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    Influencia do teor de O2 e da velocidade do ar na formação da fuligem em chamas difusas de acetileno com escoamento anular paralelo do oxidante

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    Orientador : Leonardo Goldstein JrDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia MecanicaResumo: A formação da fuligem em sistemas de combustão industrial constitui tema de interesse da engenharia, pois a presença da fuligem na chama aumenta a transferência de calor dos produtos da combustão por radiação térmica, o que é desejável, mas constitui um problema ambiental quando é emitida para a atmosfera. O presente trabalho avalia a influência da variação do teor de 02 e da velocidade do ar na formação da fuligem e na temperatura em chamas difusas de acetileno, em um queimador com injeção coaxial e anular de ar. A metodologia utilizada para o cálculo da concentração da fuligem foi a técnica não intrusiva da extinção da luz de laser. O estudo foi realizado com níveis baixos de enriquecimento, em que o teor volumétrico de O2 no ar é menor que trinta por cento, não requerendo adaptações significativas dos equipamentos. Além do efeito do enriquecimento, foi estudado o da variação da velocidade do ar, verificando-se a influência conjunta destes dois fatores na formação da fuligem. Os resultados sugerem que a utilização em conjunto da variação do teor de O2 e da velocidade do ar podem proporcionar uma ferramenta de controle da formação da fuligem, seja para o aumento e/ou para a redução destaAbstract: Soot formation in industrial combustion systems constitutes an important theme of engineering interest. The presence of soot in the flame increases the heat transfer from the combustion gases by thermal radiation, but may constitute an environmental problem when emitted in the atmosphere. This work evaluates the influence ofthe oxygen index and air velocity in soot formation and in the temperature of acetylene diffusion flames, produced in a burner with paralle1 anullar coaxial oxidizer flow. The rnethodology used for calculation of the soot concentration was the non intrusive technique based on laser light extinction. In this work the enrichment level was varied as well as air velocity, to verify the influence of both factors in soot formation. The results suggest that the cornbined use of both the oxygen content and air velocity can provide a control toei for soot formation, which level can be increased or decreased. The results concern a oxygen index in the air smaller than thirty percent, which does not require significant existing equipment changesMestradoTermica e FluidosMestre em Engenharia Mecânic

    Pronósticos operativos de energía eólica para la gestión de los sistemas eléctricos en la región.

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    En los últimos años se ha desarrollado una importante transformación en algunos sistemas eléctricos en la región, Brasil en términos absolutos destaca como el país que ha incorporado más potencia eólica en América del Sur. Uruguay se ha posicionado en los primeros lugares a nivel mundial en lo que refiere a la participación relativa de la energía eólica en el sistema eléctrico. Los sistemas en los cuales se tiene una participación relevante de la energía eólica requieren el desarrollo e implementación de sistemas operativos de pronósticos a los efectos de la gestión del sistema eléctrico de modo de equilibrar producción y demanda, despachando las centrales, con pronósticos reportados en diferentes horizontes de tiempo. En este trabajo se describe una herramienta de pronóstico de corto plazo de energía eólica basada en un sistema de pronóstico de conjuntos de corridas (SPCC) del modelo WRF-GFS que ha sido implementada de modo operativa en el sistema eléctrico en Uruguay con estimaciones para la producción de energía eólica RG-Brasil. Asociado al pronóstico se presenta la metodología desarrollada para el cálculo de los intervalos de confianza de los pronósticos en función del horizonte de tiempo.In recent years there has been an important transformation in some electrical systems in the region. Brazil in absolute terms stands out as the country that has incorporated further wind power in South America. Uruguay has positioned itself as one of the world’s leading countries in terms of the relative share of wind energy in the electricity system. The systems in which wind energy has a significant share require the development and implementation of operating forecasting systems for the purpose of managing the electricity system in order to balance production and demand, dispatching the plants, with forecasts reported in different time horizons. This paper describes a short-term wind energy forecasting tool based on a run set forecasting system (SPCC) of the WRF-GFS model that has been operationally implemented in the electricity system in Uruguay with estimates for RG-Brazil wind energy production. Associated with the forecast is the methodology developed for the calculation of the confidence intervals of the forecasts according to the time horizon

    Data-Driven Models Applied to Predictive and Prescriptive Maintenance of Wind Turbine: A Systematic Review of Approaches Based on Failure Detection, Diagnosis, and Prognosis

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    Wind energy has achieved a leading position among renewable energies. The global installed capacity in 2022 was 906 GW of power, with a growth of 8.4% compared to the same period in the previous year. The forecast is that the barrier of 1,000,000 MW of installed wind capacity in the world will be exceeded in July 2023, according to data from the World Association of Wind Energy. In order to support the expected growth in the wind sector, maintenance strategies for wind turbines must provide the reliability and availability necessary to achieve these goals. The usual maintenance procedures may present difficulties in keeping up with the expansion of this energy source. The objective of this work was to carry out a systematic review of the literature focused on research on the predictive and prescriptive maintenance of wind turbines based on the implementation of data-oriented models with the use of artificial intelligence tools. Deep machine learning models involving the detection, diagnosis, and prognosis of failures in this equipment were addressed

    Núcleos de Ensino da Unesp: artigos 2009

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