Modelo vazão-velocidade para avaliação de potencial hidrocinético
| Ano de defesa: | 2018 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
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| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Pará
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil
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| Departamento: |
Instituto de Tecnologia
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Inglês: | |
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| Link de acesso: | http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/10186 |
Resumo: | A rede de informações hidrológicas brasileira disponibiliza dados de vazões diários, contudo, as informações de velocidades diárias não estão disponíveis em séries históricas. O inventário de velocidades dos rios é importante para muitas aplicações, e uma delas é o estudo de potencial hidrocinético, inclusive a jusante de centrais hidrelétricas. Portanto, o trabalho propõe um modelo denominado Vazão Velocidade que determina a velocidade média diária, a forma geométrica e a distribuição do perfil logarítmico de velocidade da seção transversal de rios a partir de dados de vazão diária. O modelo foi aplicado inicialmente em uma pequena bacia hidrográfica com dados de vazão e a validação foi realizada utilizando o erro médio quadrático – RMSE, o erro médio quadrático relativo - RRMSE, a razão do desvio padrão de observação – RSR e a porcentagem de viés – PBIAS. Posteriormente, o modelo foi aplicado às bacias hidrográficas dos rios Amazonas, São Francisco e Paraná (maiores bacias do Brasil), usando a maior e menor vazão da série histórica. A maior e menor velocidade média encontrada no rio Amazonas foi de 2,27 ms-1 e 0,735 ms-1 na seção transversal de Óbidos para uma vazão de 266 897 m³s-1 e 72 480 m³s-1, respectivamente. Os principais contribuintes do rio Amazonas, com exceções dos rios Trombetas, Madeira e Xingu, apresentam velocidades médias diárias abaixo de 2 ms-1 para o período de cheia, porém, no período de estiagem as velocidades médias diárias de todos são abaixo de 0,5 ms-1. O rio São Francisco, nas seções transversais estudadas ao longo de sua extensão, apresenta velocidades entre 3,087 ms-1 a 1,679 ms-1 para o período de cheia e no período de estiagem as velocidades estão entre 0,437 ms-1 a 0,116 ms-1. Já no rio Paraná, as velocidades estão entre 2,167 ms-1 a 1,504 ms-1 e 0,594 ms-1 a 0,118 ms-1 para a maior e menor vazão, na devida ordem. Verificou-se que o rio Amazonas tem potencial hidrocinético que pode ser explorado durante o ano todo. Na bacia do São Francisco, somente no período de maiores vazões há potencial para a instalação de turbinas hidrocinéticas, idem para a bacia do rio Paraná. É claro que, em pontos dos rios onde existam centrais hidrelétricas essa avaliação deve mudar devido ao despacho das centrais. |
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2018-09-04T12:29:47Z2018-09-04T12:29:47Z2018-05-25CRUZ, Josias da Silva. Modelo vazão-velocidade para avaliação de potencial hidrocinético. Orientador: Claudio José Cavalcante Blanco. 2018. 76 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil) - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil, Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2018. Disponível em: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/10186. Acesso em:.http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/10186A rede de informações hidrológicas brasileira disponibiliza dados de vazões diários, contudo, as informações de velocidades diárias não estão disponíveis em séries históricas. O inventário de velocidades dos rios é importante para muitas aplicações, e uma delas é o estudo de potencial hidrocinético, inclusive a jusante de centrais hidrelétricas. Portanto, o trabalho propõe um modelo denominado Vazão Velocidade que determina a velocidade média diária, a forma geométrica e a distribuição do perfil logarítmico de velocidade da seção transversal de rios a partir de dados de vazão diária. O modelo foi aplicado inicialmente em uma pequena bacia hidrográfica com dados de vazão e a validação foi realizada utilizando o erro médio quadrático – RMSE, o erro médio quadrático relativo - RRMSE, a razão do desvio padrão de observação – RSR e a porcentagem de viés – PBIAS. Posteriormente, o modelo foi aplicado às bacias hidrográficas dos rios Amazonas, São Francisco e Paraná (maiores bacias do Brasil), usando a maior e menor vazão da série histórica. A maior e menor velocidade média encontrada no rio Amazonas foi de 2,27 ms-1 e 0,735 ms-1 na seção transversal de Óbidos para uma vazão de 266 897 m³s-1 e 72 480 m³s-1, respectivamente. Os principais contribuintes do rio Amazonas, com exceções dos rios Trombetas, Madeira e Xingu, apresentam velocidades médias diárias abaixo de 2 ms-1 para o período de cheia, porém, no período de estiagem as velocidades médias diárias de todos são abaixo de 0,5 ms-1. O rio São Francisco, nas seções transversais estudadas ao longo de sua extensão, apresenta velocidades entre 3,087 ms-1 a 1,679 ms-1 para o período de cheia e no período de estiagem as velocidades estão entre 0,437 ms-1 a 0,116 ms-1. Já no rio Paraná, as velocidades estão entre 2,167 ms-1 a 1,504 ms-1 e 0,594 ms-1 a 0,118 ms-1 para a maior e menor vazão, na devida ordem. Verificou-se que o rio Amazonas tem potencial hidrocinético que pode ser explorado durante o ano todo. Na bacia do São Francisco, somente no período de maiores vazões há potencial para a instalação de turbinas hidrocinéticas, idem para a bacia do rio Paraná. É claro que, em pontos dos rios onde existam centrais hidrelétricas essa avaliação deve mudar devido ao despacho das centrais.The Brazilian hydrological information network provides daily flow data; however, daily velocity information is not available in historical series. The inventory of river velocities is important for many applications, and one of them is the study of hydrokinetic potential, including downstream of hydroelectric plants. Therefore, the work proposes a model called Flow-Velocity that determines the average daily velocity, the geometric form and the distribution of the logarithmic velocity profile of the cross section of rivers from daily flow data. The model was initially applied in a small river basin with flow data and the validation was performed using the mean square error (RMSE), the relative mean square error (RRMSE), the standard deviation of observation (RSR) and the percentage of bias PBIAS. Subsequently, the model was applied to the river basins of the Amazonas, São Francisco and Paraná rivers (Brazil's largest basins), using the highest and lowest flows in the historical series. The highest and lowest average speed found in the Amazon River was 2.27 ms-1 and 0.735 ms-1 in the Óbidos cross-section for a flow of 266 897 m³s-1 and 72 480 m³-1, respectively. The main contributors to the Amazon River, with the exception of the Trombetas, Madeira and Xingu rivers, present average daily speeds below 2 ms-1 for the flood period, but in the dry season the average daily speeds of all are below 0.5 ms-1. The São Francisco river, in the transversal sections studied along its length, presents velocities between 3.09 ms-1 to 1.68 ms-1 for the period of flood and in the period of drought the speeds are between 0,44 ms-1 to 0,12 ms-1. In the Paraná River, velocities are between 2.17 ms-1 to 1.50 ms-1 and 0,59 ms-1 to 0,12 ms-1 for the greater and smaller flow, in due order. It was verified that the Amazon river has hydrokinetic potential that can be explored all year round. In the São Francisco basin, it is only in the period of higher flows that there is potential for the installation of hydrokinetic turbines, similar to the Paraná river basin. Of course, at points in rivers where there are hydroelectric plants, this assessment should change due to the dispatch of power plants.Submitted by Ivone Costa (mivone@ufpa.br) on 2018-09-04T12:29:23Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_ModeloVazaoVelocidade.pdf: 7237230 bytes, checksum: d46e07c193f9f0b9a8748df691536082 (MD5)Approved for entry into archive by Ivone Costa (mivone@ufpa.br) on 2018-09-04T12:29:47Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_ModeloVazaoVelocidade.pdf: 7237230 bytes, checksum: d46e07c193f9f0b9a8748df691536082 (MD5)Made available in DSpace on 2018-09-04T12:29:47Z (GMT). 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