Metodologia de campo baseada em imagens para determinar o potencial hidrocinético fluvial

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Camargo, Felipe Ribeiro de Toledo
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Velocimetria de Imagens de Partículas em Grande Escala (LSPIV)
Equipamento ADCP
Potencial hidrocinético
Drones
Link de acesso: https://repositorio.unb.br/handle/10482/43013
Resumo: Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2021.
id UNB_fdf4be32d4ac71f8b3837fa24fb14f77
oai_identifier_str oai:repositorio.unb.br:10482/43013
network_acronym_str UNB
network_name_str Repositório Institucional da UnB
repository_id_str
spelling Metodologia de campo baseada em imagens para determinar o potencial hidrocinético fluvialVelocimetria de Imagens de Partículas em Grande Escala (LSPIV)Equipamento ADCPPotencial hidrocinéticoDronesDissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2021.Motivado pela necessidade global de expansão da matriz energética com baixa pegada de carbono. Este trabalho aplicou uma técnica para medir a velocidade superficial de rios que oferece uma metodologia não intrusiva, segura e simples para determinar o potencial hidrocinético de rios. O trabalho tem o objetivo principal de poder medir a velocidade dos rios e o objetivo secundário de poder servir como um manual para coleta de dados de velocidade dos rios. A Velocimetria de Imagens de Partículas em Grande Escala (LSPIV) é uma técnica deri vada da famosa técnica de Velocimetria de Imagens de Partículas (PIV) amplamente usada na década de 1980 para experimentos envolvendo a mecânica dos fluidos. O LSPIV se destaca pelo avanço nas tecnologias que envolvem a gravação de vídeos e a capacidade de proces samento do computador. Com o menor custo e a maior eficiência desses equipamentos, diversos experimentos envolvendo o LSPIV começaram a surgir pelo o mundo, no Japão, na França e nos Estados Unidos. Os experimentos foram normalmente realizados para estu dar eventos de inundação em rios. Sucintamente, é uma técnica de correlação de padrão de frames. Um equipamento ADCP (Acoustic Doppler Current Profiler) é utilizado como referência para as medições realizadas pela técnica LSPIV. Os vídeos gravados para a aplicação da técnica de correlação de frames foram feitos por um DJI Mavic Air 2 Drone, sempre voando sobre os rios ortogonalmente ao fluxo. Três experimentos foram realizados. Dois no Distrito Federal, na região administrativa de Brazlândia, no rio Rodeador, e no Canal de Irrigação do Rodeador. O terceiro experimento foi realizado no rio São Marcos, que fica próximo à cidade de Catalão, no estado de Goiás. O rio está a jusante da barragem hidrelétrica SEFAC. Uma lei de potência foi usada para comparar a velocidade superficial medida pelo LS PIV com a medida feita pelo equipamento ADCP. Além disso, o potencial hidrocinético foi estimado para ambas as metodologias. O trabalho atingiu seus objetivos e também serviu para indicar novos estudos e experimentos para aprimorar os resultados alcançados.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).Motivated by the global need to expand the energy matrix with a low carbon footprint. This work applied a technique to measure the surface velocity of rivers that offers a non intrusive, safe and simple methodology to determine the hydrokinetic potential of rivers. The work has the main objective of being able to measure the speed of rivers and the secondary objective of being able to serve as a manual for data collection of speed in rivers. Large Scale Particle Image Velocimetry (LSPIV) is a technique derived from the famous Particle Image Velocimetry (PIV) technique that was widely used in the 1980s for exper iments involving fluid mechanics. LSPIV stands out with the advance in technologies in volving image recording and computer processing capacity. With the lower cost and greater efficiency of this equipment, several experiments involving LSPIV are beginning to appear around the world, in Japan, France, and the United States. Experiments were typically car ried out to study flood events in rivers. Succinctly, it is a frame pattern correlation technique. An ADCP equipment (Acoustic Doppler Current Profiler) is used to serve as reference for the measurements performed by the LSPIV technique. The videos recorded for the ap plication of the pattern correlation technique were made by a DJI Mavic Air 2 Drone, always flying over the rivers orthogonally to the flow. Three experiments were carried out. Two in the Federal District, in the administrative region of Brazlândia on the Rodeador River, and the Rodeador Irrigation Channel. The third experiment was carried out in São Marcos River, which is close to the city of Catalão in the State of Goiás. The river is downstream of the SEFAC hydroelectric dam. A power law was used to compare the superficial velocity measured by the LSPIV with the measure made by the ADCP equipment. Also the Kydrokinetic potential was estimate for both methodology. The work achieved its goals and also served to indicate new studies and experiments to improve the results achieved.Faculdade de Tecnologia (FT)Departamento de Engenharia Mecânica (FT ENM)Programa de Pós-Graduação em Ciências MecânicasBrasil Junior, AntonioCamargo, Felipe Ribeiro de Toledo2022-03-08T21:13:42Z2022-03-08T21:13:42Z2022-03-082021-10-05info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfCAMARGO, Felipe Ribeiro de Toledo. Metodologia de campo baseada em imagens para determinar o potencial hidrocinético fluvial. 2021. 95 f., il. Dissertação (Mestrado em Ciências Mecânicas) — Universidade de Brasília, Brasília, 2021.https://repositorio.unb.br/handle/10482/43013engA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2025-03-19T16:01:37Zoai:repositorio.unb.br:10482/43013Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2025-03-19T16:01:37Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
dc.title.none.fl_str_mv Metodologia de campo baseada em imagens para determinar o potencial hidrocinético fluvial
title Metodologia de campo baseada em imagens para determinar o potencial hidrocinético fluvial
spellingShingle Metodologia de campo baseada em imagens para determinar o potencial hidrocinético fluvial
Camargo, Felipe Ribeiro de Toledo
Velocimetria de Imagens de Partículas em Grande Escala (LSPIV)
Equipamento ADCP
Potencial hidrocinético
Drones
title_short Metodologia de campo baseada em imagens para determinar o potencial hidrocinético fluvial
title_full Metodologia de campo baseada em imagens para determinar o potencial hidrocinético fluvial
title_fullStr Metodologia de campo baseada em imagens para determinar o potencial hidrocinético fluvial
title_full_unstemmed Metodologia de campo baseada em imagens para determinar o potencial hidrocinético fluvial
title_sort Metodologia de campo baseada em imagens para determinar o potencial hidrocinético fluvial
author Camargo, Felipe Ribeiro de Toledo
author_facet Camargo, Felipe Ribeiro de Toledo
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Brasil Junior, Antonio
dc.contributor.author.fl_str_mv Camargo, Felipe Ribeiro de Toledo
dc.subject.por.fl_str_mv Velocimetria de Imagens de Partículas em Grande Escala (LSPIV)
Equipamento ADCP
Potencial hidrocinético
Drones
topic Velocimetria de Imagens de Partículas em Grande Escala (LSPIV)
Equipamento ADCP
Potencial hidrocinético
Drones
description Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2021.
publishDate 2021
dc.date.none.fl_str_mv 2021-10-05
2022-03-08T21:13:42Z
2022-03-08T21:13:42Z
2022-03-08
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv CAMARGO, Felipe Ribeiro de Toledo. Metodologia de campo baseada em imagens para determinar o potencial hidrocinético fluvial. 2021. 95 f., il. Dissertação (Mestrado em Ciências Mecânicas) — Universidade de Brasília, Brasília, 2021.
https://repositorio.unb.br/handle/10482/43013
identifier_str_mv CAMARGO, Felipe Ribeiro de Toledo. Metodologia de campo baseada em imagens para determinar o potencial hidrocinético fluvial. 2021. 95 f., il. Dissertação (Mestrado em Ciências Mecânicas) — Universidade de Brasília, Brasília, 2021.
url https://repositorio.unb.br/handle/10482/43013
dc.language.iso.fl_str_mv eng
language eng
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UnB
instname:Universidade de Brasília (UnB)
instacron:UNB
instname_str Universidade de Brasília (UnB)
instacron_str UNB
institution UNB
reponame_str Repositório Institucional da UnB
collection Repositório Institucional da UnB
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)
repository.mail.fl_str_mv repositorio@unb.br
_version_ 1839083894782033920

Registros relacionados