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Doctoral Thesis
DOI
https://doi.org/10.11606/T.18.2017.tde-12122016-112951
Document
Author
Full name
Patrícia Diniz Martins
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Carlos, 2016
Supervisor
Committee
Poleto, Cristiano (President)
Assis, Leonardo Campos de
Cunha, Pedro
Mauad, Frederico Fabio
Miranda, Renato Billia de
Title in Portuguese
Estimativa da concentração de sedimentos utilizando a teoria da entropia
Keywords in Portuguese
Modelagem
Recursos hídricos
Sedimentologia
Abstract in Portuguese
A preocupação com a qualidade das águas vem promovendo o desenvolvimento de técnicas cada dia melhores de monitoramento e controle. Como os sedimentos transportam a maior parte dos contaminantes da água, seu estudo é fundamental. Diante do elevado número de variáveis existentes para a determinação da concentração de sedimentos e elevados custos de campanhas de monitoramento, torna-se necessário o desenvolvimento de métodos mais acessíveis e que tragam resultados práticos satisfatórios. Para tanto, este trabalho trata da aplicação da teoria da entropia, um método probabilístico, para determinar a concentração de sedimentos em calhas com diversas concentrações e granulometrias. Para isso, foi proposta uma relação entre os parâmetros da teoria da entropia com a finalidade de reduzir o esforço computacional. Os resultados mostraram-se satisfatórios para concentrações acima de 10 g/L com R² superiores a 0,88. Os erros quadráticos calculados neste trabalho foram inferiores aos encontrados quando utilizada a teoria da entropia por Tsallis e pela Equação de Rouse, modelos clássicos de determinação do perfil de concentração de sedimentos. A técnica também foi aplicada a jusante e no interior do Reservatório de Mogi. Pode-se observar que é possível utilizar a teoria da entropia para simular o perfil de concentração de sedimentos em reservatórios, uma vez que a utilização da relação entre os parâmetros facilita os cálculos, reduz o número de parâmetros modelados e consequentemente o esforço computacional além de representar melhor as variações da concentração de sedimentos ao longo do perfil. A aplicabilidade do modelo proposto e a facilidade da utilização do método probabilístico, já que não necessita fornecer os dados de condições hidráulicas do leito, nem mesmo de granulometria, torna-o viável.
Title in English
Estimation of sediment concentration using the theory of entropy
Keywords in English
Modeling
Sedimentology
Water resources
Abstract in English
The concern about quality of water has been promoting the development of each day better monitoring and control techniques. As sediments transport most water contaminants, their study is fundamental. Given the large number of variables for determining sediment concentration and high costs of monitoring campaigns, it becomes necessary to develop more accessible methods which bring satisfactory practical results. Therefore, this work deals with application of the theory of entropy, a probabilistic method to determine concentration of sediments in river channels with various concentrations and particle sizes. For this purpose, it was proposed a relationship between the theory of entropy parameters in order to reduce the computational effort. The results were satisfactory at concentrations above 10 g/L with R² greater than 0.88. The calculated squared errors in this study were lower than those found when using the theory of entropy by Tsallis and the equation of Rouse, classic models for determining the sediment concentration profile. The technique was also applied to downstream and inside the Mogi reservoir. It can be observed that it is possible to apply the theory of entropy to simulate sediment concentration profile of reservoirs, since the use of the relationship between parameters facilitates calculations, reduces the number of modeled parameters and consequently the computational effort as well as better represents the variation of sediment concentration along the profile. The applicability of the proposed model and the ease of using the probabilistic method, since it does not need provide data of hydraulic bed conditions not even grain size, make it feasible.
 
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Publishing Date
2017-01-17
 
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