Modelação física e numérica do escoamento atmosférico em ambiente urbano

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pestana, João Pedro Freitas
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10773/28207
Resumo: crescimento das áreas urbanas, aliado ao contínuo aumento da população e da mobilidade urbana, têm contribuído para uma contínua pressão sobre o setor dos transportes, nomeadamente o modo rodoviário. A nível ambiental, esta pressão tem vindo a ser traduzida pelas emissões atmosféricas e no consequente impacto na qualidade do ar em áreas urbanas. Apesar dos níveis de concentração de poluentes atmosféricos terem sido reduzidos nas duas últimas décadas continuam a verificar-se excedências aos valores limite estabelecidos para salvaguarda da saúde humana e dos ecossistemas em diversas cidades europeias. A modelação numérica com recurso a modelos CFD (Computational Fluid Dynamics) tem evoluído nos últimos anos como uma ferramenta de apoio à avaliação do conforto e saúde humana, tanto em termos da análise do escoamento na camada limite atmosférica, como na avaliação da qualidade do ar à escala urbana. No entanto, um dos principais desafios na modelação numérica prende-se com a calibração e validação dos seus resultados com dados experimentais. Face à dificuldade de obter dados reais, a modelação física em túnel de vento apresenta-se como uma ferramenta essencial neste processo, pois permite garantir que os resultados modelados são fidedignos. Neste sentido, o principal objetivo da presente dissertação consistiu na avaliação do escoamento atmosférico em ambiente urbano, tanto em termos dos padrões de vento como em termos de qualidade do ar. Para tal procedeu-se à aplicação e avaliação da técnica de modelação física em túnel de vento, com o objetivo de avaliar o desempenho do modelo CFD VADIS. Posteriormente foi avaliado o escoamento atmosférico em ambiente urbano com dados de emissões fornecidos pelos modelos VSP e TREM. Por fim foi criado uma base de dados do escoamento atmosférico e de qualidade do ar com o objetivo de aplicar um modelo de redes neuronais artificiais, estabelecendo relações entre concentrações de poluentes atmosféricos, emissões e escoamento atmosférico, de maneira a comunicar as concentrações a que os cidadãos estão expostos. Na avaliação do modelo numérico, os resultados evidenciaram a influência da geometria dos edifícios no comportamento do escoamento, com implicações diretas em termos de conforto das pessoas e na dispersão de poluentes atmosféricos. Na avaliação do escoamento atmosférico, apesar dos desenvolvimentos nos modelos de qualidade do ar, as emissões do tráfego rodoviário constituem uma variável de grande relevância que influencia a precisão global dos resultados simulados. Por fim, a capacidade de estimativa demonstrada pelo modelo de RNA permitiu que o modelo pudesse ser aplicado com sucesso, sendo uma abordagem alternativa fiável na estimativa de concentrações de PM10.
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A modelação numérica com recurso a modelos CFD (Computational Fluid Dynamics) tem evoluído nos últimos anos como uma ferramenta de apoio à avaliação do conforto e saúde humana, tanto em termos da análise do escoamento na camada limite atmosférica, como na avaliação da qualidade do ar à escala urbana. No entanto, um dos principais desafios na modelação numérica prende-se com a calibração e validação dos seus resultados com dados experimentais. Face à dificuldade de obter dados reais, a modelação física em túnel de vento apresenta-se como uma ferramenta essencial neste processo, pois permite garantir que os resultados modelados são fidedignos. Neste sentido, o principal objetivo da presente dissertação consistiu na avaliação do escoamento atmosférico em ambiente urbano, tanto em termos dos padrões de vento como em termos de qualidade do ar. Para tal procedeu-se à aplicação e avaliação da técnica de modelação física em túnel de vento, com o objetivo de avaliar o desempenho do modelo CFD VADIS. Posteriormente foi avaliado o escoamento atmosférico em ambiente urbano com dados de emissões fornecidos pelos modelos VSP e TREM. Por fim foi criado uma base de dados do escoamento atmosférico e de qualidade do ar com o objetivo de aplicar um modelo de redes neuronais artificiais, estabelecendo relações entre concentrações de poluentes atmosféricos, emissões e escoamento atmosférico, de maneira a comunicar as concentrações a que os cidadãos estão expostos. Na avaliação do modelo numérico, os resultados evidenciaram a influência da geometria dos edifícios no comportamento do escoamento, com implicações diretas em termos de conforto das pessoas e na dispersão de poluentes atmosféricos. Na avaliação do escoamento atmosférico, apesar dos desenvolvimentos nos modelos de qualidade do ar, as emissões do tráfego rodoviário constituem uma variável de grande relevância que influencia a precisão global dos resultados simulados. Por fim, a capacidade de estimativa demonstrada pelo modelo de RNA permitiu que o modelo pudesse ser aplicado com sucesso, sendo uma abordagem alternativa fiável na estimativa de concentrações de PM10.The increasing of urban areas associated with the continuous increase in population and urban mobility, have contributed to continued pressure on the transport sector, in particular: road transport, and consequently their emissions. It is now recognized that air quality in urban areas is strongly influenced by road traffic emissions, especially in concentrations of PM10 and NOx. Although air pollutants levels have been reduced in the last two decades, there are exceedances to the limit values established for safeguarding human health and ecosystems in several European cities. Numerical modelling using CFD models has evolved in recent years as a tool to support the assessment of comfort and human health, both in terms of the analysis of the flow in the atmospheric boundary layer and in the evaluation of urban air quality. However, one of the main challenges in numerical modeling is the calibration and validation of its results with measured data. Due to the difficulty of obtaining real data, the physical modeling in wind tunnel is an essential tool in this process, allowing to guarantee the accuracy of the modelled data. The main goal of this master dissertation was to evaluate the atmospheric flow in the urban environment, using the wind patterns and air quality. In order to evaluate the performance of the VADIS CFD model, the wind tunnel technique was applied and evaluated. Subsequently, the atmospheric flow in urban environment was evaluated with the inputs of emissions data provided by VSP and TREM models. Finally, an air quality and air flow database was created with the purpose of applying an artificial neural networks model, establishing relationships between concentrations of atmospheric pollutants, emissions and atmospheric flow, in order to notify citizens of pollutants concentrations to which they are exposed. In the evaluation of the numerical model, the results reveal the influence of the buildings geometry on the flow behaviour, with direct implications in pedestrian comfort and atmospheric pollutants dispersion. In the evaluation of the atmospheric flow, despite the developments in air quality models, road traffic emissions are still a relevant variable that influences the overall accuracy of the results. Finally, the prediction capacity demonstrated by the Artificial Neural Network allowed the model to be successfully applied, being a reliable alternative approach in the estimation of PM10 concentrations.2020-07-08T00:00:00Z2019-07-01T00:00:00Z2019-07-01info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10773/28207porPestana, João Pedro Freitasinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-02-22T11:54:35Zoai:ria.ua.pt:10773/28207Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T03:00:48.783234Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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