We present a method to estimate the basement relief as well as the density contrast at the surface and the hyperbolic decaying factor of the density contrast with depth, assuming that the gravity anomaly and the depth to the basement at a few points are known. In both cases, the interpretation model is a set of vertical rectangular 2D prisms whose thicknesses are parameters to be estimated and that represent the depth to the interface separating sediments and basement. The solutions to both problems are stable because of the incorporation of additional prior information about the smoothness of the estimated relief and the depth to the basement at a few locations, presumably provided by boreholes. The method was tested with synthetic gravity anomalies produced by simulated sedimentary basins with smooth relief, providing not only well-resolved estimated relief, but also good estimates for the density contrasts at the surface and for the decaying factors of the density contrast with depth. The method was applied to the Bouguer anomaly from Recôncavo Basin, estimating the surface density contrast and the decaying factor of the density contrast with depth as [Formula: see text] and [Formula: see text], respectively.

No abstract

Os inúmeros trabalhos científicos, recentemente divulgados, sobre projetos aplicados ao desenvolvimento sustentável, têm considerado uma combinação de métodos como o AHP (Analytical Hierarchy Process) e o GIS (Geographic Information Systems), por exemplo. Esses procedimentos possibilitam a identificação dos principais critérios, úteis na formulação cadastral, em um formato numérico, para o problema dos resíduos sólidos. O presente artigo apresenta um Processo de Modelagem Matemática e Computacional (PM2C), que se beneficia da resposta gerenciada pelos métodos AHP e GIS, implementando relações funcionais que ajustem as n dimensões da Matriz de Critérios. O trabalho tem como objetivo predominante estabelecer as Soluções Convencional e Ótima para o problema da localização da área propícia à construção de um aterro sanitário. As estratégias, matemática e computacional, empregam o Método de Cramer e o Método dos Pontos Interiores (Prime-dual) na confecção dos algoritmos. Os resultados, expressos nas formas analítica e gráfica, exibem os valores individuais para cada critério envolvido no fenômeno. A comparação, entre as matrizes das soluções, denota a importância da incorporação das condições iniciais, relacionadas aos efeitos sociais e econômicos, e das restrições de segurança ambiental, nos algoritmos modelados. Fundamentado nessas premissas, foi possível a simulação de cenários que demonstram, com altíssima precisão, os melhores valores dos critérios úteis à tomada de decisão da seleção da área ótima para a implantação de um aterro sanitário.

Este artigo propõe um método baseado em algoritmo genético (AG) para o despacho ótimo com restrição de segurança de redes integradas de energia elétrica e gás natural, considerando cenários operacionais em ambos os sistemas de energia, demonstrando a importância do ensino interdisciplinar nos conteúdos acadêmicos de Matemática, Física e Computação na modelagem de problemas das Engenharias. A formulação matemática do problema de otimização consiste em uma função multiobjetivo que visa minimizer, tanto os custos da geração térmica (utilizando processos baseados em óleo diesel e gás natural), quanto à produção e ao transporte do gás natural. O sistema gás-eletricidade é modelado por dois grupos separados de equações não lineares, que são resolvidos pela combinação do método de Newton com AG. A aplicabilidade do método proposto é testada na rede de gás belga integrada ao sistema de teste IEEE de 14 barras e em uma rede de gás natural de 15 nós integrada ao sistema de teste IEEE-118 barras. Os resultados demonstram, com excelentes níveis de precisão e acurácia, que o método proposto oferece soluções eficientes e seguras para diferentes cenários de operação em ambos os sistemas de energia, doravante o estudo de caso executado pelo grupo de pesquisa Gradiente de Modelagem Matemática e Simulação Computacional – GM²SC, vinculado ao Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Pará – IFPA Campus Ananindeua.

This paper aims to present and run a composite model using Genetic Algorithm (GA) and Particle Swarm (PSO), with the assistance of parallel computing methods, to optimize the electrical distribution in a power grid based on an IEEE 14-bus system. The mathematical-computational modeling allows using the objective function to analyze the cost in relation to power or voltage as independent variables, and it is the bridge for the connection between the 2 implemented algorithms. The results presented in this article demonstrate that the methodology was implemented splendidly, in addition to obtaining an excellent computational cost and complying with the physical restrictions of network security, it also achieved global solutions in its optimization.