MOHID platform automatic calibration employing a stochastic optimization method and real data from an extreme climate event in Nova Friburgo‐RJ: Part1–digital terrain model preparation and processing of rainfall and level experimental data

Este é o primeiro de 2 artigos complementares que versam sobre a implementação de uma rotina de calibração automática acoplada a um modelo de simulação do escoamento superficial e comportamento hidráulico da rede de drenagem de uma bacia hidrográfica durante eventos de cheias, construído no sistema de modelagem de águas MOdelo HIDrodinâmico (MOHID). Como estudos de caso foram analisadas 2 bacias hidrográficas localizadas na cidade de Nova Friburgo, estado do Rio de Janeiro: bacia do rio Cônego e bacia do rio Santo Antônio. Neste primeiro artigo é apresentada a metodologia de construção do modelo dgital do terreno (MDT) e rede de drenagem das bacias de interesse na plataforma MOHID, interface MOHID GIS, bem como o processo de aquisição de dados reais de precipitação e níveis de água através do site do Instituto Estadual do Ambiente (INEA), informações imprescindíveis para a simulação de ondas de cheias na região de interesse. Os resultados foram comparados com o software ArcMap e apresentaram uma boa concordância no que tange à delimitação das bacias hidrográficas e rede de drenagem.This is the first of two complementary articles that deal with the implementation of an automatic calibration routine coupled to a simulation model of runoff and the flow of two urban watersheds, both located in the city of Nova Friburgo, State of Rio de Janeiro, Brazil. The models were built in the MOHID Waters Modelling System. This first part presents the methodology of the construction of the Digital Terrain Model–DTM and the drainage network of the studied watersheds, made in the MOHID platform, as well as the acquisition of actual rainfall data and water levels through the site of the Instituto Estadual do Ambiente–INEA. The results were compared with ArcMap software and showed a good agreement regarding the delimitation of watersheds and the drainage network.Peer Reviewe

Estimation of kinetic parameters in a chromatographic separation model via Bayesian inference

A modelagem de processos de adsorção tem sido empregada com frequência nas indústrias químicas, petroquímicas e refinarias, por exemplo para separação e purificação de misturas em unidade de Leito Móvel Simulado (LMS). Na representação matemática do modelo, a determinação de parâmetros é um passo importante para o projeto de condições cromatográficas para a separação contínua, em processos do tipo LMS. Este trabalho tem por objetivo a análise de estimativa de parâmetros em processos de adsorção, usando um sistema cromatográfico com uma coluna, para a separação das substâncias Glicose e Frutose. Investiga-se o uso da abordagem Bayesiana, através de métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC), assim como o uso da abordagem da máxima verossimilhança, utilizando duas técnicas estocásticas diferentes, o Algoritmo de Colisão de Partículas (PCA - Particle Collision Algorithm), e o Algoritmo de Otimização por Enxame de Partículas (PSO - Particle Swarm Optimization) para executar a tarefa de minimização da função objetivo. Diferentes casos são apresentados com o objetivo de analisar a significância estatística das estimativas obtidas para os parâmetros, fazendo-se uma comparação crítica entre a solução via inferência Bayesiana e via minimização da função objetivo com métodos estocásticos. Os resultados obtidos demonstram que o uso da abordagem Bayesiana fornece uma proposta vantajosa para a estimativa de parâmetros em transferência de massa, oferecendo resultados com maior riqueza de informação estatística.The modeling of adsorption processes appears quite frequently in the chemical industry, petrochemical plants and refineries, for example for separation and purification of mixtures in Simulated Moving Bed (SMB) units. In the mathematical formulation, the accurate determination of the model parameters is an important step for the design of chromatographic conditions for continuous separation in SMB processes. This work is aimed at the estimation of the model parameters in adsorption processes, using a chromatographic column for the separation of glucose and fructose. The Bayesian framework for inverse problems is investigated through the implementation of Markov Chain Monte Carlo methods (MCMC) and a critical comparison against the classical Maximum Likelihood approach, with the minimization of the objective function via two different stochastic techniques, namely the Particle Collision Algorithm (PCA), and the Particle Swarm Optimization (PSO) is performed. Different cases are presented in order to investigate the statistical significance of the estimates obtained, and perform comparisons between the solution via Bayesian inference and via the minimization of the objective function with the stochastic methods. The results demonstrate that the Bayesian approach employs less computational effort to achieve estimates with comparable statistical information.Peer Reviewe

Identificação de Danos Empregando um Modelo de Dano Contínuo e o Método de Monte Carlo com Cadeias de Markov

RESUMO O presente trabalho apresenta um estudo referente à aplicação da abordagem Bayesiana como técnica de solução do problema de identificação de danos estruturais, onde a integridade da estrutura é continuamente descrita por um parâmetro denominado parâmetro de coesão. A estrutura escolhida para análise é uma viga simplesmente apoiada do tipo Euler-Bernoulli. A identificação de danos é baseada em alterações na resposta impulsiva da estrutura, provocadas pela presença dos mesmos. O problema direto é resolvido através do Método de Elementos Finitos (MEF), que, por sua vez, é parametrizado pelo parâmetro de coesão da estrutura. O problema de identificação de danos é formulado como um problema inverso, cuja solução, do ponto de vista Bayesiano, é uma distribuição de probabilidade a posteriori do parâmetro de coesão, obtida utilizando-se a metodologia de amostragem de Monte Carlo com Cadeias de Markov. As incertezas inerentes aos dados medidos serão contempladas na função de verossimilhança. São apresentadas três estratégias de solução e um conjunto de resultados numéricos, onde considera-se diferentes níveis de ruído para as três estratégias de solução adotadas

Interlayer hopping properties of electrons in layered metals

A formalism is proposed to study the electron tunneling between extended states, based on the spin-boson Hamiltonian previously used in two-level systems. It is applied to analyze the out--of--plane tunneling in layered metals considering different models. By studying the effects of in--plane interactions on the interlayer tunneling of electrons near the Fermi level, we establish the relation between departure from Fermi liquid behavior driven by electron correlations inside the layer and the out of plane coherence. Response functions, directly comparable with experimental data are obtained