Anais Mcsul 2012

8/19/2019 Anais Mcsul 2012

1/316

19 a 21 de setembro de 2012

8/19/2019 Anais Mcsul 2012

2/316

J.A. Souza; Krusche, N.; Adamatti, D.F,.; Rodrigues, R.G.S.; Emmendorfer, L. (Org.)

V Conferência Sul

em Modelagem

Computacional

8/19/2019 Anais Mcsul 2012

3/316

Anais da V Conferência Sul em Modelagem Computacional – VMCSul /

Souza, J.A.; Krusche, N.; Adamatti, D.F.; Rodrigues, R.G.S.;Emmendorfer, L. (Org.) – Rio Grande: Universidade Federal do RioGrande, 2012.

305p.: il.

ISSN 2316-1027

1. Modelagem Física e Matemática. 2. Modelagem de Fluidos Geofísicos.3. Fenômenos de Transporte e Termodinâmica4. Computação Científicae Modelagem Física e Matemática. 5. Sistemas Robóticos e Autônomos.I. Souza, J.A II. Krusche, N. III. Adamatti, D. IV. Rodrigues, R.G.S. V.Emmendorfer L.

8/19/2019 Anais Mcsul 2012

4/316

Prefácio

Em nome da comissão organizadora da V Conferência Sul em ModelagemComputacional, V MCSul, é com grande prazer que os recebemos em Rio Grande, Rio

Grande do Sul, Brasil, durante os dias 19 a 21 de setembro de 2012. Este é um evento

bi-anual organizado pelo Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional

da Universidade Federal do Rio Grande.

O MCSul é um evento com caráter multidisciplinar que reúne alunos e pesquisadores de

diferentes áreas como Computação, Matemática, Física e Engenharia, que tenham como

instrumento de trabalho um modelo que precise ser resolvido, de forma eficiente,

através de um método computacional.

Em sua 5º edição, o evento contou com 6 palestras e 2 minicursos. Um total de 58trabalhos foram aceitos para publicação e foram apresentados em 4 sessões técnicas e 2

sessões de pôsteres. No total o evento contabilizou mais 100 participantes.

Gostaríamos de agradecer aos membros do comitê científico, a todos palestrantes, aos

nosso alunos voluntários que trabalharam na organização do evento e a todos aqueles

que de alguma forma colaboraram para a realização do V-MCSul.

Agradecemos também o suporte financeiro oferecido pela CAPES (processo n°

23038.005423/2012-36) e o apoio da SBMET.

Rio Grande, 19 de Setembro de 2012

Comissão organizadora:

Prof. Jeferson Avila Souza (coordenador geral)

Profa. Diana Francisca Adamatti (coordenadora do comitê científico)

Prof. Leonardo Ramos Emmendorfer (coordenador Programa de Pós-Graduação em

Modelagem Computacional)

Profa. Nísia KruscheProf. Renato Glauco Rodrigues

8/19/2019 Anais Mcsul 2012

5/316

Comitê Organizador

Prof. Dr. Jeferson Avila Souza (EE/PPGMC/FURG) - Coordenador Geral

Profa. Dra. Diana Francisca Adamatti (C3/PPGMC/FURG)

Prof. Dr. Leonardo Ramos Emmendorfer (C3/PPGMC/FURG)

Profa. Dra. Nisia Krusche (C3/PPGMC/FURG)

Prof. Dr. Renato Glauco Rodrigues (IMEF/PPGMC/FURG)

Comitê Científico

Adenauer Yamin (UCPEL/UFPEL)

Adriano Werhli (FURG)

Aline Loreto (UFPel)

Ana Paula Gomes (FURG)

Antônio Maurício Medeiros Alves (UFPel)

Antonio Carlos da Rocha Costa (FURG)

Antônio Silva Neto (UERJ-IPRJ)

Barbara Rodriguez (FURG)

Carla da Silva (FURG)

Carlos Guilherme (FURG)

Carlos Holbig (UPF)

Catia Machado (FURG)

Claudio Olinto (FURG)

Cristofer Hood Marques (FURG)

Daniel Helbig (FURG)

Daniel Costa de Paiva (UFF)

Daniel Souza (FURG)

Danúbia Bueno Espíndola (FURG)

Denis Teixeira Franco (FURG)

Diana Adamatti (FURG)

Eder Mateus Gonçalves (FURG)

Elaine Pereira (FURG)

Elisa Leão Fernandes (FURG)

Elizaldo dos Santos (FUG)

Fabiane Binsfeld (FURG)

Fernando Osório (USP)

Fernando Kokubun (FURG)

George Stanescu (UFPR)

Gerson Cavalheiro (UFPel)

Gracaliz Dimuro (FURG)

8/19/2019 Anais Mcsul 2012

6/316

Ivan Soares (FURG)

Jeferson A. Souza (FURG)

José A. dos R. Parise (PUC-RIO)

José Vargas (UFPR)

Karina dos Santos Machado (FURG)

Kleber Bianchi (FURG)

Leonardo Emmendorfer (FURG)

Liércio Isoldi (FURG)

Luis Paulo Barra (UFJF)

Luiz Martins Filho (UFABC)

Luiz Alberto Oliveira Rocha (FURG)

Marilton Aguiar (UFPEL)

Mauricio Pilla (UFPEL)

Nisia Krusche (FURG)

Oberdan Carrasco (FURG)

Paulo Cardoso (FURG)

Paulo Sampaio (Universidade da Madeira)

Paulo Roberto Teixeira (UFRN)

Regina Barwaldt (FURG)

Regivan Hugo Nunes Santiago (UFRN)

Rejane Frozza (UNISC)

Renato Glauco Rodrigues (FURG)

Roberto da Silva (UFRGS)

Ronaldo Augusto Lara Goncalves (UEM)

Rosmeri Rocha (USP)

Silvia Botelho (FURG)

Simone da Costa (UFPEL)

Tania Centeno (UTFPR)

Tanise Novello (FURG)

Tunde Bello-Ochende (University of Pretoria)

Vagner Santos da Rosa (FURG)

Vitor Fiori (FURG)

Viviane Mattos (FURG)

Willian Marques (FURG)

8/19/2019 Anais Mcsul 2012

7/316

SUMÁRIO

Um

Modelo

para

Comunicação

de

Agentes

Tratando

Informações

Imprecisas

Baseadas

em Sinônimos.

Fabio Aiub Sperotto e Diana F. Adamatti .

1

Um mecanismo de busca para sistemas de gerenciamento de bibliotecas baseado em

critérios de relevância extensíveis.

Igor A. Pereira, Caroline Tomasini, Eduardo N. Borges e André P. Vargas.

7

A Reduced Kinetic Mechanism for Propane Flames.

Greice S. Lorenzzetti Andreis, Ranon de Souza Gomes e Álvaro Luiz De Bortoli.

13

Constructal Design of a Vortex Tube for Several Inlet Stagnation Pressures

C. H. Marques, L. A. Isoldi, E. D. dos Santos e L. A. O. Rocha.

19

Análise da Qualidade dos Intervalos Encapsuladores para as Variáveis Aleatórias

Uniforme, Exponencial e Pareto.

Alice Fonseca Finger, Aline Brum Loreto, Marcília Andrade Campos, Filipe Rafael Gomes

Varjão e Maria das Graças dos Santos.

25

A Numerical Qualitative Comparison Between a Large and a Small Scale Evaporative

Condenser.

I. C. Acunha Jr, M. M. Galarça, A. F. Porte, E. D. dos Santos, L. A. Isoldi e P. S. Schneider

31

Modeling the Hydrolysis Process of the Bioethanol Production.

Ranon de Souza Gomes, Charles Quevedo Carpes, Greice S. Lorenzzetti Andreis e Álvaro

Luiz De Bortoli.

37

Constructal Design

of

two

T‐Shaped

Assemblies

of

Fins

Cooling

a Cylindrical

Solid

Body.

R. L. Corrêa, L. A. O. Rocha, L. A. Isoldi e E. D. dos Santos.

41

Genetic Algorithm and Constructal Design for Geometric Optimization of Y‐Shaped

Cavities.

Emanuel S. D. Estrada, Elizaldo D. dos Santos, Liércio A. Isoldi e Luiz A. O. Rocha.

45

Modelagem numérica computacional de viga de concreto armado com acoplamento de

teorias.

Luiz Antonio

Farani

de

Souza.

51

8/19/2019 Anais Mcsul 2012

8/316

Análise numérica do efeito da profundidade de dutos sobre o potencial térmico de

trocadores de calor solo ar.

Ruth da Silva Brum, Liércio André Isoldi, Elizaldo Domingues dos Santos, Joaquim Vaz e

Luiz Alberto Oliveira Rocha.

63

Ajuste de uma Correlação para o Número de Nusselt em Regime Transiente.

Renata N. Pereira e Darci L. Savicki.

69

Modelagem Numérica da Influência dos Efeitos do Transporte pelo Vento Sobre uma

Mancha de Óleo na Região Costeira do Sul do Brasil.

Caio Eadi Stringari, Leonardo Fagundes e Renata Tatsch Eidt.

75

Constructal Design Aplicado a Placas Perfuradas Submetidas à Flambagem.

Anderson L. G. Correia, Thiago da Silveira, Caio C. C. da Silva, Luiz A. O. Rocha,

Mauro de V. Real, Elizaldo D. dos Santos e Liércio A. Isoldi.

81

Modelagem Computacional dos Processos RTM e LRTM Aplicados a Geometrias

Complexas.

Joseane da S. Porto, Max Letzow, Elizaldo D. dos Santos, Sandro C. Amico, Jeferson A.

Souza e Liércio A. Isoldi.

87

Análise Numérica de uma Placa Submersa como Quebra Mar e Conversor de Energia das

Ondas.

Flávio Medeiros Seibt, Eduardo Costa Couto, Paulo Roberto de Freitas Teixeira Elizaldo

Domingues dos Santos e Liércio André Isoldi.

93

Análise Numérica da Influência da Profundidade da Água Sobre um Dispositivo de

Galgamento.

Bianca N. Machado, Mateus das N. Gomes, Elizaldo D. dos Santos, Liércio A. Isoldi e Luiz

A. O. Rocha.

98

Potencial Energético das Correntes Marinhas na Plataforma Continental Sul do Brasil.

Eduardo de Paula Kirinus e Wiliam Côrrea Marques.

104

Dispersão de Poluentes em Rios e Canais Através do Método de Separação de Variáveis.

Cheron S. Nevesa, Mario R. Retamosoa e Bárbara D. A. Rodriguez.

110

Um Modelo De Regulação Entre Agentes Baseado Na Descoberta De Conhecimento Em

Redes Sociais Aplicado Ao Jogo Do Ultimato.

Murian dos Reis Ribeiro e Marilton Sanchotene de Aguiar

116

8/19/2019 Anais Mcsul 2012

9/316

A Simulation of Reactive Flow in Porous Media.

Elisângela Pinto Francisquetti e Álvaro De Bortoli

122

Implementação do algoritmo de dijkstra num problema real.

GAUTÉRIO, E. G., CORREA, R. S., OLIVEIRA, G. e PEREIRA, E. C.

126

Definição de sistema de apoio à decisão baseado em agentes para simulação de

impactos gerados pela instalação de indústrias.

Narúsci Bastos, Bianca Marques e Diana F. Adamatti

132

Estudo do Campo de Velocidades do Vento com utilização dos Modelos Computacionais: WRF e WindStation. Rafael R. Bastos, Cecilia F. Cunha, Marcelo R. Moraes, Antônio G. Lopes e Davidson M.

Moreira

136

Modelagem numérica da dispersão de compostos oriundos de tintas antiincrustantes na

região estuarina da Lagoa dos Patos – RS.

Silva, M. A., Fernandes, E. H. L. e Stringari, C. E.

141

Modelagem do Serviço de Estacionamento Rotativo utilizando o algoritmo Teitz & Bart.

Antiqueira. Liliane S., Pereira. Elaine C. e Machado. Catia.

150

Aplicação de técnicas de modelagem computacional para predição de desempenho de

estudantes.

Fabiane Nunes Prates, Henrique Lemos dos Santos e Sandro da Silva Camargo.

155

Simulação numérica 3D da propagação de ondas regulares em tanques.

Mateus das N. Gomes, Beatriz L. Bonafini, Bianca N. Machado, Elizaldo D. dos Santos,

Liércio A. Isoldi e Luiz A. O. Rocha.

161

Um Modelo de Agentes BDI‐Fuzzy para Trocas de Serviços Não‐Econômicos com Base na

Teoria das Trocas Sociais.

Giovani Parente Farias, Graçaliz Pereira Dimuro e Antônio Carlos da Rocha Costa.

167

Técnicas Numéricas Aplicadas ao Ajuste de uma Correlação para o Número de Nusselt.

Thaís G. D’Avila e Darci L. Savicki

173

Utilização do Simulador SUMO para Simulação de Dispersão de Poluentes.

Míriam Blank Born e Diana F. Adamatti.

179

Modelagem de Função Avaliação para o Domínio de Futebol de Robôs em Simulações

2D.

184

8/19/2019 Anais Mcsul 2012

10/316

Eder Mateus Gonçalves e Mateus Fogaça.

APLICAÇÃO DO MÉTODO DE ELEMENTOS FINITOS NA ANÁLISE BIOMECÂNICA DO OSSO

MANIBULAR DE OVELHA SUBMETIDA À DISTRAÇÃO OSTEOGÊNICA.

Angelo

Luiz

Freddo

,

Victor

Velho

de

Castro,

Eliete

Biasotto

Hauser,

Pedro

Yoshito

Noritomi e Marília Gerhardt de Oliveira.

188

FSG‐ANNBack: Proposal of an Environment to Insert Artificial Neural Networks to Game

Development Using Software Reuse.

Carlos Alberto B. C. W. Madsen, Giancarlo Lucca, Guilherme Daniel e Diana F. Adamatti.

192

Modelagem Computacional do Processo de Moldagem por Transferência de Resina

(RTM) aplicado a Hélices para Propulsão Naval.

Joseane

S.

Porto,

M.

Letzow,

T.

M.

Silva,

E.

D.

Santos,

S.

C.

Amico,

J.

A.

Souza

e

L.

A.

Isoldi.

198

Análise Numérica da Influência da Geometria da Câmara em um Dispositivo CAO para

Conversão da Energia das Ondas do Mar em Energia Elétrica.

Juliana do A. M. Grimmler, Nathalia da R. Lopes, Mateus das N. Gomes, Jeferson A.

Souza, Liércio A. Isoldi, Elizaldo. D. dos Santos e Luiz A. O. Rocha.

204

Processamento e Classificação de Sinais Cerebrais para o Uso em Sistemas BCI.

Josimara

A.

Silveira

e

Diana

F.

Adamatti.

209

Modelagem Computacional do Crescimento de Lemna aequinoctialis Welw.

Joseane Brandão Pires Soares e Flávio França .

215

Simulação Numérica de uma Rede de Canais Vasculares Aplicado a Autocura de

Materiais Compósitos.

R. N. Machado, E. D. dos Santos, L. A. Isoldi e L. A. O. Rocha.

224

Estudo do Problema Direto na Tomografia por Impedância Elétrica.

R. P. Rodrigues, M. R. Chinaglia, R. Oliveira, E.G. Góes e R.G.S. Rodrigues.

230

Um modelo de autômatos celulares para a quantificação de carbono neutralizado por

eucaliptos.

Rafael R. Bastos e Aline B. Loreto.

236

Estudo Numérico de Conversor de Energia das Ondas do Tipo Placa Submersa

Flávio M. Seibt, Eduardo C. Couto, Liércio A. Isoldi, Paulo R. F. Teixeira e Elizaldo D. dos

Santos

242

8/19/2019 Anais Mcsul 2012

11/316

Estudo de caso sobre o acoplamento de um modelo de previsão numérica ao

planejamento de alocação de berços no Porto de Rio Grande.

Gambetá‐Leite, M.R.S., Souza, R.V., polavori, A., Krusche, N. e Emmendorfer, L.

248

Utilização

de

visualizador

3D

realístico

para

Internet

das

coisas

ou

Internet

of

Things

(IOT).

A. Marcos A. do Amaral e B. Silvia S. C. Botelho.

253

Estudo da viabilidade do ROS como plataforma para IoT.

Vinícius Alves Hax, Nelson Lopes Duarte Filho, Sílvia Silva da Costa Botelho e Odorico

Machado Mendizabal.

259

Resposta Dinâmica de uma Placa Retangular com Condições de Contorno Não‐Clássicas.

Rejane Pergher e Valdecir Bottega.

263

Modelos de interações entre população de humanos e de Aedes Aegypti.

Peres, L. M e De Cezaro, A.

268

Simulando Incêndios Florestais com o Netlogo Integrado ao Spring e ao Google Earth

Marlon da S. Dias, Inessa D. Luerce, Murian dos R. Ribeiroy e Marilton S. de Aguiar.

272

Determination of the Meta Centric Point with Maple application.

Wilques Wanderson Ferreira Pinheiro e Walter Paucar Jesus Casas.

278

Movimentos Socioterritoriais sob a luz da Teoria Constructal.

Raphael L. Camposa, Silvia S. da C. Botelhoa e Luiz A.O. Rocha .

283

Heurística para o posicionamento de elipses tangentes no interior de um polígono de n

lados.

Neuza T. Oro, Cássia Cris Beckel e Leonardo R. Emmendorfer

289

ANÁLISE DO

POTENCIAL

EÓLICO

COM

BASE

EM

DADOS

OBTIDOS

A

PARTIR

DE

ESTAÇÃO

ANEMOMÉTRICA.

Priscila Moraes e Eliete Biasotto Hauser.

295

Reduction of Reacting Flow Models by the Reaction‐Diffusion Manifolds for Methane/Air

Turbulent Jet Diffusion Flames.

Francieli Aparecida Vaz e Álvaro Luiz de Bortoli.

301

8/19/2019 Anais Mcsul 2012

12/316

Abstract —This paper describes the development of an modelin area of communication between agents. This study involvesthe concepts of agents and communication issues in theirinteractions. Using the ontology as a technique of classificationof knowledge, the model includes an approach to build anintermediate software component between agents andontological knowledge base, using fuzzy application in treatmentof inaccuracy information based in synonymous. Protg editoris chosen to develop the ontology in !"#. The softwarecomponent uses $ena and %P&'(# for manipulation of theontology. To validation, the case study used is the model of the

multi)agent system that represents the urban vegetable gardenof Parque %*o $er+nimo %pain-.

Index Terms —ommunication, /uzzy logic, $ena, 0uti&gent%ystem, !ntology, Protg.

I. INTRODUÇÃO

o desenvolvimento contínuo da área de tecnologiaem informação uma das vertentes em classificaçãode con!ecimento "ue tem rece#ido atenção $ área de

ontologias. % Ontologia tem recorrido a &i'ncias da&om(utação desenvolvendo estudos no tratamento declassificação de informaç)es so#re um am#iente de interessemoldando as cone*)es entre os dados o#tendo uma refer'nciaso#re o con!ecimento.

N

+*istem alguns tra#al!os relacionados com com(onentesreunindo ontologias e agentes. %r"uiteturas desenvolvidascomo a da tese em ,- "ue trata de uma im(lementaçãofocada no (aradigma orientado a agentes so#re os sistemas degerenciamento de con!ecimento. Outro tra#al!o relevante $ a(ro(osta de um serviço /e# na comunicação de agentesutili0ando1se como middleware um agente ontol2gico ,3 (araa intermediação das informaç)es.

4ara ontologias fuzzy são encontrados alguns tra#al!os "uelidam com as(ectos de im(recisão de conceitos. 5 o caso da

Fuzzy OntoMethodology ,6 tra#al!o "ue inicialmentea(onta outros estudos discutindo a a(licação de l2gica fuzzyem modelos ontol2gicos mas "ue não são claros com osconceitos de con7untos ne#ulosos ou determinam algumaalteração na estrutura ontol2gica 7á e*istente. %(resentandoem seguida um modelo mais a(rimorado de um framework

8a#io %iu# 9(erotto. :estrando do 4rograma de 42s1;raduação em:odelagem &om(utacional. Universidade 8ederal do Rio ;rande gmail.com?.

Diana 8. %damatti. 4rofessora do 4rograma de 42s1;raduação em:odelagem &om(utacional. Universidade 8ederal do Rio ;rande gmail.com?

(ara ontologistas envolvendo na mesma construçãoontol2gica os as(ectos de uma ontologia formal tradicional

8/19/2019 Anais Mcsul 2012

13/316

características inerentes internas

8/19/2019 Anais Mcsul 2012

14/316

sistemas "ue o#servam com(ortamento !umano (or seremmenos es(ecíficas "ue nmeros. 9ão teis "uando se dese7atratar definiç)es "ue não são tão (recisas (ara descrevernumericamente. Uma variável linguística define um con7untode termos. Os termos são (alavras associadas a este con7untoda "ual (ossuem valores de restriç)es fu00S. +ste valor (aracada termo $ o grau de com(ati#ilidade entre P e - "uedefine o grau de (ertin'ncia do termo ao con7unto.

'. An(lise de Ontologias Fuzzy

Os conceitos descritos nas seç)es anteriores sãoim(ortantes (ara a conce(ção de modelos ou com(onentes"ue (ossam tratar a im(recisão do con!ecimento. Gerifica1sea im(ortJncia das t$cnicas de Fuzzy e Ontologia nogerenciamento da informação. +*istem alguns modelos "ue(rocuram alin!ar a Ontologia com Fuzzy estendendo orecon!ecimento da informação se7a na"uela e*istente dentroda ontologia ou em consultas e*ternas a esta. 9ão asc!amadas Ontologias Fuzzy.

+m ,36 são descritos alguns tra#al!os de Ontologias Fuzzy "ue incor(oram conceitos fuzzy dentro da ontologia.

&omo a utili0ação de relação fuzzy no descritor da classe da"ual são codificados os graus das (ro(riedades de algumcon7unto de (ertin'ncia. Os autores desenvolveram ummodelo fuzzy "ue tem como foco não somente a inserção decon7untos fuzzy ordinários na ontologia mas tam#$m como asrelaç)es semJnticas entre conceitos fuzzy "ue segundo oartigo tra0 dificuldades (ara o ma(eamento da ontologia. 5desenvolvido um modelo #aseado na l2gica de con7untosfuzzy intuicionistas "ue e*(ressa maior descrição eim(recisão so#re um o#7eto do "ue o con7unto clássico aliadoa um modelo es(ecífico de variável linguística (ara ontologia.

O estudo em ,6 reali0a uma (es"uisa inicial "ue relacionatra#al!os (arecidos com os encontrados em ,36. +ntretanto

critica alguns (ro7etos "ue im(lementam conceitos fuzzydiretamente no c2digo da ontologia. Isto se deve ao fato de"ue ontologias são codificadas em linguagens "ue setornaram (adr)es como a OC- sem estes mecanismosen"uanto na ontologia fuzzy não !á uma (adroni0ação. %oalterar a estrutura de uma ontologia (ode ser crítico (aratecnologias "ue reali0am infer'ncia ou racionali0ação emcima da"uela estrutura. %ssim os autores desenvolveram aOnthoMethodoloy "ue $ ao mesmo tem(o um modelo e umametodologia. Na (arte de modelo desenvolve a ontologiafuzzy detal!ando e im(lementando toda a teoria e l2gica dedescrição fuzzy na ontologia. Na (arte da metodologia renem$todos e (ráticas da +ngen!aria da Ontologia (ara

ca(acitar e alin!ar o modelo nas atividades comuns dedesenvolvimento dos ontologistas.Outra metodologia "ue (ode ser encontrada $ o

desenvolvimento de ontologias fu00S em OC 33 ,3@. Om$todo envolve a e*tensão das (ro(riedades de anotação dalinguagem de ontologia OC 3 (ara inserir os modificadoresfuzzy es(ecíficos na estrutura. :esmo "ue a linguagem OC3 (ossa ter variadas sinta*es os autores a(resentam comoela#orar a anotação (ara cada uma. Isto aca#a se tornando

- !tt(=///./6.orgTRo/l1features3 !tt(=///./6.orgTRo/l31overvie/

til (or"ue como a ontologia não consegue codificar(ro(riedades fuzzy são usadas as (r2(rias estruturas deanotação e*istentes (ara rece#erem estes modificadores. Ummodificador fuzzy (ode ser usado (ara definir uma classe emsua (ro(riedade de anotação. % metodologia tam#$m criati(os de dados na ontologia "ue (ossam lidar com valoresfuzzy.

Outras a(licaç)es focam no nível dos relacionamentos

entre os conceitos. %lgoritmos de alin!amento entre duasontologias fuzzy (odem ser a(licadas (ara encontrar (artescomuns atrav$s de uma s$rie de cálculos e com#inaç)es (elosarcos entre os conceitos ,A. +stes arcos (ossuem (esos fuzzy"ue rece#em um valor de(endendo da sua (ro*imidade designificado com o seu conceito su(erior os valores são entregenerali0aç)es

No modelo (ro(osto em ,3 a ontologia $ estruturada emduas camadas. % (rimeira camada $ formada (or nomes decategorias e a segunda cont$m (alavras relacionadas a estascategorias. +stas relaç)es (ossuem um grau de associação. Omodelo $ a(licado na associação e consulta de documentoseletrBnicos. Onde na consulta os algoritmos utili0am aassociação fuzzy má*1min (ara com#inar a re"uisição comcategorias ou (alavras e calcular a relevJncia dos documentos(ara as informaç)es re"uisitadas. %(esar da ar"uitetura(ossuir as relaç)es com a teoria fuzzy o modelo não detal!a aim(lementação destas "uest)es diretamente na estrutura daontologia ainda "ue o modelo #aseado em ontologiasdetermine tam#$m (esos fuzzy aos arcos de relacionamentosentre conceitos

8/19/2019 Anais Mcsul 2012

15/316

re"uisição ou (ergunta "ue um %gente (ossa reali0ar (ara aontologia. % ontologia $ definida como uma rede deconceitos mas estes conceitos são (alavras (assíveis de(ossuírem inter(retaç)es. Uma (alavra (ode significar outrade(endendo do assunto tratado mas na ontologia osrelacionamentos (ara um dado conceito (ode não atingirtodos estes significados. Os crit$rios e as t$cnicas utili0adassão descritas a seguir.

III. FORT%9 + 9I9T+:%9 :UCTI%;+NT+9

% área de sistemas sociais rene uma estrutura "ue fornecesu(rimentos (ara o#servar as várias sociedades organi0aç)ese interaç)es não a(enas em seus níveis #ásicos mas emníveis de análises maiores ,3K. Um sistema social ur#ano(ossui indivíduos "ue interagem entre si em #usca de seuso#7etivos em um am#iente "ue fornece regras ou definiç)esdas "uais (recisam con!ecer ou acreditar. 4ensandocom(utacionalmente em um sistema social artificial $(ossível definir como um con7unto de convenç)es e regras"ue restringem o com(ortamento de agentes onde um dos

(rinci(ais com(onentes $ como os conflitos são manuseados"uando estes ocorrem.4ara este (ro7eto o modelo de 9istema :ultiagentes

8/19/2019 Anais Mcsul 2012

16/316

Outra tecnologia (ara o(erar com ontologias $ o 94%REC"ue $ uma linguagem e um (rotocolo destinado a reali0arconsultas e tratar resultados em documentos semJnticos ,-P.%(esar das diferenças semJnticas a ideia original $ ter umalinguagem 9EC dos #ancos de dados relacionais (ara ossemJnticos e (ara este fim 94%REC tem contri#uído (ara osontologistas.

4ara reali0ação da modelagem do con!ecimento so#re a

!orta ur#ana o(tou1se (or desenvolver uma ontologia #aseadano ma(a conceitual de ,3L e constante consulta aoses(ecialistas do estudo de caso. O ma(a re(resenta as(rinci(ais estruturas dentro da Forta 9ão WerBnimo.

8ig. 3. Gisuali0ação do 4rot$g$ (ara os conceitos do modelo.

No desenvolvimento foi utili0ada a ferramenta 4rot$g$A. No (resente (ro7eto o editor utili0ado $ o #aseado em framesou se7a o desenvolvimento da ontologia $ na forma de!ierar"uia de conceitos onde cada termo $ uma classe(ossuindo assim= classes instJncias e relacionamentos entre

estes o#7etos. &omo (ode ser visto na 8igura 3 cada classemodelada $ vista como uma rede semJntica.&ada nodo da rede $ um conceito. +stes nodos se

relacionam uns com os outros atrav$s dos arcos "uedescrevem seus significados #esenvolve $era

Mantem Orienta Produ%

&egula

A &entro de 4es"uisa em Informática Miom$dica da Universidade de 9tanfordregistrado (ela Mi#lioteca Nacional de :edicina dos +stados Unidos da%m$rica C:PPKLLA

&equisita

'olicitaParcela 'u(ordinado

Utilizado

8ig. -. Gisuali0ação de uma (arte da ontologia com os relacionamentos entre osconceitos

8/19/2019 Anais Mcsul 2012

17/316

8ig. @. Inserção de sinBnimos.

IG. &ON&CU9ÃO

+ste artigo a(resenta o desenvolvimento de uma a(licação(ara a comunicação entre agentes. %t$ o (resente momento aontologia "ue trata im(recisão da informação foi definida euma (arte do dri*er Wena94%REC está im(lementado com as

diretivas do com(onente de l2gica fuzzy assim como acone*ão (ara a ontologia e suas consultas 94%REC. %a(licação deverá (ossuir modificaç)es constantes atrav$s deconstantes e*(erimentaç)es no 9:% e avaliaç)es doses(ecialistas

8/19/2019 Anais Mcsul 2012

18/316

Um mecanismo de busca para sistemas de gerenciamento de bibliotecasbaseado em critérios de relevância extensíveis

Igor A. Pereira, Caroline Tomasini, Eduardo N. Borges, André P. VargasCentro de Ciências Computacionais, Universidade Federal do Rio Grande – FURG, Rio Grande, Brasil

{igor.pereira, caroline.tomasini, eduardoborges, andre.prisco}@furg.br

Resumo—Sistemas de gerenciamento de bibliotecas permi-tem aos usuários realizar consultas gerais sobre os metadadosque descrevem uma coleção. Erros de grafia podem incapacitaro sistema de encontrar um item desejado. Além disso, ousuário pode não saber quais dos itens retornados são os maisadequados ao seu perfil. Este trabalho propõe um sistema derecuperação de informação chamado ARGO search que me-lhora a qualidade das consultas em sistemas de gerenciamentode bibliotecas. É apresentada uma arquitetura extensível para

o ARGO search baseada em critérios de relevância que ordenaos resultados das consultas considerando similaridade textual,estatísticas de uso e informações de contexto extraídas do perfildo usuário.

Keywords-recuperação de informações; busca por palavra-chave; gerenciamento de informações.

I. INTRODUÇÃO

Bibliotecas de grande porte, como aquelas presentes emuniversidades, precisam de ferramentas de apoio para lo-calizar em sua coleção itens como livros, mapas, artigos eoutros documentos de interesse da comunidade de usuários.Essas ferramentas, as quais estão presentes nos sistemas degerenciamento de bibliotecas, permitem aos usuários realizarconsultas gerais sobre os metadados que descrevem a cole-ção. Geralmente, as consultas dos usuários são compostaspor palavras-chave. Entretanto, não é uma tarefa trivial parao usuário mapear suas necessidades de informação atravésde uma consulta [1]. Por exemplo, erros simples de grafia notítulo ou nos nomes dos autores podem omitir dos resultadosum documento relevante para o usuário, dando a ideia de queo documento não existe no acervo.

Algumas consultas retornam centenas de documentos,distribuídos em várias telas ou páginas (em sistemas Web).Neste caso, o usuário precisa acessar cada página e verificar

item por item para encontrar o documento desejado. Alémdisso, o usuário que procura por uma informação específicapode não saber exatamente quais dos itens retornados porsua consulta são os melhores de acordo com o seu perfil.Por exemplo, um universitário calouro deveria, em média,priorizar livros-texto ou introdutórios em vez de artigoscientíficos com temas avançados de pesquisa.

Quanto melhor a qualidade do resultado de uma consulta,mais fácil para os usuários encontrarem documentos deinteresse. Neste contexto, o trabalho apresentado neste artigo

propõe um sistema de recuperação de informações [2], deno-minado ARGOsearch, que melhora a qualidade do resultadodas consultas realizadas em sistemas de gerenciamento debibliotecas. O sistema é especificado por meio de umaarquitetura extensível, baseada em critérios de relevânciaque podem ser modificados, que ordena os resultados dasconsultas considerando três tipos de informação: a similari-dade textual entre a consulta do usuário e os metadados que

descrevem os itens da coleção, estatísticas de uso do sistemaproposto e por fim, informações de contexto implícitasextraídas do perfil do usuário.

O restante do texto está organizado da seguinte forma. Aseção II apresenta a arquitetura do sistema de recuperaçãode informações proposto. São especificados os componentesresponsáveis pela similaridade textual e pela ordenaçãodos resultados usando critérios de relevância extensíveis.Detalhes de implementação do sistema são apresentados naseção III. A seção IV discute trabalhos relacionados e oscompara com o ARGOsearch. Na seção V é apresentadaa validação experimental e por fim, são apresentadas asconclusões e os trabalhos futuros.

II. ARQUITETURA DO ARGOsearch

O ARGOsearch ordena os resultados das consultas consi-derando similaridade textual, estatísticas de uso do sistemae o perfil do usuário que executa uma consulta. A Fig. 1apresenta a arquitetura do sistema proposto.

Em vez de executar a consulta do usuário, o sistemade bibliotecas a entrega ao componente de similaridadetextual. Este componente busca no repositório da bibliotecapor documentos com descritores (metadados) similares aostermos da consulta. A similaridade é calculada usandofunções específicas que comparam cadeias de caracteres e

retornam um escore de similaridade. Se este escore excederum determinado limiar de similaridade, serão retornados osdocumentos cujos descritores sejam suficientemente simila-res para representar a consulta. O componente de similari-dade textual utiliza o banco de dados do ARGOsearch paraarmazenar as funções e operadores de similaridade, além dosíndices necessários para acelerar as consultas.

Os documentos que satisfazem a condição de similaridadeentre os metadados e a consulta são enviados ao componentede critérios de relevância. Nesta fase, o ARGOsearch extrai

V CONFERÊNCIA SUL EM MODELAGEM COMPUTACIONAL - MCSUL2012

- 7 -

8/19/2019 Anais Mcsul 2012

19/316

Figura 1. Arquitetura do ARGOsearch detalhando a interação entre osprincipais componentes e os dados da biblioteca e do usuário.

o perfil do usuário da base de informações acadêmicasanalisando dados como o tipo de usuário (estudante, pro-fessor ou administrativo), nacionalidade, departamento aoqual está afiliado, disciplinas cursadas e em progresso. Ainformação extraída é usada para definir alguns dos critériosde relevância como assunto, idioma e nível de pesquisa.

O repositório da biblioteca fornece registros das transa-ções que descrevem as reservas e os empréstimos de todos osusuários. Estes registros são úteis para extrair alguns critériosde relevância. Por exemplo, o número de reservas atual e onúmero de empréstimos por semestre são heurísticas muitoboas para determinar a importância de um documento paraa comunidade em geral. A arquitetura foi construída para

permitir que um especialista possa definir e configurar novoscritérios. Os novos critérios também podem ser extraídos deoutras bases de dados auxiliares.

Por fim, os critérios de relevância são combinados e utili-zados para ordenar os resultados entregues pelo componentede similaridade textual. Note que o ranking final dos docu-mentos depende do usuário que efetua a consulta, porqueparte do algoritmo de ordenação considera informações decontexto implícitas em seu perfil.

A. Similaridade Textual

O componente de similaridade textual utiliza uma métrica

de casamento aproximado baseada em trigramas [3]. Um tri-grama é uma sequência de três caracteres que compõem umapalavra. Seja S tr o conjunto de todas as cadeias de caracte-res e R1 o conjunto dos números reais no intervalo fechado[0, 1], a função trigram matching : {Str × S tr} → R1recebe como parâmetro duas cadeias de caracteres e retornaum escore de similaridade. A Equação 1 especifica a funçãocomo a razão entre o número de elementos da intersecçãoentre os conjuntos de trigramas A, B que compõem osparâmetros a, b e da união entre os mesmos conjuntos.

trigram matching(a, b) = |A ∩ B|

|A ∪ B| (1)

Esta métrica é executada entre a string de busca e osvalores dos metadados selecionados pelo usuário no mo-mento da consulta (autor, título, assunto, etc.). Neste ponto, o

ARGOsearch usa índices específicos para selecionar apenasos registros candidatos ao casamento aproximado, ou seja,que contém pelo menos um trigrama em comum com astring de busca, acelerando o tempo da consulta aproximada.A Fig. 2 apresenta um exemplo do cálculo da similaridadeentre uma consulta do usuário com erros de grafia e umainstância do metadado autor. Os documentos em que oescore retornado pela função de similaridade for maior queum determinado limiar especificado por um especialistasão recuperados e enviados ao componente de critérios derelevância.

Apesar dos modelos tradicionais de recuperação de in-formações calcularem a similaridade entre os documentose a consulta do usuário ou a probabilidade do documentoser relevante para esta consulta, os termos são comparadospor igualdade. Quando comparado aos modelos vetorial eprobabilístico [4], o ARGOsearch se destaca porque já queutiliza similaridade textual, aumenta a cobertura dos resulta-dos, retornando um número maior de possíveis documentosde interesse. Note que os metadados que descrevem osdocumentos retornados podem conter valores similares aostermos da busca, considerando assim, variações de grafiacausadas por erros de cadastramento ou pela ausência deconhecimento do usuário.

Perceba que a função baseada em trigramas adotada pelocomponente de similaridade textual pode ser facilmentesubstituída por outra função específica mais adequada a umdeterminado contexto [5], [6].

B. Critérios de Relevância

Seja D o conjunto de documentos de uma coleção e Ro conjunto dos números reais, um critério de relevânciac : {D} → R é uma função que participa do processo deordenação de um conjunto de documentos. A função recebeum documento como parâmetro e retorna um valor numérico

Figura 2. Exemplo do cálculo da função de similaridade trigrammatching implementada no componente de similaridade textual. Os es-paços em branco são adicionados às palavras para compensar os caracteresque apareciam apenas em um trigrama.


- 8 -

8/19/2019 Anais Mcsul 2012

20/316

real. Quanto maior o valor retornado, maior a probabilidadede que o documento seja importante para o usuário.

O valor retornado por um critério de relevância pode sercalculado a partir de qualquer combinação das seguintesfontes de dados: metadados que descrevem o documento,estatísticas de uso do sistema de gerenciamento de bibliote-

cas e informações de contexto extraídas do perfil do usuário.Especialistas ligados à administração da biblioteca modelamseu conhecimento sobre a comunidade de usuários definindonovos critérios de relevância. Sabe-se que a maioria dosalunos procura por livros relacionados às disciplinas em queestão matriculados, portanto é interessante definir um critériode relevância que modele este comportamento. Por exem-plo, o especialista poderia definir uma função binária queretorne se o documento pertence à bibliografia de algumadas disciplinas do usuário. Também é do conhecimento doespecialista que os usuários preferem as edições mais novasdos documentos. Para modelar este comportamento bastariadefinir uma função que recupere dos metadados o número

da edição.Dois critérios de relevância aplicados ao mesmo conjunto

de documentos podem retornar distribuições de valoresmuito diferentes. Estas distribuições dependem do docu-mento analisado, do perfil do usuário e da natureza docritério de relevância. Por exemplo, o critério domínio doidioma retorna um valor binário, quantidade de reservasretorna um número natural e quantidade de empréstimos por semestre retorna um racional.

O ARGOsearch oferece uma arquitetura extensível paraordenação dos documentos que permite que o especialistaadicione ou remova critérios de relevância conforme julgarnecessário. Foram definidas duas métricas que combinam osvalores retornados pelos critérios e geram um ranking final.

Seja d ∈ D um documento da coleção, c um critério derelevância, sdc um escore retornado por c executado sobre d,e |D| a quantidade de documentos na coleção. A Equação 2define o potencial de relevância P dc de um documento paraum critério. Esta métrica normaliza os escores retornadospelos critérios de relevância para que valores com distribui-ções heterogêneas possam ser comparáveis.

P dc =

0, se

|D|d=1

sdc = 0sdc|D|d=1

sdc

, caso contrário (2)

A Tabela I apresenta um exemplo do cálculo do potencialde relevância considerando três documentos retornados pelocomponente de similaridade textual. Os escores individuaisretornados pelo critério de relevância quantidade de emprés-timos são divididos pelo somatório dos escores. O potencialde relevância representa o quão importante um documentoé em relação aos demais para o mesmo critério.

Seja wc ∈ R|0 ≤ wc ≤ 1 o peso de um critério e no número de critérios usados pelo ARGOsearch em umaconsulta do usuário. A Equação 3 define a estimativa de

d sdc P dc1 12 12/50 = 24%2 30 30/50 = 60%3 08 08/50 = 16%

c = quantidade de empréstimos

Tabela IEXEMPLO DO CÁLCULO DA MÉTRICA POTENCIAL DE RELEVÂNCIA

d P d c1 P d c2 Rd1 12/50 1/2 2 × 12/50 + 4 × 1/2 = 2,52 30/50 0/2 2 × 30/50 + 4 × 0/2 = 1,23 08/50 1/2 2 × 08/50 + 4 × 1/2 = 2,3

c1 = quantidade de empréstimosc2 = pertence à bibliografia indicada

Tabela IIEXEMPLO DO CÁLCULO DA MÉTRICA ESTIMATIVA DE RELEVÂNCIA

relevância de um documento Rd a partir de um conjunto decritérios. Esta métrica pondera os potenciais de relevânciade acordo com a importância de cada critério.

Rd =n

c=1

wc × P dc (3)

A Tabela II apresenta um exemplo do cálculo da métricaestimativa de relevância, considerando os mesmos três do-cumentos, usando os critérios quantidade de empréstimose pertence à bibliografia indicada com os pesos 2 e 4respectivamente. Cada potencial de relevância é multiplicadopelo seu peso e os valores ponderados são então somados. Ospesos adotados definem que o critério pertence à bibliografiaindicada é duas vezes mais importante do que quantidadede empréstimos.

O ranking final é gerado ordenando de forma decrescenteos documentos avaliados de acordo com a estimativa derelevância calculada, já que ela quantifica a possibilidadede um documento ser do interesse do usuário. Este rankingé devolvido ao sistema de gerenciamento de bibliotecas eapresentado como resultado da consulta do usuário. Consi-derando o exemplo apresentado nas Tabelas I e II, o rankinggerado é [d1, d3, d2]. Apesar de d2 ter o maior número deempréstimos (30), sua estimativa de relevância é a menorporque ele não pertence à bibliografia indicada ao usuário.

III. IMPLEMENTAÇÃO

O ARGOsearch foi implementado em PHP e utiliza oSGBD PostgreSQL para armazenar funções e operadoresde similaridade, índices e critérios de relevância. A funçãotrigram matching foi incorporada ao banco de dadosdo ARGOsearch através da instalação de uma contribuiçãoda comunidade de usuários do PostgreSQL denominadapg_trgm1. Além de calcular a similaridade textual baseada

1postgresql.org/docs/current/static/pgtrgm.html


- 9 -

8/19/2019 Anais Mcsul 2012

21/316

Figura 3. Exemplo de visão para o critério quantidade de exemplares.

em trigramas, este módulo permite a criação de índicesque aceleram a consulta aproximada. Optou-se por utilizarum índice invertido (Generalized Inverted Index) porque émais rápido para leitura e os metadados que descrevem osdocumentos de uma biblioteca não costumam ser alteradoscom frequência.

Os critérios de relevância foram implementados atravésde visões armazenadas no banco de dados do ARGOsearch.As visões permitem que um analista da base de dados possacriar critérios com maior liberdade, relacionando dados dosistema de gerenciamento de bibliotecas, dados acadêmicosou provenientes de outras fontes auxiliares. Dados pré-processados por outros sistemas também podem ser rela-cionados usando visões materializadas.

As visões seguem um padrão simples. Elas são compostaspelo campo id, que representa o código de um documento, epelo campo escore, que define o valor atribuído pelo critériode relevância para o documento (sdc). A Fig. 3 apresenta umexemplo de visão que implementa o critério de relevânciaquantidade de exemplares. Os exemplares são recuperadosdo esquema do sistema de gerenciamento de bibliotecas(sab), agrupados pelo número da obra a que se referem eentão contados.

Por fim, o especialista registra o critério de relevância

no banco de dados do ARGOsearch e associa a este opeso wc que pode ser alterado para dar maior ou menorimportância ao critério. Além disso, é necessário informara necessidade de identificação do usuário que realiza umaconsulta. Por exemplo, pertence à bibliografia indicada é umcritério que depende do usuário e número da edição modelao comportamento da comunidade como um todo.

IV. TRABALHOS RELACIONADOS

Ordenar documentos a partir de um consulta é um pro-blema bastante conhecido no contexto dos motores de buscana Web. A maioria dos buscadores utiliza modelos de recu-peração de informações híbridos [4] aliados a uma variação

do algoritmo PageRank [7]. No entanto, os principais sis-temas comerciais de biblioteca, apesar de disponibilizaremferramentas de busca, não solucionam o problema de formasatisfatória. A maioria dos sistemas adota apenas o modelobooleano de recuperação de informações [2].

Aleph2 é um exemplo de sistema de gerenciamento debibliotecas que fornece diversos serviços integrados ao catá-logo online de múltiplas bibliotecas como gerência de tran-

2exl.com.br/aleph.htm

sações e busca avançada. Um comportamento interessantedo sistema ocorre quando uma consulta do usuário contémapenas um termo e não retorna resultados. O sistema exibeoutros termos com grafia similar e o número de registrosassociado a cada um. Entretanto, o sistema não permite aosusuários realizar consultas aproximadas [8]. Por exemplo, a

consulta “A. Tanenbaum” não apresentaria como resultadoo livro intitulado “Estrutura de dados usando C” do autor“Tenenbaum, Aaron”.

Furtado et al. [9] propõem uma técnica de recupera-ção de informações personalizada em bibliotecas digitais.O trabalho, aplicado na Biblioteca Digital de LiteraturaBrasileira (BD-LB), consiste em armazenar as preferênciasdos usuários com o intuito de melhorar a estimativa darelevância dos documentos retornados por uma consulta.A abordagem reordena os resultados de acordo com umacombinação parametrizada das preferências individuais dousuário, mantidas em seu perfil, juntamente com a relevânciade cada item retornada por qualquer técnica de recuperação

de informações. As preferências do usuário são estimadascom base no histórico de navegação do usuário. A cadaacesso, são armazenados o autor e o gênero literário dodocumento visitado. Em futuras consultas, obras do mesmogênero ou autor são priorizadas. Cada documento do conjunto de resultados recebe dois pesos: o primeiro é a esti-mativa de relevância retornada pela técnica de recuperaçãode informações utilizada (tf × idf do modelo espacialvetorial [4]) e o segundo é extraído do perfil do usuário,sendo calculado com base na porcentagem de documentosvisualizados que tenham o mesmo autor ou o mesmo gêneroliterário. O sistema combina os pesos e utiliza o resultadopara gerar um ranking final.

A tabela III apresenta um comparativo entre os trabalhosrelacionados e o sistema ARGOsearch proposto neste artigo.ARGOsearch implementa consultas aproximadas utilizandofunções de similaridade, portanto considera variações degrafia entre os termos da consulta e dos metadados. Osistema proposto resolve o problema do usuário não sabera grafia exata do que está procurando, o que é comum emrelação aos nomes de autores.

Enquanto Aleph classifica os resultados considerando ape-nas a ordem natural de um determinado metadado (alfabéticaou numérica), outros trabalhos definem estratégias baseadasem métricas de ordenação específicas. Furtado et al. [9]

combina o resultado da função de ranking da técnica derecuperação de informações utilizada com a preferência dousuário, que é baseada no conteúdo dos metadados gêneroliterário e autor, extraídos do seu histórico de acessos. Estatécnica funciona apenas para bibliotecas digitais porque ébaseada no conteúdo dos documentos em formato digital.

Enquanto os outros sistemas são específicos para umdeterminado tipo de biblioteca, o ARGOsearch pode serutilizado tanto em bibliotecas tradicionais quanto digitais.Um especialista da biblioteca define múltiplos critérios de


- 10 -

8/19/2019 Anais Mcsul 2012

22/316

Característica Aleph [9] ARGO searchTipo de consulta Exata, por igualdade Exata, por igualdade Aproximada, por similaridadeMétrica de ordenação Alfabética Preferência do documento Critérios de relevância extensíveis

Numérica combinada com tf × idf Potencial (P dc) e Estimativa de relevância (Rdc)Metadados Quaisquer Gênero literário ou autor QuaisquerFonte de informação Metadados Histórico de acesso (usuário) Histórico de acesso (usuário e comunidade)

Conteúdo dos documentos Informações acadêmicas (disciplinas, cursos, vínculo)Tipo de biblioteca Tradicionais Digitais Tradicionais ou digitais

Identificação do usuário Dispensável Obrigatória DesejávelTabela III

COMPARATIVO ENTRE O ARGOsearch E OS TRABALHOS RELACIONADOS

relevância baseados em qualquer função sobre quaisquermetadados, extraídos de múltiplas fontes de dados incluindoo contexto implícito do usuário [10]. A métrica de ordenaçãodefinida calcula o potencial de cada critério em estimar arelevância de um documento e os combina em um valorúnico usado para geração do ranking. Outra vantagem doARGOsearch é que se o usuário não se identificar, o sistema

deixa de considerar o contexto e passa a utilizar apenas oscritérios de relevância extraídos das estatísticas do acesso dacomunidade como um todo.

V. AVALIAÇÃO EXPERIMENTAL

Uma série de experimentos foram realizados a fim de va-lidar empiricamente e avaliar a qualidade do ARGOsearch.Esses experimentos comparam a ordenação dos resultadosutilizando a métrica tf × idf do modelo espacial vetorialcomo baseline. Foi utilizado como caso de estudo o sistemade gerenciamento de bibliotecas da Universidade Federaldo Rio Grande – FURG. A amostra de dados coletada tem7.758 consultas executadas durante 30 dias, seus resultadose as ações dos usuários aplicadas sobre esses resultados.Foi utilizado o software Lucene3 que implementa o modeloespacial vetorial.

Para cada consulta, o comportamento dos dois sistemasfoi simulado gerando novos rankings com os mesmos do-cumentos a partir de diferentes parametrizações, os quaisforam comparados em função da qualidade. Essa qualidadefoi medida através da Média das Precisões Médias ( Mean Average Precision – MAP) [4], frequentemente utilizadapara avaliar sistemas de recuperação de informações Web,em que não se conhece todo o conjunto de documentos rele-vantes para cada consulta. As transações do usuário sobre os

resultados das consultas serviram de feedback implícito [11]para determinar a importância de um documento retornado.Documentos em que o usuário verificou a disponibilidadepara empréstimo ou efetuou uma reserva deveriam aparecernas primeiras posições do ranking. Devido à restrições deespaço, este artigo foca na heurística que atingiu os melhoresvalores de MAP (reservas) e não apresenta a configuraçãodos parâmetros.

3lucene.apache.org

O gráfico superior da Fig. 4 apresenta a precisão média(avg P ) de cada consulta considerando os rankings doARGOsearch e do Lucene. Note que as consultas estãoordenadas em termos de avg P para facilitar a comparaçãoentre os sistemas de recuperação de informações. A propostaapresentada neste artigo quase dobrou o número de consultascom avg P = 100% e obteve um acréscimo de 57% na

qualidade considerando a MAP. O gráfico inferior mostra ainfluência das informações de contexto usadas no algoritmode ranking do ARGOsearch. Cada série corresponde a umaconfiguração diferente usando como critérios de relevância:apenas o escore de similaridade, informações de contexto e acombinação dos critérios anteriores. Perceba a contribuiçãoexpressiva dos critérios de relevância que levam em contao contexto do usuário. Apesar dos escores de similaridadenão melhorarem significativamente os resultados, a consultaaproximada é essencial para aumentar a abrangência dosresultados e lidar com as variações de grafia na formacomo os nomes de autores são representados em referênciasbibliográficas.

Figura 4. Resultado dos experimentos.


- 11 -

8/19/2019 Anais Mcsul 2012

23/316

VI. CONCLUSÕES E TRABALHOS FUTUROS

Este artigo apresenta o ARGOsearch, um sistema derecuperação de informações baseado em similaridade ecritérios de relevância extensíveis que melhora a qualidadedo resultado das consultas realizadas em sistemas de ge-

renciamento de bibliotecas. Os critérios de relevância sãomodelados como funções que participam do processo deordenação de um conjunto de documentos. Eles podem serdefinidos a partir dos metadados descritivos da coleção, deestatísticas de uso do sistema da biblioteca e de informaçõesde contexto extraídas do perfil do usuário. Um administradorda biblioteca pode especificar novos critérios de relevânciasem conhecimento de programação de computadores.

Foram definidas duas métricas para ordenação dos re-sultados. O potencial de relevância normaliza os escoresretornados pelos critérios para que valores com distribuiçõesheterogêneas possam ser comparáveis. A estimativa de rele-

vância pondera os potenciais de relevância de acordo coma importância de cada critério e os combina em um únicovalor usado para ordenar os documentos e gerar o rankingfinal.

Por ser uma arquitetura genérica baseada em critériosde relevância extensíveis, o ARGOsearch pode ser adotadoem quaisquer sistemas que necessitem ordenar os resulta-dos de uma consulta de acordo com o perfil do usuárioque a executa, tendo como vantagem adicional considerarvariações de grafia já que realiza consultas por similari-dade. O ARGOsearch aumenta a cobertura dos resultadosquando comparado aos modelos tradicionais de recuperaçãode informações, retornando um número maior de possíveis

documentos de interesse do usuário.Quando comparado ao modelo vetorial de recuperação de

informações implementado pelo software Lucene, conside-rando a métrica MAP, o ARGOsearch melhorou em até 57%a qualidade dos rankings resultantes das consultas coletadaspor um mês do sistema de gerenciamento de bibliotecas daFURG.

A estratégia adotada pelas métricas de ordenação permiteque um especialista faça um ajuste fino do ARGOsearch,vinculando os pesos adequados a cada critério de relevância.Futuramente pretende-se implementar um novo componentepara o sistema ARGOsearch que utilize aprendizagem demáquina para determinar os melhores parâmetros da sintoniafina.

AGRADECIMENTOS

Os autores agradecem a Carlos Alberto Madsen, analistade TI do Núcleo de Tecnologia de Informação da FURG,pela coleta da amostra de dados utilizada nos experimentosapresentados neste artigo.

REFERÊNCIAS

[1] A. Al-Maskari and M. Sanderson, “The effect of user charac-teristics on search effectiveness in information retrieval,” Inf.Process. Manage., vol. 47, no. 5, pp. 719–729, 2011.

[2] R. A. Baeza-Yates and B. A. Ribeiro-Neto, Modern Informa-tion Retrieval. ACM Press / Addison-Wesley, 1999.

[3] R. C. Angell, G. E. Freund, and P. Willett, “Automaticspelling correction using a trigram similarity measure,” Inf.Process. Manage., vol. 19, no. 4, pp. 255–261, 1983.

[4] C. D. Manning, P. Raghavan, and H. Schutze, Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press, 2008.

[5] E. N. Borges, M. G. de Carvalho, R. Galante, M. A. Gon-çalves, and A. H. F. Laender, “An unsupervised heuristic-based approach for bibliographic metadata deduplication,” Inf.Process. Manage., vol. 47, no. 5, pp. 706–718, 2011.

[6] W. W. Cohen, P. Ravikumar, and S. E. Fienberg, “A compa-rison of string distance metrics for name-matching tasks,” in

IIWeb, 2003, pp. 73–78.

[7] L. Page, S. Brin, R. Motwani, and T. Winograd, “The page-rank citation ranking: Bringing order to the web.” StanfordInfoLab, Tech. Rep., 1999.

[8] H. V. Jagadish, A. O. Mendelzon, and T. Milo, “Similarity-based queries,” in Proceedings of the ACM Symposium onPrinciples of Database Systems. New York: ACM, 1995,pp. 36–45.

[9] C. A. Furtado, R. Willrich, R. Fileto, F. de L. Siqueira,and S. Tazi, “Custom ordering on digital library informationretrieval,” in Proceedings of the Brazilian Symposium on Multimedia and the Web. New York: ACM, 2009, pp. 28:1–

28:8.[10] V. Vieira, P. Tedesco, and A. C. Salgado, “Designing context-

sensitive systems: An integrated approach,” Expert Syst. Appl., vol. 38, no. 2, pp. 1119–1138, 2011.

[11] T. Joachims, L. Granka, B. Pan, H. Hembrooke, F. Radlinski,and G. Gay, “Evaluating the accuracy of implicit feedbackfrom clicks and query reformulations in web search,” ACM Trans. Inf. Syst., vol. 25, no. 2, 2007.


- 12 -

8/19/2019 Anais Mcsul 2012

24/316

A Reduced Kinetic Mechanism for Propane Flames

Greice S. Lorenzzetti AndreisUFRGS/PPGEQ

Porto Alegre, Rio Grande do Sul

Email: [email protected]

Ranon de Souza GomesUFRGS/PPGMAp



Álvaro Luiz De BortoliUFRGS/PPGMAp/PPGEQ


Telephone: +55 51 3308–6189

Fax: +55 51 3308–7301


Abstract—Propane is one of the simplest hydrocarbons thatcan be a representative of higher hydrocarbons used in manyapplications. Therefore, this work develops a ten-step reducedkinetic mechanism among 14 reactive species for the propanecombustion. The model is based on the solution of the flameletequations. The equations are discretized using the second-orderspace finite difference method, using LES (Large-Eddy Simu-lation). Obtained results compare favorably with data in theliterature for a propane jet diffusion flame. The main advantageof this strategy is the decrease of the work needed to solve the

system of governing equations.

I. INTRODUCTION

Propane is an important fuel and its high temperature

combustion is characterized by the rapid decomposition into

smaller C 1 − C 3 intermediates [1]. In combustion and au-toignition processes, propane breaks down to propene before

proceeding to products [2]. Propane is rapidly consumed on

the rich side of the flames to produce a large amount of C 1 andC 2 intermediates, especially at low strain rate conditions. Theattack by H and OH radicals are the major consumption pathsfor propane and the intermediate species, with the exception

of the acetylene where the O atom attack is dominant [1].

Chemical kinetic modeling has become an important tool forinterpreting and understanding the combustion phenomena [3].

A large amount of effort has been devoted to the development

of detailed and reduced kinetic mechanisms for hydrocarbon

combustion. Detailed kinetic mechanisms describing hydrocar-

bon combustion are conceptually structured in a hierarchical

manner, with H 2 and CO chemistry at the base, supplementedas needed by elementary reactions of larger chemical species

[4]. For the propane, detailed and reduced mechanisms were

developed in the works from Leung et al. [1], Leung and

Lindstedt [3], Qin et al. [4], Marazioti and Koutmos [5],

Curran et al. [6], Anetor et al. [7], among others.

According to Kennel et al. [8], reduced mechanisms for

propane premixed flames contains nine, six or four steps, and

according to Leung et al. [1], nine or seven steps for propane-

air diffusion flames are needed.

In this work, good agreement has been obtained between

data from the literature and predictions for the mass fraction

of the major species.

I I . OBTAINMENT OF THE REDUCED KINETIC MECHANISM

When detailed kinetic mechanisms are employed to analyze

flames, a conservation equation must be solved for each

species. Therefore, it is desirable to use simplified kinetic

mechanisms that describe the reaction system in terms of few

species. In this work is used a set of reactions for the propane

combustion given by the references [1], [9] and [10].

TABLE IPROPANE MECHANISM RATE COEFFICIENTS ( UNITS ARE mol, cm3 , s, K

AN D kJ/mol F OR [1], [10], A ND mol, cm3 , s, K A ND cal/mol F OR [9]).

Reactions A β Ea

Ref.1. O2 + H = OH + O 2.00E+14 0.00 70.3 [1]2. H 2 + O = OH + H 5.06E+04 2.67 26.3 [1]3. H 2 + OH = H 2O + H 1.00E+08 1.60 13.8 [1]4. H + H 2O = H 2 + OH 2.29E+09 1.40 18320 [9]5. H 2 + M = H + H + M 4.58E+19 -1.40 104400 [9]6. O2 + M = O + O + M 4.42E+17 -0.63 118900 [9]7. O + O + M = O2 + M 6.17E+15 -0.50 0 [9]8. O + H + M = OH + M 4.71E+18 -1.00 0 [9]9. H O2 + H = H 2O + O 3.00E+13 0.00 7.2 [1]10. H O2 + M = H + O2 + M 3.09E+12 0.52 48870 [9]11. H O2 + H = H 2 + O2 1.66E+13 0.00 823 [9]12. H O2 + OH = H 2O + O2 1.97E+10 0.96 -328.4 [9]13. H + H + M = H 2 + M 1.80E+18 -1.00 0 [1]14. C O + OH = C O2 + H 4.40E+06 1.50 -3.1 [1]15. H CO + O2 = C O + HO2 7.58E+12 0.00 410 [9]16. C H 2O + H = H CO + H 2 5.74E+07 1.90 2740 [9]17. C H 2 + O2 = C O + OH + H 6.50E+12 0.00 6.3 [1]18. C H 2 + O2 = C O2 + H + H 6.50E+12 0.00 6.3 [1]

19. C H 3 + H = C H 2 + H 2 1.80E+14 0.00 63 [1]20. C H 3 + O2 = C H 2O + OH 3.40E+11 0.00 37.4 [1]21. CHCO + O = C O + CO + H 1.00E+14 0.00 0 [1]22. C 2H + O2 = CHCO + O 5.00E+13 0.00 3.6 [1]23. C 2H 2 + OH = C 2H + H 2O 1.00E+13 0.00 29.3 [1]24. C 2H 3 = C 2H 2 + H 2.00E+14 0.00 166.29 [1]25. C 2H 4 + O = C H 3 + CO + H 1.60E+09 1.20 3.1 [1]26. C 2H 4 + OH = C 2H 3 + H 2O 3.00E+13 0.00 12.6 [1]27. C 2H 4 + H = C 2H 3 + H 2 5.07E+07 1.93 12950 [9]28. C 2H 4 + O = C H 3 + HC O 8.56E+06 1.88 183 [9]29. C 3H 6 = C 2H 3 + CH 3 2.73E+62 -13.28 123200 [9]30. i − C 3H 7 = C 2H 4 + CH 3 6.30E+13 0.00 154.5 [1]31. i − C 3H 7 + O2 = C 3H 6 + HO2 1.00E+12 0.00 20.9 [1]32. C 3H 8 + O2 = i − C 3H 7 + HO2 4.00E+13 0.00 199 [10]33. C 3H 8 + OH = i − C 3H 7 + H 2O 1.05E+10 0.97 1586 [9]

The reduction of the chemical kinetic mechanism is based

on following steps [11]:

• Estimate the order of magnitude of the reaction rate

coefficients and define the main chain;

• Apply partial equilibrium and steady-state assumptions;

• Identify global reactions and their principal rates;

• Justify the assumptions by asymptotic analysis.

The reaction rate coefficients are calculated using the mod-

ified Arrhenius equation, for T = 900 K ,

kf = AT β exp

−

Ea

RT

(1)


- 13 -

8/19/2019 Anais Mcsul 2012

25/316

where A is the frequency factor, T the temperature, β thetemperature exponent, Ea the activation energy, and R the gasconstant. The main chain is selected based on the coefficients

k of each elementary reaction f , and is presented in the Fig.1.

i-C3H7

C2H4

C3H6

CH2O

C2H2

CO

C3H8

H2O

CO2H2

Fig. 1. Diagram of the main chain for the propane reduced mechanism.

The reduction strategy is based on the introduction of

steady-state and partial equilibrium assumptions. For a ho-

mogeneous system, the steady-state hypothesis is valid for

those intermediate species that are produced by slow reactions

and consumed by fast reactions, such that their concentration

remains small [12]. The assumption of partial equilibrium may

be justified when the rate coefficients of both the forward and

backward steps of a single reaction are much larger than all

other rate coefficients [11].

After applying the hypothesis of partial equilibrium for

those reactions with high specific forward and backward

rates, it remains the reactions of the Table I. Considering the

steady-state assumption for the species C 2H 3, C 2H , CHCO,CH 3, HCO , HO2 and O, it results the following ten-stepmechanism among 14 species for the propane

I 2C 3H 8 + O2 + H = i −C 3H 7 + C 2H 4

+CH 2 + 2H 2O

II i− C 3H 7 + OH = C 3H 6 + H 2O

III C 3H 6 = C 2H 2 + CH 2 + H 2

IV C 2H 4 + 0.6O2 = 0.6C 2H 2 + 0.4CH 2O

+0.4CO + 0.6H 2 + 0.4H 2O

V 2CH 2 + 2O2 = CO + CO2 + OH + 3H

V I C 2H 2 + 1.5O2 = 2CO + H 2O

V II CH 2O = CO + H 2

V III CO + H 2O = CO2 + H 2

IX 3H 2 + O2 = 2H 2O + 2H

X H + H + M = H 2 + M

where M is an inert needed to remove the bond energy thatis liberated during recombination.

The obtained reduced mechanism can be justified by an

asymptotic analysis. For the set of elementary reactions shown

in the Table I, the balance equations can be written as

wO2 = −w1 − w6 + w7 + w10 + w11 + w12 − w15

−w17 −w18 − w20 −w22 − w31 −w32

wH 2 = −w2 − w3 + w4 −w5 + w11 + w13 + w16

+w19 + w27

wH 2O = +w3 − w4 + w9 + w12 + w23 + w26 + w33

wOH = +w1 + w2 − w3 + w4 + w8 − w12 −w14

+w17 + w20 − w23 −w26 − w33

wHO2 = −w9 − w10 −w11 − w12 + w15 + w31 + w32

wH = −w1 + w2 + w3 −w4 + 2w5 −w8 −w9

+w10 −w11 − 2w13 + w14 − w16 + w17

+2w18 −w19 + w21 + w24 + w25 −w27

wO = +w1 − w2 + 2w6 − 2w7 − w8 + w9 −w21

+w22 −w25 − w28

wC 3H 8 = −w32 − w33

wi−C 3H 7 = −w30 − w31 + w32 + w33

wC 3H 6 = −w29 + w31

wC 2H 4 = −w25 − w26 −w27 − w28 + w30

wC 2H 3 = −w24 + w26 + w27 + w29

wC 2H 2 = −w23 + w24

wC 2H = −w22 + w23

wCHCO = −w21 + w22

wCH 3 = −w19 − w20 + w25 + w28 + w29 + w30

wCH 2 = −w17 − w18 + w19wCH 2O = −w16 + w20

wHCO = −w15 + w16 + w28

wCO = −w14 + w15 + w17 + 2w21 + w25

wCO2 = +w14 + w18

where wk represents the reaction rate of the reaction k. Thepositive sign refers to the species which appears as products in

the elementary reaction, while the negative sign refers to the

species that appear as reactants. For example, in the reaction

1: O2 + H = OH + O , wO2 = −w1 and wOH = +w1,repeating this procedure for all other species and reactions of

the mechanism.The application of the steady-state hypothesis for the species

C 2H 3, C 2H , CHCO, C H 3, H CO , H O2 and O, leads to 8algebraic equations among the reaction rates wk:

w8 = +w1 −w2 + 2w6 − 2w7 + w9 − w25 −w28

w12 = −w9 −w10 − w11 + w16 + w31 + w32 + w28

w15 = +w16 + w28

w18 = +4w1 − 2w3 + 2w4 + 4w6 − 4w7 + 4w9 + 2w10

+2w11 − 2w14 − 2w16 + w17 + w20 − 2w23


- 14 -

8/19/2019 Anais Mcsul 2012

26/316

−w25 − 2w26 − 3w28 + 2w30 − 3w32 − 3w33

w19 = −w20 + w25 + w28 + w29 + w30

w21 = +w23

w22 = +w23

w24 = +w26 + w27 + w29

Thus, the balance equations can be rewritten as

wO2 = −5w1 + 2w3 − 2w4 − 5w6 + 5w7 − 5w9

−2w10 − 2w11 + 2w14 + 2w16 − 2w17 − 2w20

+w23 + w25 + 2w26 + 3w28 − 2w30 + 3w32

+3w33

wH 2 = −w2 − w3 + w4 −w5 + w11 + w13 + w16

−w20 + w25 + w27 + w28 + w29 + w30

wH 2O = +w3 − w4 −w10 − w11 + w16 + w23 + w26

+w28 + w31 + w32 + w33

wOH = +2w1 − w3 + w4 + 2w6 − 2w7 + 2w9

+w10 + w11 −w14 − w16 + w17 + w20 −w23

−w25 − w26 − 2w28 −w31 − w32 −w33

wH = +6w1 + 2w2 − 3w3 + 3w4 + 2w5 + 6w6

−6w7 + 6w9 + 5w10 + 3w11 − 2w13 − 3w14

−5w16 + 3w17 + 3w20 − 3w23 −w25 − 3w26

−6w28 + 3w30 − 6w32 − 6w33

wC 3H 8 = −w32 −w33

wi−C 3H 7 = −w30 −w31 + w32 + w33

wC 3H 6 = −w29 + w31

wC 2H 4 = −w25 −w26 − w27 −w28 + w30

wC 2H 2 = −w23 + w26 + w27 + w29

wCH 2 = −4w1 + 2w3 − 2w4 − 4w6 + 4w7 − 4w9

−2w10 − 2w11 + 2w14 + 2w16 − 2w17 − 2w20

+2w23 + 2w25 + 2w26 + 4w28 + w29 −w30

+3w32 + 3w33

wCH 2O = −w16 + w20

wCO = −w14 + w16 + w17 + 2w23 + w25 + w28

wCO2 = +4w1 − 2w3 + 2w4 + 4w6 − 4w7 + 4w9

+2w10 + 2w11 − w14 − 2w16 + w17 + w20

−2w23 −w25 − 2w26 − 3w28 + 2w30 − 3w32

−3w33

resulting in the mechanism I −X . From the reactions I −X , itis observed that the production rates of the 14 species, which

appear explicitly in the reduced mechanism, can be expressed

in terms of 10 global rates as:

wO2 = −wI − 0.6wIV − 2wV − 1.5wV I − wIX

wH 2 = wII I + 0.6wIV + wV II + wV I I I − 3wIX

+wX

wH 2O = 2wI + wII + 0.4wIV + wV I −wV I I I

+2wIX

wOH = −wII + wV

wH = −wI + 3wV + 2wIX − 2wX

wC 3H 8 = −2wI

wi−C 3H 7 = wI −wII

wC 3H 6 = wII −wII I

wC 2H 4 = wI −wIV

wC 2H 2 = wII I + 0.6wIV − wV I

wCH 2 = wI + wII I − 2wV

wCH 2O = 0.4wIV − wV II

wCO = 0.4wIV + wV + 2wV I + wV II −wV I I I

wCO2 = wV + wV I I I

where

wI = 0.5(w32 + w33)

wII = w30 + w31 − 0.5(w32 + w33)

wII I = w29 + w30 − 0.5(w32 + w33)

wIV = w25 + w26 + w27 + w28 −w30

+0.5(w32 + w33)

wV = 2w1 −w3 + w4 + 2w6 − 2w7 + 2w9 + w10

+w11 −w14 − w16 + w17 + w20 −w23 − w25

−w26 − 2w28 + w30 − 1.5(w32 + w33)

wV I = w23 + 0.6w25 − 0.4w26 − 0.4w27 + 0.6w28

+0.4w30 − 0.2(w32 + w33)

wV II = w16 − w20 + 0.4(w25 + w26 + w27 + w28

−w30) + 0.2(w32 + w33)

wV I I I = 2w1 −w3 + w4 + 2w6 − 2w7 + 2w9 + w10

+w11 −w16 − w23 −w26 − w28 + w30−1.5(w32 + w33)

wIX = w1 + w6 − w7 + w9 − 0.5(w23 + w25 + w28

+w32 + w33)

wX = w1 −w2 − w5 + w6 −w7 + w9 − w10 + w13

+w16 − 0.5w23 − 1.5w25 − 0.5w28

III. NUMERICAL P ROCEDURE

To validate the reduced mechanism developed for the

propane, consider the simulation of a jet diffusion flame. For

the combustion process, the set of equations for the chemistry

includes the temperature, mixture fraction and species mass

fraction equations. Favre filtering, or density weighted Favrefiltering, becomes convenient when writing the governing

equations for turbulent flows. The variables are Favre averaged

or density weighted by f = ρf/ρ, where the bar denotesthe standard LES (Large-Eddy Simulation) filtering [13], [14],

and ρ is the density. In these results it is employed theLagrangian flamelet model for the chemistry, which allows

to decouple the fluid flow from the chemistry problem. As

combustion occurs in a thin layer of the flame, where the local

mixture fraction gradient is sufficiently high, we introduce an


- 15 -

8/19/2019 Anais Mcsul 2012

27/316

orthogonal coordinate system attached to the surface of the

stoichiometric mixture. The equations in nondimensionalised

form can be derived by applying a spatial, density-weighted

filter, resulting in for the:

• Mixture fraction

∂ (ρ

Z )

∂t +

∂ (ρ

uj

Z )

∂xj=

∂

∂xj

µt

ReSc

∂

Z

∂xj

(2)

• Temperature

∂ T ∂τ −

aχ2

∂ 2 T ∂ Z 2 = ̇wT (3)

• Species mass fractions

∂ Y i∂τ −

aχ2 Le

∂ 2 Y i∂ Z 2 = ± ̇wi (4)

where the “∼” denotes the Favre averaged variables; Z isthe mixture fraction, Y i the mass fraction of the species i,t the time,

uj the velocity vector, xj the spatial coordinate,

µt the turbulent viscosity, τ the time defined in the coordinate

system attached to the stoichiometric surface, a = ∆ZZ st(1−Z st), ∆Z ∼ 2Z st, χ is the scalar dissipation rate, ̇wT =(∑r

k=1 Qk wk) /c p, ̇wi = W i∑rk=1 ν ik wk the reaction rate of the species i, Qk the combustion heat of the reaction k , c p thespecific heat capacity at constant pressure, W i the molecularweight of species i, ν ik the stoichiometric coefficients of thespecies i in the reaction k, and wk the reaction rate of thereaction k; Re is the Reynolds, Sc the Schmidt, and Le theLewis numbers.

The stoichiometric mixture fraction is obtained considering

the global mechanism for propane combustion,

C 3H 8 + 5O2 = 3CO2 + 4H 2O (5)

through the expression

Z st =

1 +

ν Y C 3H 8,1Y O2,2

−1

(6)

where ν is the stoichiometric mass ratio, Y C 3H 8,1 the massfraction of fuel in the fuel stream (Y C 3H 8,1 = 1), and Y O2,2 themass fraction of oxygen in the oxidizer stream ( Y O2,2 = 0.21).

The differential equations are discretized based on the

central second order finite difference scheme. To check the

reduced mechanism two approaches were adopted. First, the

mechanism was implemented in the solver DASSL. After, the

flamelet equations were implemented.

IV. SOLVER DASSLThis solver implements the Backward Differentiation For-

mulas of orders one through five to solve Implicit differential

equations (IDE) for initial values of y and y0. These valuesmust be consistent, that is, if t0, y0 and y

′

0 are the given initial

values, they must satisfy f (t0, y0, y′

0) = 0 [15]. The resultingnonlinear system at each time-step is solved by Newton’s

method.

The subroutine solves the system from t0 to tout (finaltime of integration). It also allows to continue the solution

to get results at additional tout. This is the interval mode of operation. Intermediate results can also be obtained easily by

using the intermediate-output capability. The linear systems

are solved using routines from the LINPACK subroutine

package [16]. Error handling is accomplished using routines

from the SLATEC common mathematical library package.

This code performs well for stiff ODEs and for DAEs of

moderate size, where it is appropriate to treat the Jacobian

matrix with dense or banded direct LU decomposition. For

large-scale stiff ODE and DAE problems, it should be consider

to employ the DASPK. For ODE or DAE problems which

must stop at the root of a given function of the solution, the

user should consider DASKR. Moreover, the code includes an

extensive amount of documentation (see Petzold [17]).

Although DASSL is a code written for problems of index

≤ 1, it can handle some of the higher index problems by

adjusting the error control.

The results produced for the principal mass fractions of

chemical species of the reduced mechanism are presented in

the Table II. Satisfactory results were obtained compared to

the results given by Leung et al. [1] (Table II).TABLE II

RESULTS FROM SOLVER DASSL.

Mass fraction Results from DASSL Data [1]

Y C 3H 8 0.000000000000000E+00 0.0000Y O2 0.000000000000000E+00 0.0000Y H 2O 0.154535365116772E+00 0.1420Y CO2 0.793807529862030E-01 0.0802Y CO 0.598568131360495E-01 0.0607Y H 2 0.331286126648532E-01 0.0340

The Fig. 2 presents the mass fractions for the C 3H 8, O2 andH 2O along the time. The results from solver DASSL shows

the decreasing of the fuel and oxidant, and the increasing of the product H 2O during the burn.

0 1 2 3 4 5 6

x 10−11

−0.05

0

0.05

0.1

0.15

0.2

Time

M a s s F r a c t i o n

Yc3h8

Yo2

Yh2o

Fig. 2. Numerical results for the mass fraction of fuel, oxidant andwater vapor, along the time obtained via DASSL (for the reduced kineticmechanism).


- 16 -

8/19/2019 Anais Mcsul 2012

28/316

V. NUMERICAL R ESULTS

Now, it is presented the numerical results for the equations

(2)−(4). The numerical results are compared with the skeletal

chemical mechanism of 87-step for the propane [1]. In the

figures, numerical results are indicated with “num”.

Figure 3 shows the comparison for the propane mass

fraction along the mixture fraction space. The mixture fraction

measures the reactants mixing and is mainly related to thelarge scale motions of the flow. The solution indicates the

decreasing behavior of the propane mass fraction.

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

Mixture Fraction


Yc3h8−Leung et al.[1]Yc3h8−num

Fig. 3. Numerical results for the mass fraction of fuel along the mixturefraction space.

The behavior of the oxidizer O2 is given in the Fig. 4. Forthe reduced mechanism proposed, the mass fraction of O2

decreases more slowly.

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

Mixture Fraction


Yo2−Leung et al.[1]Yo2−num

Fig. 4. Numerical results for the mass fraction of O2 along the mixturefraction space.

Figures 5 shows the mass fractions for the major species,

H 2O and CO2. The H 2O species was well predicted. The

carbon dioxide mass fraction was reasonably well predicted.

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 10

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

0.16

Mixture Fraction


Yh2o−Leung et al.[1]Yh2o−numYco2−Leung et al.[1]Yco2−num

Fig. 5. Numerical results for the mass fraction of H 2O and C O2 along themixture fraction space.

VI . CONCLUSIONS

In this work we have developed a method to obtain a

reduced kinetic mechanism for propane diffusion flames,

considering steady-state and partial equilibrium assumptions.

Good agreement has been obtained between predictions and

measurements for the major species H 2O and CO2. Themain advantage of the strategy is the decrease of the work

needed to solve the resultant system of chemical equations.

Such reduction is proportional to the number of reactions of

the complete mechanism, i. e., a decrease of one order of

magnitude compared to the skeletal mechanism of 87-step for

methane [1].

ACKNOWLEDGMENTS

This research is being developed at the Federal University

of Rio Grande do Sul - UFRGS. Andreis and Gomes thank the

financial support from the Coordenaç ˜ ao de Aperfeiçoamento

de Pessoal de N ́ ıvel Superior - CAPES - Brazil, and Prof.

De Bortoli gratefully acknowledges the financial support from

the Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient ́ ıfico e Tec-

nol´ ogico - CNPq - Brazil, under process 303007/2009-5.

REFERENCES

[1] K. M. Leung, R. P. Lindstedt and W. P. Jones, Reduced kinetic mech-anisms for propane diffusion flames. In: Reduced Kinetic Mechanisms

for Applications in Combustion Systems, N. Peters and B. Rogg (Eds.),Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 259–283, 1993.

[2] M. V. Petrova and F. A. Williams, A small detailed chemical-kineticmechanism for hydrocarbon combustion, Combustion and Flame, 144,526–544, 2006.

[3] K. M. Leung and R. P. Lindstedt, Detailed kinetic modeling of C 1 −C 3alkane diffusion flames, Combustion and Flame, 102, 129–160, 1995.

[4] Z. Qin, V. V. Lissianski, H. Yang, W. C. Gardiner, S. G. Davis andH. Wang, Combustion chemistry of propane: A case study of detailed reaction mechanism optimization, Proceedings of the Combustion Insti-tute, 28, 1663–1669, 2000.


- 17 -

8/19/2019 Anais Mcsul 2012

29/316

[5] P. E. Marazioti and P. Koutmos, A reduced multi-step chemistry scheme for the oxidation of propane suitable for use into complex reactive flow calculations, Eρευνητικές ∆ραστηριóτητες στα Φαιν ́oµεναP oής P ευστ ́ων στην Eλλάδα, 246–253, 2002.

[6] H. J. Curran, T. M. Jayaweera, W. J. Pitz and C. K. Westbrook, Adetailed modeling study of propane oxidation, Western States Sectionof the Combustion Institute, 1–6, 2004.

[7] L. Anetor, E. Osakue and C. Odetunde, Reduced mechanism approach of modeling premixed propane-air mixture using ANSYS Fluent , EngineeringJournal, 16 (1), 67–86, 2012.

[8] C. Kennel, F. Mauss and N. Peters, Reduced kinetic mechanisms for premixed propane-air flames. In: Reduced Kinetic Mechanisms for Appli-cations in Combustion Systems, N. Peters and B. Rogg (Eds.), Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 123–141, 1993.

[9] M. Mehl, H. J. Curran, W. J. Pitz and C. K. Westbrook, Iso-octane, Version 3, Consulted in: 15 July 2011, , 2009.

[10] The San Diego Mechanism: Chemical-Kinet ic Mech-anisms for Combustion Applications, Mechanical andAerospace Engineering (Combustion Research), Universityof Cali fornia at San Di ego, Consult ed i n: 21 June 2012,,2011.

[11] N. Peters, Systematic reduction of flame kinetics: Principles and details. In: Dynamics of Reactive Systems. Part I: Flames, A. L. Kuhl et al.(Eds.), Progress in Astronautics and Aeronautics, American Institute of

Astronautics and Aeronautics, Monmouth Junction, 67–86, 1988.[12] S. R. Turns, An Introduction to Combustion: Concepts and Applications,

McGraw-Hill, Singapore, 2nd ed., 2000.[13] H. Steiner and W. K. Bushe, LES of Nonpremixed Turbulent Reacting

Flows with Conditional Source Term Estimation, CTR - Annual ResearchBriefs, 23–34, 1998.

[14] D. Veynante and L. Vervisch, Turbulent combustion modeling, Progressin Energy and Combustion Science, 28, 193–266, 2002.

[15] K. E. Brenan, S. L. Campbell and L. R. Petzold, Numerical Solutionof Initial-Value Problems in Differential-Algebraic Equations, Society forIndustrial and Applied Mathematics, 2nd ed., 1996.

[16] J. J. Dongarra, J. R. Bunch, C. B. Moler and G. W. Stewart, LINPACK Users Guide, Society for Industrial and Applied Mathematics, Philadel-phia, 1979.

[17] L. R. Petzold, A Description of DASSL: A Diffential/Algebraic SystemSolver , Sandia National Laboratiries, Livermore, report 1982.


- 18 -

8/19/2019 Anais Mcsul 2012

30/316

Abstract—The present paper shows a numerical study

concerned with the geometrical optimization of a vortex tubedevice by means of Constructal Design for several inletstagnation pressures. In the present study, it is evaluated a vortextube with two-dimensional axisymmetric computational domainwith dry air as the working fluid. The compressible andturbulent flows are numerically solved with the commercial CFDpackage FLUENT, which is based on the Finite Volume Method.

The turbulence is tackled with the k-ε model into the ReynoldsAveraged Navier-Stokes (RANS) approach. The geometry hasone global restriction, the total volume of the cylindrical tube,

and four degrees of freedom: d 3 / D (the ratio between thediameter of the cold outlet and the diameter of the vortex tube), d 1 / D (the ratio between the diameter of the inlet nozzle and thediameter of the vortex tube), L2 / L (the ratio between the length ofthe hot exit annulus and the length of the vortex tube) and D / L

(the ratio between the diameter of the vortex tube an

Documents

Anais Mcsul 2012