tipo de comunicação pode ser uma alternativa robusta ao uso de penetradores elétricos.

Thin liquid films play a big role in many real-life applications and are of indisputable interest to scientific and industrial researchers. Evidence of thin films are observed in nature in large scales such as snow avalanches in the mountains, lava flows on volcanoes and landslides, and in small scales such as the pulmonary airways and the eye surface. They are also widespread in many industrial applications, ranging from high-resistance thin film resistors, atomization, soft-lithography methods and several coating techniques such as dip, roll, slot, spin and curtain coating. Understanding the physical mechanisms contributing to the stability of thin liquid films is a challenging problem, as thin films' flows present a fluid-fluid interface which is free to deform. The interface is bounded between two liquids or a liquid and a gas, typically having its own dynamic properties from which interfacial tension effects and complex interfacial rheological behavior arises. Instability is usually driven by long-range intermolecular forces, also known as van der Waals attractions, and may result in the rupture of the layer. Numerical investigation is often used to understand the breakup dynamics of thin liquid sheets by addressing the evolution of the film thickness using either asymptotic derivations of the lubrication theory or interface tracking techniques. In this work, a computational investigation of the breakup dynamics of a stationary thin liquid sheet bounded by a passive gas with a viscous interface is presented. The Arbitrary Lagrangian-Eulerian method (ALE) is used to track the interface position. The rheological behavior of the viscous interface is modeled by the Boussinesq-Scriven constitutive law, and the numerical solution is obtained through finite element approximation. The results show that thin liquid film stability is influenced both by surface rheology and disjoining effects and that the viscous character of the interface delays the sheet breakup, leading to more stable films.

Na última década a participação dos campos do Pré-Sal brasileiro na produção nacional de petróleo aumentou substancialmente, tornando esses campos responsáveis por mais da metade da produção nacional e com perspectiva decrescimento para os próximos anos. Os reservatórios de petróleo encontrados nessa região são caracterizados por espessuras que podem variar de poucas dezenas a centenas de metros, rochas com boas qualidades permo-porosas e presença de óleo leve, com elevado teor de gás associado e com contaminantes como CO2. Por estas características, diversos sistemas de produção instalados nestes reservatórios foram preparados e deverão adotar o método de recuperação suplementar com injeção alternada de água e gás. No presente trabalho foi feita uma análise paramétrica sobre a influência que propriedades de reservatório como espessura porosa, permeabilidade horizontal, permeabilidade vertical e razão kv/kh, e variáveis operacionais como vazão de operação, razão WAG e tempo de ciclo podem gerar no fator de recuperação em um cenário de produção típico do Pré-Sal brasileiro com e sem o efeito de segregação gravitacional. Pela comparação dos resultados em diversos casos de simulação numérica, foi possível identificar as variáveis com maior impacto. Em seguida, a partir de uma análise de sensibilidade foi gerada uma equação para estimar o fator de recuperação em função das variáveis selecionadas. Números adimensionais propostos na literatura para avaliar a segregação gravitacional de fluido sem meio poroso foram calculados e utilizados para gerar outras equações para estimar o fator de recuperação. As estimativas do fator de recuperação feitas por cada função foram comparadas com os valores simulados para cada caso e foram identificadas as funções que apresentaram as estimativas mais próximas. Tais funções poderão ser utilizadas para estimar o fator de recuperação no cenário proposto e com aplicação em análises preliminares para projetos de desenvolvimento de campos de petróleo.

This work proposes to investigate normal stress measurements for yield stress materials. Using an ARES-G2 TA Instruments’ strain-controlled rheometer, three different elastoviscoplastic materials were studied. A simple but effec- tive experimental procedure was developed to obtain repetitive results for both steady-state and transient measurements. These tests were put to comparison, and interesting results were obtained. For the Carpobol dispersion and the com- mercial hair gel, transient and steady-state results were quite similar. Although, the same was not observed for the highly concentrated emulsion. Also, vari- ables such as N1, ψ1, τ, γ ̇, G′, G′′, η, τy, σs and others were explored to better understand the stress state of these materials. Furthermore, normal stresses were significantly higher than shear stresses, while all materials were submitted to low shear rates. For high shear rates, different from the other two fluids, the highly concentrated emulsion displayed normal stress values that were lower than shear stress ones. Finally, in contrast with most results found in literature, only nega- tive normal stress results were obtained for the materials studied.

Fuzzy logic systems are machine learning techniques that can model mathematically uncertainties. They are divided into type-1 fuzzy, and type-2 fuzzy logic systems. The type-1 fuzzy logic system has been widely applied to solve several problems related to machine learning, such as control, classification, clustering, prediction, among others. However, as it presents a better mathematical modeling of uncertainties, the type-2 fuzzy logic system has received much attention over the years. This improvement in modeling is also accompanied by an increase in mathematical and computational complexity. Aiming to reduce these complexities to solve classification problems, this work presents the development and comparison of two Gaussian membership functions for a type-2 interval fuzzy logic system using the upper and lower method. Gaussian membership functions with uncertainty in the mean and with uncertainty in the standard deviation are used. Both fuzzy models covered in this work are trained by algorithms based on first order information. Furthermore, this work proposes the extension of interval type-2 fuzzy models to present multiple outputs, significantly reducing the computational cost in solving multiclass classification problems. Finally, aiming to contextualize the use of these models in mechanical engineering applications, this work presents the solution of a problem of fault detection in aircraft gas turbines.

Vehicle acceleration performance is an important feature to be evaluated when internal combustion engines and new fuels are being developed. Predicting this parameter is also of great significance, once automotive track tests requires long periods of time to be done and high costs with equipment, rental of the track, hiring people and displacement of vehicles and fuels. In addition, the results are directly affected by track surface irregularities and variations in weather conditions such as ambient pressure, temperature, air humidity, wind speed and crosswinds. Therefore, this work aims to use the data collected in bench tests with an internal combustion engine, in order to computational modelling speed recovery tests of its respective car. Doing these experiments in laboratory has the advantage of a greater control of the room ambient conditions and the engine operating parameters. Also, it reduces the expenses related to on-track testing. The proposed methodology simulates the traction force on the wheels based on the measured torque in dynamometer or from the pressure curves inside the combustion chamber with the aid of friction models for spark ignition engines. In order to validate the proposed model, it became necessary to perform speed recovery tests with the car on a chassis dynamometer. Also, seven different mixtures of ethanol and gasoline were used, and it was concluded that pure anhydrous ethanol promoted a higher acceleration capacity in most of the experiments but it had higher fuel consumption. It was also seen that hydrated fuels reduced performance. The simulations demonstrated a high precision in relation to the experiment, with a recovery time difference average of 0.51 seconds and standard deviation of 0.078. Also, the acceleration performances had errors smaller than 5.25%.

Em um reservatório de petróleo, a eficiência do deslocamento do óleo é bastante reduzida pela presença de fraturas e camadas de alta permeabilidade. Quando uma fase aquosa é injetada, esta flui preferencialmente por caminhos de baixa resistência, deixando grandes volumes do reservatório não afetados pelo processo de injeção. Uma alternativa para minimizar esse problema é bloquear as fraturas com um sistema líquido que forma um gel após algum tempo, forçando a fase aquosa a fluir pela matriz porosa. Os géis de silicato de sódio são uma das formulações que podem ser utilizadas para esse fim. No entanto, a cinética do processo de formação do gel de silicato é difícil de controlar, pois depende de muitas variáveis. Essa incerteza do processo de gelificação pode levar à formação de uma fase de gel fora da posição desejada, levando a diversos problemas, como perda de injetividade. Uma formulação líquida utilizando microcápsulas é uma proposta com um método inovador que tem como objetivo controlar o tempo de liberação do agente ativador e, consequentemente, melhorar o controle sobre o início do processo de gelificação. O primeiro passo no desenvolvimento desta técnica foi estudar a evolução da reologia do gel formado a partir do silicato de sódio com ácido clorídrico para avaliar a taxa de formação do gel em função de diferentes parâmetros do processo, como a concentração de Na-Si e HCl. Os resultados mostram que o processo de gelificação é função do pH da solução e que o tempo de gelificação é menor quanto maior a concentração de ácido clorídrico. No método proposto, a solução de ácido clorídrico é encapsulada e a gelificação só se inicia após o rompimento do invólucro da cápsula, que é desencadeado pela imposição de um gradiente de pressão osmótica.

Thin liquid sheets are present in a variety of systems and applications. Here, we are interested in double-layered sheets, which are common in the curtain coating process. In curtain coating, the liquid falls from a die forming a thin curtain before wetting the moving substrate. One of the most important process limits is the curtain breakup, which sets a lower limit for the coating liquid flow rate. Consequently, this flow rate lower limit defines the feasible minimum deposited film thickness. Experimental evidence have shown that using a two-layer curtain, with a viscoelastic thin layer, may delay the curtain breakup to lower flow ratios. The breakup of two-layer liquid sheets, composed of a Newtonian and a viscoelastic liquid, is studied by solving the differential equations that describe the evolution of the liquid sheet configuration until breakup. The effect of different parameters on the breakup time is determined. The results show the same behavior observed experimentally, thin viscoelastic liquid layer delays the breakup, stabilizing the liquid sheet.

As atividades de exploração e produção de petróleo em estruturas Onshore e offshore estão associadas ao risco iminente de vazamento de gás ou óleo, que encontrando qualquer tipo de ignição, pode causar incêndios e explosões com o potencial de causar perdas financeiras substanciais e mortes. No presente trabalho, a metodologia em CFD foi utilizada para analisar o vazamento de gás natural em um ponto localizado no módulo de compressão de gás em uma plataforma offshore. A turbulência do escoamento foi modelada com a metodologia RANS, empregando o modelo de duas equações κ-ε. Considerando a situação crítica, o vazamento foi analisado em regime permanente, e modelado como uma fonte pontual. Foram consideradas duas intensidades de vento: 0,5 m/s representando a condição de calmaria e 6,5 m/s representando a velocidade máxima registrada. Para cada condição de vento, foram estudados quatro pontos de falha do sistema (pontos de liberação do gás), ou seja, vazamentos no lado norte, sul, leste e oeste do compressor. A partir dos resultados obtidos, pontos críticos foram identificados. O volume da nuvem foi determinado para cada cenário e, posteriormente, um cálculo de TNT equivalente e de sobrepressão (comparação do potencial da mistura explosiva com a massa de TNT necessária para produzir efeitos semelhantes) foram realizados para identificação dos potenciais riscos a estrutura offshore em caso de ignição do material gasoso disperso. Os resultados obtidos coincidiram com medidas experimentais de sobre pressão em situações semelhantes. Identificou-se como o pior cenário, vazamento no compressor na direção sul, correspondente a ventos fortes, com alta concentração de gás natural numa grande região da plataforma.

Com o crescimento da extração de petróleo offshore nos últimos anos, em particular oriundo do pré-sal, faz-se necessário adequar as plataformas a estas novas necessidades, particularmente em relação ao flare. Para que este processo seja feito com segurança, demandam-se cada vez mais modelos precisos de determinação da troca de calor radiativa e tecnologias de bloqueio de radiação, tais quais os heat shields, para que os equipamentos da plataforma operem em condições de segurança adequada. O presente trabalho introduz duas técnicas de medição da emissividade da superfície de três materias: cobertura de Thermal Sprayed Aluminum (TSA), cobertura de otatemp1000 e uma superfície crua de aço naval. Foi efetuado um levantamento das etodologias de medição de emissividade e dos conceitos básicos dos processos de radiação e convecção natural, a partir disso foi determinada uma modelagem do problema a ser observado para as estimativas de calor e emissividade. O primeiro experimento consistiu na medição da emissividade com o auxílio de um termógrafo, nesse foi realizada a comparação de medição sobre uma placa plana e um tubo revestido para o TSA e o Jotatemp1000. No segundo experimento, realizou-se a medição da emissividade através da determinação das transferências de calor por convecção natural e radiação em um espaço anular em cilindros longos. As medições neste experimento foram realizadas para três diferentes pressões, para que se quantifique o efeito da convecção natural. No primeiro experimento, houve uma discrepância significativa entre os valores medidos nos tubos e nas placas, para o TSA obteve-se um valor médio de ε = 0, 414 ± 0, 030 para a medição na placa e ε = 0, 325 ± 0, 030 para a medição no tubo, no caso do Jotatemp ε = 0, 952 ± 0, 030 para a placa e ε = 0, 874 ± 0, 030 para o tubo. Notou-se também que em ambos os experimentos a emissividade de todos os materiais permaneceu praticamente constante para os valores acima de 100 oC, isto se deve ao fato de que abaixo desta temperatura a convecção natural compõe parte considerável do calor total transferido. Para o Jotatemp por exemplo, obteve-se os seguintes valores para a pressão de 1 atm (maior influência da convecção natural), ε = 0, 405 ± 0, 045 (T = 100oC), ε = 0, 445 ± 0, 046 (T = 120oC) e ε = 0, 465 ± 0, 046 (T = 142oC). Apesar disso, para o Jotatemp1000 e o aço naval, observou-se uma disparidade considerável nos valores de emissividade encontradas no primeiro experimento em comparação com o segundo. Constata-se que a medição de emissividade com termógrafo possui uma precisão maior, por ser uma medida direta, e dentre as metodologias utilizadas para a medição no espaço anular o mais confiável para pequenos intervalos de temperatura e a parametrização pela superfície dada pelo matlab. Ainda que os resultados apresentem tais discrepâncias, pode-se observar que o TSA obteve os menores valores de emissividade em todos os experimentos e, portanto, é o material mais indicado para aplicação em heat shields a fim de mitigar os efeitos de radiação na plataforma.

This work investigates the impact of functionalized graphene suspensions on the rheology of a Carbopol aqueous dispersion. The graphene derivatives used were graphene oxide (GO) and amino-functionalized graphene oxide (AFGO). The variation of the functionalized graphene concentration and oxidation was evaluated and related with the suspensions rheological behavior. GO nanosheets were produced from synthesis of graphite oxide (GrO) by modified Hummers method, and they were characterized by XRD, Raman,TGA, FTIR, XPS, TEM and AFM techniques. The GO was functionalized with triethylenetetramine by microwave assisted reaction to produce the AFGO, which was characterized by TGA and XPS techiniques. The rheological behavior of these suspensions was characterized by oscillatory and steady-state flow experiments and zeta potential characterized the suspensions colloidal aspects. The GO structure characterization shows that oxygenated functional groups were incorporated in its graphitical surface. GO oxidized for 96 hours (GO 96 h) showed higher interplanar distance and also presented fewer layers when compared with GO oxidized for 2 hours (GO 2 h). The AFGO characterization points out that aminated groups were covalently attached to the GO nanosheets and the GO with a higher oxidation degree produced an AFGO with higher amination level. All synthesized nanosheets are highly stable when suspended at neutral media. The functionalized graphene suspensions were well modeled by the Hershel-Bulkley equation. The increase of the nanosheets concentration in the suspensions impairs the level of fluid structure and leads to a decrease in viscosity, yield stress, and elasticity. The GO 96 h promoted a lower decrease in viscosity, yield stress and elasticity than the GO 2 h suspension. In the case of AFGO, the greater amination degree can lead to a more pronounced drop in the suspension rheological properties. For the suspension with a higher concentration of GO 96 h, it was observed the appearance of hysteresis at low shear rates. These results show that small changes in the graphene functionalized nanosheets surface can significantly influence the rheological responses of a non-Newtonian fluid.

Os sistemas dinâmicos desempenham um papel crucial no que diz respeito à compreensão de fenômenos inerentes a diversos campos da ciência. Desde a última década, todo aporte tecnológico alcançado ao longo de anos de investigação deram origem a uma estratégia suportada por uma poderosa entidade, permitindo a inferência de modelos capazes de representar sistemas dinâmicos. A entidade citada que, por sua vez, pode aparecer de várias formas, é amplamente conhecida como dados. Além disso, independentemente dos tipos de sensores adotados a fim de realizar o procedimento de aquisição de dados, é natural verificar a existência de uma certa corrupção ruidosa nos referidos dados. Genericamente, a tarefa de identificação é diretamente afetada pelo cenário ruidoso previamente descrito, implicando na falsa descoberta de um modelo generalizável. Em outras palavras, a corrupção ao ruído pode ser responsável pela geração de uma representação matemática infiel de um determinado sistema. Neste trabalho, sob as perspectivas de classificação e regressão, demonstramos como a hibridação de várias técnicas de aprendizado de máquinas melhora a robustez ao ruído no que diz respeito à tarefa de identificação. Especificamente, no trabalho atual, mostramos o sucesso da estratégia proposta a partir de exemplos numéricos, tais como o crescimento logístico, oscilador Duffing, modelo FitzHugh-Nagumo, atrator de Lorenz e uma modelagem Suscetível-Infeccioso-Recuperado do SARS-CoV-2.

Os risers são importantes componentes na produção e exploração de petróleo e derivados. São responsáveis pelo transporte do óleo encontrado no reservatório até a Unidade Estacionária de Produção. A crescente demanda por esse produto faz com que a exploração seja feita em regiões com condições cada vez mais adversas. Tipicamente, um projeto deste porte exige um número muito grande de análises numéricas de elementos finitos e exigem uma experiência grande por parte do projetista a fim de obter uma solução viável. Esse desafio leva engenheiros a buscarem ferramentas consistentes e seguras que auxiliem nas etapas iniciais do projeto das configurações de risers e que sejam capazes de diminuir o número de análises totais exigidas. Uma dessas ferramentas éa utilização de métodos de otimização para obter de maneira consistente e segura os parâmetros que definem uma configuração. Este trabalho apresenta o método de Otimização Bayesiana, um método baseado em técnicas de aprendizado de máquina capaz de resolver problemas de otimização do tipo caixa-preta, de maneira eficiente, explorando o uso de aproximações analíticas da função objetivo, que se deseja otimizar. O método é aplicado em diferentes estudos de casos visando validá-lo como capaz de resolver uma gama de problemas de configuração de riser de maneira eficiente e consistente. Dentre os problemas aplicados estão diferentes configurações, diferentes casos realistas, mono-objetivos e multi-objetivos.

The motivation of this work consists in the use of four-roll mill in order to increase the phase separation of emulsions water-in-oil (W/O) present in the primary process of oil industry. With the mass and momentum conservation, the continuous phase is modeled by an incompressible, bi-dimensional and isothermal flow. Numerical simulations employing the finite element method were implemented to reveal the influence of the several flow configurations in the material mechanical behavior. From the obtained results, the standard way of classifying the flow in the four-roll mill according to the literature was proved inefficient. This work suggests local flow classifications for each position depending if it is occupied by the continuous or dispersed phase. The effect of the dispersed phase was described by a post-processing scheme. Microelements in shape of vectors were inserted in the domain and their deformations and pathlines were investigated. Thus, the deformation of droplets and their respective influences in the emulsion instability were analyzed.

O setor de refrigeração tem um papel fundamental e crescente na vida moderna. Seus usos vão desde processos industriais até conservação de alimentos passando por aplicações de conforto térmico. Tamanho peso econômico também se reflete nas emissões de poluentes do segmento. Acordos internacionais têm sido implementados com o objetivo de substituir fluidos refrigerantes que são danosos à camada de ozônio ou com alto potencial de aquecimento global. Essas iniciativas buscam mitigar o impacto direto da liberação desses gases na atmosfera. Outras abordagens visam reduzir o nível de emissões por meio da diminuição do consumo energético da operação desses sistemas. Melhorar as estratégias de monitoramento e controle de equipamentos residenciais de condicionamento ar certamente concorre para esse fim, uma que a venda desse tipo de aparelho cresce a cada ano. Neste trabalho investiga-se a implementação de uma estratégia baseada em controle preditivo para sistemas de expansão direta. O objetivo foi verificar ser o controlador baseado nessa abordagem seria capaz de controlar a temperatura interna de um ambiente. Os resultados mostram que controlador proposto foi eficaz em controlar a temperatura interna de em condições externas constantes, porém ineficaz em contexto dinâmico. Em paralelo, também se estudou a aplicação do método de estimação estados em horizonte móvel. Objetivo foi discutir se era possível inferir parâmetros do ciclo de refrigeração sem efetivamente mensurá-los. Os resultados mostram que o modelo de refrigeração proposto é observável em condições externas constantes. Além disso, uma comparação de desempenho entre o sistema operando com fluidos diferentes foi realizada. O intuito foi mostrar as possibilidades que método de estimação no que tange o cálculo de indicadores de desempenho.

In structure life prediction analysis occurrence of crack defects are of paramount importance to be considered. Basic studies using the Linear Elastic Fracture Mechanics approach shows that Stress Intensity Factor (SIF) parameter controls Fatigue crack growth (FCG). However, overloads may induce material “memory effects” that delay, arrest or accelerate FCG rate, a behavior not described by considering a single elastic parameter. To account for service variable amplitude loadings, the use of a prescribed stress-strain distribution has been proposed, in recent research studies, as the driving force of FCG using the critical damage approach. Due to the assumptions considered in the analytical derivations, the solutions provided by the method violate important equilibrium and compatibility conditions specially as using an idealized singular stress-strain field at the crack front region. In this work a comprehensive review of the recently published analytical results for solutions under the elastic and elastoplastic material behavior regimens are presented: Williams and HRR with singular stress distribution field and Creager-Paris with a non-singular stress field, but with material elastic approach. These solutions are compared, throughout the study, to results obtained from the numerical analysis using a 3D finite element discretization with elastoplastic von Mises yielding criteria employed for the modeling of the crack tip blunt and some comprehensive conclusions are derived regarding application limits of the theoretical models as well as the required extent of the numerical model representation. In addition to monotonic increasing applied loads, unloading was also considered in the numerical analysis, although no reference to this condition is present in the literature considering the analytical approach. For the numerical simulations considered elastoplastic algorithms were implemented in a plugin based framework.

Liquid dropout and accumulation in gas-condensate reservoirs, especially in the near wellbore region, hinder gas flow and affect negatively the produced fluid composition. Yet, condensate banking forecasting is commonly inaccurate, as experiments seldom reproduce reservoir extreme conditions and complex fluid composition, while most pore-scale models oversimplify the physical phenomena associated with phase transitions between gas and condensate. To address this gap, a fully implicit isothermal compositional pore-network model for gas and condensate flow is presented. The proposed pore-networks consist of 3D structures of constricted circular capillaries. Condensation modes and flow patterns are attributed to the capillaries according to the medium's wettability, local saturations and influence of viscous and capillary forces. At the network nodes, pressure and molar contents are determined via the coupled solution of molar balance and volume consistency equations. Concomitantly, a PT-flash based on the Peng-Robinson equation of state is performed for each node, updating the local phases saturations and compositions. For the proposed model validation, flow analyses were carried out based on coreflooding experiments reported in the literature, with matching fluid composition and flow conditions, and approximated pore-space geometry. Predicted and measured relative permeability curves showed good quantitative agreement, for two values of interfacial tension and three values of gas flow velocity. Following the validation, the model was used to evaluate wettability alteration and gas injection as prospect enhanced recovery methods for gas-condensate reservoirs. Results exhibited similar trends observed in coreflooding experiments and conditions for optimal flow enhancement were identified.

Com as novas regulamentações ambientais proibindo o uso de fluidos de perfuração que apresentassem em sua composição elementos como óleo diesel, se fez necessário a busca por novos componentes que, além de serem eficazes em sua função, apresentassem característica de biodegradabilidade sendo, assim, menos danoso ao meio ambiente. A base do fluido de perfuração escolhida para se enquadrar as novas regras foi estudada neste trabalho com objetivo de avaliar a sua estabilidade e o seu comportamento reológico. O fluido trabalhado é uma emulsão inversa cuja fase contínua é a olefina e a fase dispersa, salmoura de NaCl, acrescido de um emulsificante primário, Cybermul, e um secundário, Cyberplus. Para retardar o processo de desestabilização, majoritariamente caracterizado pela sedimentação, em um segundo momento, foi adicionada a cal hidratada. Os testes realizados foram divididos em duas etapas: a primeira avaliando emulsões preparadas a 5000 rpm, 7500 rpm e 10000 rpm sem cal em sua composição e a segunda avaliando emulsões preparadas com a mesma velocidade de rotação, entretanto com cal hidratada. A principal variável adotada foi a velocidade de rotação com objetivo de ratificar o conhecimento de que quanto maior a velocidade de agitação durante a emulsificação, menores são as gotas geradas e, consequentemente, mais estável a emulsão. Os testes foram compostos por tensão interfacial, bottle test, distribuição do tamanho de gotas (microscopia e espalhamento dinâmico de luz) e testes de comportamento reológico, que incluem, tensão constante, curva de escoamento e varredura de tensão e tempo. Os resultados obtidos permitiram relacionar o tamanho das gotas geradas com a estabilidade da emulsão e com a sua viscosidade.

Well planning presents a major challenge in the oil & gas industry. Wellbore stability analysis is one of the most important steps during well planning and provides the technical basis for a safe drilling operation. Therefore, to be able to comprehend and to predict the physical response of wells is extremely valuable to drilling engineers. In order to achieve wellbore stability, drilling operators control, among other factors, the internal wellbore pressure using the perforation mud weight. The mud pressure is used to balance the stresses at the wellbore region and its value must remain inside a stable window to ensure a safe operation. In this work, we propose a novel simulator to perform wellbore stability analysis and to compute the optimal mud pressure window. The simulator is based on a plugin architecture, which provides a more flexible environment to develop and to extend the simulator or even perform different analyses by exchanging one or more plugins. The ideal internal pressure and mud weight window are computed by solving a root-finding problem based on different failure criteria for the well. The simulator uses the Finite Element Method to solve each geomechanical analysis during the solution procedure, assuming the fluid-mechanical coupling and elastoplastic behavior around the wellbore. The simulator was validated using various examples and wellbore stability analyses were performed on a set of case studies from the literature.

During the last decades, large investments were made towards the development of numerical models and methods to forecast and analyze the different aspects of oil and gas recovery. In this context, modern simulators must be able to incorporate a wide variety of options to answer questions related to reservoir management accurately and effectively. In this work, we present a reservoir simulator based on a plugin architecture, where different formulations, solvers, and models can be developed, extended, and enhanced. With this approach, we use the black-oil model to implement traditional and state-of-the-art techniques, including fully- and adaptive- implicit methods, heuristic and PID time-step controllers, Newton-Raphson and Inexact Newton, and C1-continuous and conventional phase-potential two-point flux approximations. Several plugin configurations were tested and validated with commercial simulators, and their performances were used to determine which are the most suitable to solve multiphase flow problems.

Actuators based on piezoelectric materials are portable, manage small displacements while maintaining high resolution, frequency and stiffness. Those properties make them ideal for application such as acoustic transmission and micromanipulation. But inherent nonlinearities to those actuators, such as hysteresis and creep, greatly increases the challenge to control such devices. Furthermore, the increasing need for more precise and faster actuators, allied with frequent changes in the environmental conditions and complex dynamics related to the mechanical displacement induced by the excitation signal fur-ther worsens the problem. Analytical models are application-specific, mean-ing that they are not easily and efficiently scalable to all systems. Also, with increased complexity, the understating of underlying phenomena is not fully documented, making it difficult to develop such models. This work investigates those challenges from the perspective of the system identification methodology and data-driven models for piezoelectric actuators. Those are powerful tools that vary considerably according to the modeling criteria and the black-box approach is tested with experimental data acquired in a laboratory setting for a micromanipulator and acoustic transmission test benches. The results show good capabilities to compensate the nonlinearities for the micromanipulator, by predicting the hysteresis at different input frequencies. The acoustic trans-mission system was successfully modeled and although the results show that are still room for improvements, it provides insights in possible optimizations for the setup as the models here devised are useful for short prediction win-dows. Furthermore, this encourages further research in the pursuit of better data-driven abstractions for the piezoacoustic transmission and micromanipu-lation applications.

Due to their physical-chemical behavior, water-soluble polymers are used extensively in various phases of drilling, completion, workover, and production of oil and gas wells. Therefore, it is fundamental to predict and to control in-situ porous medium behavior in order to understand polymer performance. Experiments were conducted to study the degradation of a semi diluted (2000 ppm) aqueous solution of PEO, using two capillaries with different entrance radii (50 mm and 100 mm) both with 25 mm radius constriction, creating Fast-Transient Flows in their center. Different injection rates were imposed in order to observe different shear and extensional rates in the system. The effluent of the flow was collected, and reinjected, and rheological properties of the fluids were used as proxies for the degradation of the solution. We observed that for the more abrupt contraction, the minimum flow rate needed for degrading the polymer solution is lower. This result, when analyzed purely under shear rate perspective, is not reasonable, since the shear rates to which the polymer is subjected are equal at both capillaries.  Therefore, we inferred that the abruptness of the contraction plays a role in the degradation, which means elongational rate may be responsible for the lower critical flow rate. It was also observed a pattern for how the degradation occurs with subsequent injections.  We could infer that subsequent injections cause incremental degradation before approaching a stabilization plateau and that higher flow rates generated lower degradation plateaus.

O sucesso da operação de perfuração de poços de petróleo provém da incessante pesquisa científica que busca soluções e melhorias às diversas etapas deste processo. A correta formulação dos fluidos de perfuração e suas medições reológicas são parte fundamental neste cenário. O objetivo deste estudo é investigar o funcionamento de um viscosímetro Fann 35A e a metodologia utilizada para caracterização reológica de fluidos de perfuração, mediante comparação com um reômetro rotacional. Por conseguinte, diferentes fluidos, tais como soluções poliméricas e fluidos de perfuração, foram analisados com a finalidade de propor novas recomendações e aprimorar o uso do equipamento, comumente utilizado pelas companhias de petróleo. Curvas de escoamento e testes de força gel foram executados e, os resultados mostraram que as equações API são responsáveis pela determinação errônea dos parâmetros reológicos destes fluidos. Além disso, foi realizado um estudo teórico da relação entre a pressão e vazão em escoamento em tubo e espaço anular. Observou-se que a escolha precisa da função de viscosidade é imprescindível para correto dimensionamento de bomba. Ademais, uma geometria ranhurada foi projetada e desenvolvida a fim de evitar os efeitos do deslizamento aparente em baixas taxas de cisalhamento. A força gel, medida importante para avaliar o reinício do escoamento em poços de petróleo, também foi avaliada e apresentou resultados bastante divergentes dos obtidos no reômetro. O gel adicional exibiu respostas significativas e assim, sua utilização é indicada. Por fim, as melhorias e metodologias propostas mostraram-se promissoras, embora em alguns casos não possua valia pelo custo benefício. A incorporação das recomendações obtidas no presente estudo garante aquisição com maior acurácia da reologia de fluidos de perfuração e, consequentemente, desempenho correto de algumas funções atribuídas ao mesmo, evitando assim ocorrência de sérios problemas operacionais, ambientais e financeiros.

Reynolds Average Navier Stokes (RANS) models are among the most employed models to solve turbulent flows, due to their low computational cost. The majority of RANS models use the Boussinesq approximation, based on a linear relation between the deviatoric part of Reynolds stress tensor and the rate of strain tensor, with the turbulent viscosity as the positive proportionality parameter. However, these models fail in several situations, and a great deal of effort has been made by the scientific community aiming to improve model prediction through the development of non-linear models. Analysis of higher-order models employing objective orthogonal tensors has shown that these are very promising to improve the prediction of the normal components of the Reynolds stress. At the present work, turbulent characteristic velocity and length based on the intensity of the rate of strain tensor were examined, and new wall damping functions were developed presenting very good results. Further, a new one-equation turbulent model based only on the turbulent kinetic energy transport equation was proposed coupled with a new algebraic closure equation to model the turbulent kinetic energy dissipation. Very good results were obtained with the new developed models, when compared with DNS data and with the predictions of previous works.

O estudo reológico de hidratos vem se tornando cada vez mais importante graças à constante expansão da indústria de óleo e gás, principalmente em águas ultra profundas. O processo de formação de hidratos é uma grande preocupação, principalmente porque, em muitos casos, leva ao bloqueio total dos dutos de produção, causando interrupção na produção, além de perda de tempo de dinheiro. Hidratos são compostos cristalinos formados por água e pequenas moléculas de gás, em condições termodinâmicas de alta pressão e baixa temperatura. A fim de estudar este fenômeno, por analogia, compostos químicos que facilitam esta formação, à pressão atmosférica, como ciclipentano (CP) e tetrahidrofurano (THF) são utilizados. No presente trabalho, emulsões compostas por CP, óleo Primol, água deionizada e Span 80 (agente estabilizador) foram utilizadas e analisadas no reômetro Physica MCR301. A partir de uma perturbação térmica, pôde-se caracterizar vários parâmetros que influenciam a formação dos hidratos, tais como: taxa de cisalhamento, temperatura de indução, fração volumétrica da água, taxa de resfriamento etc. Além disso, foram realizados testes que avaliam a habilidade de reconstrução dos hidrato com o tempo e a existência de uma tensão limite de escoamento, a partir de testes oscilatórios.

O fenômeno de retorno de chama em tubos é conhecido e estudado há várias décadas. Sua análise clássica é baseada na determinação do gradiente de velocidade crítico, Gc, que o delimita como função das propriedades das misturas combustíveis. Entretanto, não é conhecido o efeito da diluição por CO2, importante para a previsão da segurança das instalações do pré-sal. Por isto são aqui desenvolvidos estudos específicos do retorno de chamas pré-misturadas em escoamentos laminares.
O objetivo geral deste trabalho é determinar experimentalmente a influência da diluição por CO2 sobre o retorno de chamas (flashback) em misturas de hidrocarbonetos (CH4 e propano) e de ar. O levantamento do estado da arte permitiu especificar as características da instalação experimental para o estudo deste fenômeno e, também, identificar as principais questões a serem abordadas. Foi projetado e construído um aparato experimental para o estudo do flashback em escoamentos laminares.
Os resultados originais obtidos mostram como a propensão ao retorno de chama é influenciada pela natureza do combustível, pela estequiometria da mistura e pela diluição. Misturas de propano possuem maior propensão ao flashback e maiores valores de Gc do que as de metano. Também foi mostrado que há uma redução da propensão ao flashback com o aumento da diluição. Esta propensão foi relacionada aos números adimensionais que caracterizam a combustão, isto é, os números de Lewis, Péclet, Karlovitz e Zel'dovich. Para este último, uma proposta original visando sua determinação é apresentada, que envolve uma expressão da taxa de liberação de calor da reação química global controlada por uma variável de progresso.

Microcapsules are applied in several sectors of industry when a physical barrier between the core material and the external environment is required. They protect their cargo and ultimately release it in a controlled way. In the present work, microcapsules with hydrogel-based shells are produced. Monodispersed microcapsules are formed by ionotropic gelation of gellan gum from monodispersed oil-in-water-in-oil (O/W/O) double emulsion templates obtained using glass-capillary microfluidic devices. An oil extraction step was added after the shell gelation process to enable the dispersion of the microcapsules in an aqueous medium. We report the operability window for the production of monodispersed microcapsules as a function of the flow rate of each fluid phase and the dimensions of the device. Microcapsules with mean diameters ranging from 95 to 260 μm and a maximum coefficient of variation of 5% were formed. The results show how to independently control the capsule diameter and shell thickness by varying the outer and middle phase flow rates. After that, we experimentally investigate the flow of monodispersed gellan gum microcapsules through a constricted capillary tube by measuring the evolution of the pressure difference and flow visualization. The maximum pressure difference and capsule deformation is obtained for capsules with different diameter and shell thickness. We map the conditions at which the capsule membrane ruptures during the flow, releasing its internal phase. Then, the gastro-resistance of gellan microcapsules is verified through an in vitro test that mimics the gastric and intestinal phases of digestion. Confocal fluorescence microscopy is used to track microcapsules integrity and we show that microcapsules cargo is released in the intestine mostly due to its pH. Finally, we demonstrate that it is possible to produce magnetic microcapsules with well controlled magnetic response by adding different amounts of ferrofluid to their core or shell. The microcapsules produced have great potential for different applications in food, biomedical, pharmaceutical and oil and gas industries.

Corrosion is a natural phenomenon that affects virtually every material, consumes billions of dollars annually worldwide and may result in catastrophic events. Coating is the most utilized technique to prevent corrosion. In this sense, epoxies are widely applied in all sectors of industry. Despite being high performance polymers, epoxies present issues, such as the use of toxic crosslinkers and long curing time. Benzoxazines are an emerging class of high performance self-curing thermosets. While typical monomers are based on mono- and difunctional derivatives, higher functional benzoxazines, prepared without using solvents, but purified with nontoxic solvents, are more desirable towards a greener synthesis of PBZ for high performance applications. Herein, we describe an environment-friendly approach to synthesizing a trifunctional benzoxazine from melamine, phenol, and paraformaldehyde. The chemical structure of the synthesized benzoxazine was confirmed by spectroscopic analyses, while the polymerization was monitored by thermal analysis. The synthesized benzoxazine monomer is, then, copolymerized with a commercial difunctional epoxy resin. We investigate the synergistic effect on improved thermal properties using differential scanning calorimetry (DSC) and thermogravimetric analysis (TGA). Results showed that a glass transition temperature of up to 268 °C was obtained. A higher thermal stability was also achieved with an onset degradation of nearly 400 °C and char yield of 22 wt% at 800 °C. Later, the copolymer was combined with silica to produce anticorrosion coatings. Results revealed superhydrophobic surfaces with great scratch resistance and adhesion to steel substrate. Electrochemical test proved high effectiveness of the coatings as anti-corrosion barrier, with increasing performance with the incorporation of silica.

The mathematical abstraction of a physical process is essential in engineering problems. There are many reasons for developing mathematical models of existing systems: i) for security and/or economic reasons, as it may be impractical or impossible to carry out experiments on the real system, ii) mathematical models are more flexible than physical prototypes, allowing a quick refinement of system designs to optimize various performance measures. The applications of the models can be divided into four parts, namely: design, estimation, control and monitoring. Some specific applications are i) simulations, ii) soft sensors, iii) performance evaluation, iv) statistical quality control and, v) fault detection and diagnosis. This work aims to: i) develop different classes of models capable of accurately simulating the output variable of a system, ii) evaluate the efficiency of optimization algorithms used in the parameter estimation task, iii) assess which friction model is the most appropriate to describe this phenomenon in a positioning system. The results show that combining models is an effective alternative to obtain more accurate simulation results. Nonlinear friction models were more adequate to describe this phenomenon, which had an asymmetric character, in the positioning system. In addition, the simulations performed with parameters estimated by the evolutionary algorithms showed better results. The decision tree-based optimizer, used in the second case study, proved to be equally effective compared to evolutionary algorithms.

The flow of capsules suspended in a liquid phase through small channels and capillaries poses a complex problem presented in different applications, from red blood cells on hemodynamics to flow in porous media. In porous media applications, the understanding of micro-scale dynamics is fundamental to assess the macroscopic flow behavior. Constricted channels and capillaries can be used to model a pore-throat connecting two adjacent pore-bodies. The flow of a suspended capsule through such models was analyzed to evaluate the flow characteristics, including the maximum pressure difference required to push a capsule through the constriction as a function of capsule radius, initial membrane tension, membrane material, channel and capillary geometries, as well as flow conditions. Inner and outer liquid phases were described by the Navier-Stokes equations and capsule membrane dynamics was modeled by a 1-D spring-like flexible structure. The fluid-structure interaction problem was solved using the finite element method coupled with the immersed boundary method. Results showed the mobility reduction of the continuous phase due to the presence of a capsule as it flows through the constriction. Such results can be used to design microcapsules to block preferential water flow paths in oil displacement process in porous media.

The present work focuses on a numerical investigation of the flow through porous media with macropores, such as carbonates. The presence of vugs and fractures have a strong effect on the flow characteristics. The flow through the porous matrix is usually described by the Darcy equation and the flow through the macropores by Stokes equation. The coupling between these two distinct approaches brings great complexity to the modeling of such flows. In this work, we use Brinkman formulation that is able to describe the flow, both in the porous matrix and macropores with a single differential equation. We solved the set of differential equations using the finite element model and implemented the code in the FEniCS platform. We first solved the 1-D flow through parallel plates with one of the walls being a porous material. The goal was to compare the predictions obtained with the Brinkman formulation to that obtained by using the Beavers-Joseph boundary condition. Then, we solved a 2-D flow through a porous medium with macropores. The geometry of the pore structure was obtained from 2D slices of tomographic images of carbonates. The goal of this analysis was to evaluate an equivalent permeability as a function of macropores area and structures.