Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática - Doutorado
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- ItemModelagem matemática dos efeitos da época de semeadura da aveia na definição de um zoneamento de escape às doenças foliares(2024-05-23) Pansera, VanessaA modelagem matemática, por meio de abordagens estatísticas e de inteligência artificial, permite descrever fenômenos naturais, podendo ser aplicada a diversas áreas do conhecimento. Por meio de modelos e métodos é possível retratar, caracterizar, quantificar, realizar previsões e otimizar processos, o que auxilia na tomada de decisões, configurando a modelagem matemática como um meio eficiente no estudo de sistemas complexos. Na agricultura, a aveia é um cereal que tem seu cultivo realizado em estação fria e possui múltiplos propósitos de uso. Entretanto, a ocorrência de doenças foliares, causadas por patógenos fúngicos, pode prejudicar significativamente a produtividade e a qualidade de grãos de aveia. Fatores como a temperatura e a umidade do ar influenciam na ocorrência destas doenças, sendo que as principais são a ferrugem da folha e a helmintosporiose, causadas pelos patógenos Puccinia coronata e Drechslera avenae, respectivamente. O controle destas doenças normalmente é realizado mediante a aplicação de agrotóxicos fungicidas, entretanto, seu uso pode causar contaminação nos grãos e poluição ambiental. Estudos apontam que os efeitos nocivos de agrotóxicos podem estar relacionados com as taxas de óbitos por câncer na região noroeste do estado do Rio Grande do Sul. Destaca-se que cada vez mais busca-se uma agricultura mais sustentável com menor uso de defensivos agrícolas. Neste contexto, o ajuste da época de semeadura da aveia pode ser uma proposta inovadora na obtenção de uma zona de escape aos patógenos fúngicos, baseada em períodos com menores temperaturas, para um controle satisfatório das doenças foliares em aveia, minimizando os efeitos destas moléstias. A modelagem matemática, por meio de modelos estatísticos e de inteligência artificial, pode auxiliar na indicação de uma época de semeadura que possibilite o controle natural às doenças foliares da aveia. Deste modo, o objetivo deste estudo é modelar matematicamente os efeitos da época de semeadura da aveia, determinando a época ideal que possibilite o aproveitamento de uma zona de escape natural às doenças foliares, promovendo um cultivo produtivo e mais sustentável, na condição da região noroeste do estado do Rio Grande do Sul. Para o desenvolvimento do estudo, foi realizado um experimento em condições reais de cultivo, em blocos casualizados e esquema fatorial 2x7, compreendendo duas condições de aplicação de fungicida e sete épocas de semeadura, com 3 repetições. As épocas de semeadura consideradas foram 15 de abril, 01 de maio, 15 de maio, 01 de junho, 15 junho, 01 de julho e 15 de julho e as condições de uso de fungicida foram a ausência e a presença de uma aplicação na fase de paniculamento. Os dados experimentais foram obtidos em quatro anos agrícolas, de 2018 a 2021, com três cultivares de aveia, URS Corona, URS Taura e URS Guria, no sistema de sucessão soja-aveia. Em cada ano agrícola, foi determinada uma zona de escape às doenças foliares em razão da temperatura do ar, analisando o ciclo de desenvolvimento da aveia e seus resultados em cada cenário de semeadura. Os dados experimentais foram avaliados por meio de análise de regressão, de modelos de adaptabilidade e estabilidade, de modelos de análise de contribuição relativa, de métodos de seleção de variáveis e de inteligência artificial. As semeaduras de 01 de maio até 01 de junho evidenciaram os melhores resultados para a área foliar necrosada e produtividade de grãos na maioria das análises. Houve destaque para as épocas de 01 de maio e 15 de maio, que por meio da zona de escape, demonstraram condições para um controle satisfatório sobre as doenças foliares, com proteção até os 105 dias após a emergência, evidenciando também as maiores médias de produtividade de grãos. Uma aplicação de fungicida no paniculamento não foi eficiente tendo em vista os custos e os impactos à saúde a longo prazo. Com base nos resultados das análises estatísticas e de inteligência artificial, foi possível reposicionar a época de recomendação de semeadura da aveia. Dessa forma, o período ideal de semeadura da aveia na região noroeste do Rio Grande do Sul ocorre de 25 de abril a 10 de maio, anterior à atual recomendação, podendo ser estendido até 01 de junho. Palavras-chave: Matemática aplicada, Modelagem computacional, Inteligência artificial, Avena sativa, Fungicida
- ItemModelagem matemática e computacional do fluxo de ar e grãos em secadores de fluxo misto(2023-12-20) Lorenzoni, Ricardo KleinO processo de secagem de grãos é fundamental para a manutenção de sua qualidade e de suas características físicas, químicas e biológicas. O secador de fluxo misto é amplamente utilizado, tanto em pequenas e médias propriedades, quanto em grandes complexos industriais. Entretanto, esse tipo de equipamento ainda demanda maiores análises, voltadas especialmente ao fluxo dos grãos e do ar em seu interior. Neste trabalho, o uso de simulações computacionais em ambientes de simulação quasi-2D foi validada, sendo também realizada a modelagem matemática e computacional do fluxo dos grãos e do ar em secadores de fluxo misto, avaliando a compactação da massa de grãos e a sua porosidade utilizando o método dos elementos discretos. O método dos volumes finitos foi utilizado para analisar o fluxo de ar dentro dos secadores e, por fim, analisou-se uma nova geometria de secadores de fluxo misto, na qual , o fabricante adicionou estampas nas calhas para facilitar o fluxo do ar em meio a massa de grãos. Os resultados demonstraram que a simulação quasi-2D de secadores de fluxo misto é uma alternativa viável e muito vantajosa, devido à redução do custo computacional e do tempo de simulação necessários. A análise da porosidade da massa dos grãos dentro do secador apresentou dados similares aos dados experimentais, demonstrando a eficácia do modelo ora desenvolvido. A análise do fluxo de ar dentro do secador apresentou-se alinhada aos resultados obtidos por outros autores e também aos dados experimentais obtidos. No secador com estampas nas calhas, percebeu-se que o fluxo dos grãos ocorreu de forma bastante homogênea , sem ocorrência de compactação, independente da profundidade da massa de grãos no secador. A nova geometria apresenta como outro benefício, um fluxo do ar mais facilitado, encontrando menor resistência, e possibilitando uma secagem mais homogênea. Palavras-chave: Secagem de Grãos; Método dos Elementos Discretos; Método dos Volumes Finitos; Secador de Fluxo Misto; Calhas Estampadas.
- ItemModelagem do progresso de doenças foliares e produtividade em cultivares de aveia à redução no uso de fungicida(2023-12-20) Alessi, OdenisA aveia branca (Avena sativa L.) é um cereal de grande importância agrícola. Durante o seu cultivo está sujeita ao ataque de doenças foliares, com destaque à ferrugem da folha e à helmintosporiose. A forma mais eficaz no controle destas doenças ocorre com a utilização de fungicidas. Entretanto, a concentração de aplicação do fungicida ocorre em estágios como a floração e enchimento de grãos, possibilitando à permanência de resíduos dos agrotóxicos nos grãos. Além disto, o uso indiscriminado do agente químico pode trazer graves prejuízos ao meio ambiente. No Brasil há uma grande quantidade de cultivares de aveia recomendadas para cultivo e a utilização de cultivares com maior resistência às doenças foliares e com maior eficiência em condições adversas de cultivo pode proporcionar a redução do uso de agrotóxicos. Desta forma, a modelagem matemática e computacional pode auxiliar na identificação de cultivares com maior resistência às doenças foliares e pode permitir a simulação do progresso destas doenças e da produtividade de grãos, auxiliando na redução do uso de fungicida, promovendo maior segurança alimentar. O objetivo do estudo é empregar a modelagem matemática e computacional na identificação de cultivares de aveia com maior resistência às doenças foliares e realizar a simulação do progresso das doenças foliares e produtividade de grãos de aveia, na identificação do manejo do fungicida que promova maior segurança alimentar. O experimento foi realizado nos anos de 2015 a 2020 no IRDeR, pertencente à UNIJUÍ. O delineamento experimental foi o de blocos casualizados, seguindo um esquema fatorial 22 x 5, para as 22 cultivares de aveia branca recomentada para o cultivo no Brasil e 5 condições de aplicações de fungicida, com três repetições. As condições de aplicação do fungicida foram: sem aplicação de fungicida; uma aplicação aos 60 dias após a emergência (DAE); duas aplicações (uma aos 60 e outra aos 75 DAE); três aplicações (uma aos 60, outra aos 75 e outra aos 90 DAE) e; quatro aplicações (uma aos 60, outra aos 75, outra aos 90 e outra aos 105 DAE). Na condição sem uso de fungicida as cultivares Corona, Brisasul, Afrodite, Farroupilha e Gaudéria apresentam as menores taxas de evolução de necrose foliar, com destaque à cultivar Farroupilha que possui características de adaptabilidade ampla e de estabilidade sobre a área foliar necrosada. A cultivar Altiva apresenta maior expressão da produtividade de grãos na ausência de fungicida e menor dependência ao uso do agrotóxico. A produtividade de grãos mostra relação negativa com a área foliar necrosada e positiva com a massa do hectolitro e a produtividade industrial. Destaca-se que na ausência e nas condições de presença de fungicida se evidenciam relações de causa e efeito semelhantes entre as variáveis. A área foliar necrosada apresenta grande número de correlações significativas negativas com variáveis ligadas a produtividade e qualidade de grãos, principalmente a massa de mil grãos e do hectolitro e produtividade de grãos e de indústria. A condição de duas aplicações de fungicida, uma aos 60 DAE e outra aos 75 DAE, reduz a expressão da necrose foliar e permite a obtenção de produtividade de grãos satisfatória, com elevado intervalo entre a colheita e a última aplicação do agrotóxico. O modelo de simulação da área foliar necrosada via redes neurais artificiais é mais eficiente no processo de simulação em relação ao modelo de regressão linear múltipla A técnica de otimização por algoritmo genético identifica que a avaliação da área foliar necrosada aos 87 dias após a emergência permite a melhor análise da área foliar necrosada com melhor estimativa da produtividade de grãos de aveia. Palavras-chave: Avena sativa L., matemática aplicada, inteligência artificial, redução de agrotóxicos, sustentabilidade.
- ItemDesenvolvimento de um modelo analítico aplicado ao problema de predição do estado de carga de baterias(2022-02-08) Freitas, Douglas Joziel BitencourtA predição correta do tempo de vida de baterias, levando em conta o ambiente real de operação, depende da acurácia da modelagem preditiva do Estado de Carga. Entretanto, a determinação da quantidade de energia restante em uma bateria requer instrumentação específica, sendo inviável o emprego em dispositivos móveis, cujas dimensões são restritas. Diante disso, pesquisas têm avançado em estratégias baseadas na modelagem matemática aplicada à predição do Estado de Carga, dando origem a diversos modelos de baterias; contudo, a maioria deles são úteis apenas como simuladores de baterias. Nesse contexto, o presente trabalho trata do problema da predição do Estado de Carga de baterias utilizadas em smartphones, tão somente a partir de informações empíricas, em tempo real, da corrente de descarga e da tensão de saída. A partir de uma ampla revisão teórica pontuando as características das baterias, as variáveis de interesse para modelagem e os principais modelos aplicados à predição do Estado de Carga, esta pesquisa desenvolve a estruturação formal de um modelo analítico aplicado ao problema em questão. Para isso, foram empregadas técnicas de modelagem matemática e computacional consolidadas na literatura técnica, bem como um conjunto de dados experimentais do processo de descarga de baterias de Polímero de Lítio utilizadas em smartphones, a partir de uma plataforma de testes. Por fim, a partir dos resultados obtidos ao longo da execução desta pesquisa, acrescentam-se ao conhecimento científico já existente acerca da modelagem matemática de baterias a proposição de uma metodologia adequada para realização de testes e aquisição de dados experimentais dos perfis de descarga, a estruturação algébrica formal de um modelo matemático analítico para predição do Estado de Carga e a validação do modelo desenvolvido em cenários de execução online para descargas em correntes constantes e variáveis.
- ItemModelagem matemática do comportamento térmico de transformadores utilizados em redes subterrâneas de distribuição de energia elétrica(2021-11-29) Enderle, Taciana PaulaO Sistema Elétrico de Potência (SEP) é responsável por fornecer energia elétrica aos consumidores, com qualidade adequada, no instante de tempo em que for solicitado. Por este motivo, esses sistemas precisam ser robustos e seguros e necessitam de monitoramento, avaliações e constantes manutenções. Dentre os componentes que integram as redes de distribuição do SEP, os transformadores possuem um dos maiores custos, sua substituição ou manutenção requer um significativo planejamento tanto financeiro como de logística. Neste sentido, uma das dificuldades das concessionárias de energia é avaliar as reais condições de operação dos seus transformadores para somente assim organizar um planejamento adequado de manutenção ou mesmo substituição. A vida útil de um transformador está diretamente associada ao carregamento e aos efeitos térmicos ao qual ele está submetido. Na literatura existem vários modelos matemáticos que representam o comportamento térmico de transformadores, as concessionárias de energia utilizam, com grande frequência, a Norma IEEE STD C57.91 que é disponibilizada pelo Instituto de Engenheiros Eletricistas e Eletrônicos (IEEE) a partir da combinação de diversos modelos consolidados pela literatura técnica. A norma IEEE STD C57.91 foi originalmente desenvolvida para ser aplicada em transformadores aéreos que utilizam óleo mineral isolante. Neste trabalho é proposta a avaliação da norma IEEE STD C57.91 quando da sua aplicação em um conjunto de transformadores que compõem o sistema reticulado de distribuição subterrânea de energia da concessionária CEEE-D localizada em Porto Alegre-RS. Como os transformadores, que compõem o conjunto analisado, são do tipo subterrâneo e com óleo vegetal isolante foi necessário verificar se a norma consegue acompanhar os resultados dos ensaios de elevação de temperatura neste modelo de transformador. Isto foi realizado a partir do desenvolvimento de um modelo do circuito térmico equivalente que foi validado com dados reais obtidos do sistema de monitoramento que a CEEE-D possui nas suas subestações subterrâneas de energia. A partir da aplicação desta metodologia, foi possível propor uma adaptação da norma IEEE STD C57.91. A norma adaptada, proposta neste trabalho, apresentou resultados satisfatórios, podendo ser aplicada com segurança a transformadores do tipo subterrâneo com óleo vegetal isolante.