Banca de QUALIFICAÇÃO: OSCAR SIMÓN MELGAR CISNEROS

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: OSCAR SIMÓN MELGAR CISNEROS
DATA : 16/12/2022
LOCAL: Pós-Graduação em Engenharia Civil
TÍTULO:

Analises Estatística Multivariada para o Processo de Abertura de Cavernas Subterrâneas em Rocha Salinas por Meio de Duas Técnicas de Redução de Dimensionalidade

PALAVRAS-CHAVES:

Abertura de Cavernas. Simulações Numéricas. Análises Estatísticas. Redução de Dimensionalidade.

PÁGINAS: 71
RESUMO:

O consumo global de energia quase dobrou nas últimas três décadas, aumentando a necessidade de armazenamento subterrâneo de energia e as cavernas de sal são amplamente utilizadas para armazenamento subterrâneo de materiais energéticos, estas fornecem um espaço apropriado, assim podem armazenar gás natural. Recentemente, com a promoção da redução de carbono e energia renovável, também têm surgido estudos sobre o armazenamento de hidrogênio, 𝐶𝑂2 e ar comprimido em cavernas de sal. Por conseguinte um projeto de construção e controle de cavernas de sal de armazenamento de energia é a chave para garantir sua capacidade de armazenamento de longo prazo e segurança operacional. Torna-se importante monitorar o desenvolvimento durante a vida útil da caverna. Para isto, controlam-se parâmetros tecnológicos de construção, incluindo a profundidade dos tubos internos/externos (usados para injeção e descarga); a profundidade do blanket (usada para proteger o teto da caverna); o modo de circulação direta ou reversa; a taxa de fluxo e concentração da água injetada e a duração da dissolução. Assim a simulação numérica serve como ferramenta de análise para algumas destas variáveis. Nesta pesquisa foram realizadas simulações numéricas do processo de mineração de dissolução para abertura de uma caverna sob condições típicas de injeção de água em uma rocha salina, com diferentes métodos de circulação por meio do software SOLUTION MINING SIMULATION SOFTWARE. Em seguida, foi realizada a interpretação dos dados obtidos e foi incluída uma análise estatística multivariada com as técnicas de redução de dimensionalidade, Principal Component Analysis — Principal Component Analisys (PCA) e t-distributed Stochastic Neighbor Embedding — t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE). Com o PCA constatou-se que a taxa de produção de salmoura contribui significativamente para o processo, influenciando diretamente no comportamento de outras variáveis; a temperatura, por sua vez, parece ter uma importância secundária, o t-SNE confirmou este resultado. Além disso, o t-SNE conseguiu agrupar significativamente o conjunto total de dados de acordo as características dos casos para os diferentes cenários.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1130915 - BERNARDO HOROWITZ
Externo à Instituição - JONATHAN DA CUNHA TEIXEIRA - UFAL
Externa ao Programa - 2458868 - LICIA MOUTA DA COSTA - null