Comunicações

An implementation to instantiate a dependable data quality-orientedmethodology in the Vinhas Creek monitoring network is presented herein.Redundancy was taken as a core aspect of network reliability. In thisinstantiation, we implement several machine learning mechanisms to processmeasurements from the multiple sensors while correlating them according totheir geographical position, monitoring timing and the relevant physicalprocesses involved. As an output, we are able to predict the sensormeasurements and compare them with the actual sensing value obtained in themonitoring network station. Moreover, in case of any sensor failure, one ormore replacement values can be issued. These are important for the correctsimulation of the hydrologic and hydraulic processes of the dendriticwatershed systems and to predict the inundation characteristics such aslevels and flow velocities.

Flood forecasting in small watersheds is a complex problem, given the stringent time scales to convey accurate alerts in due time and small spatial scales for both atmospheric and water basin domain prediction. The traditional forecast approach, based on a chain of numerical models for meteorological, hydrological and hydraulic processes is not sufficient, requiring the integration with tailored, real-time data to produce accurate inundation maps and provide timely warnings. Herein, we present a new methodology for flash flood forecasting, based on a two-step procedure and on the use of WIFF, a generic forecast framework applied successfully in estuarine and coastal flood forecasting. In this methodology, WIFF executes two procedures in parallel. First, a large-scale approach, based on conventional numerical models, running continuously every day, to detect significant rain events. If a predicted rain event crosses a warning threshold, a second approach is triggered, involving a small-scale data-based model to predict flooding for the following hours, based on real time monitoring networks data and on the use of high performance computing for machine learning-based simulations. For the first step, we are updating the WIFF framework to integrate both hydrological and hydraulic models of the HEC model family (Brunner, 2021). This methodology is being validated in the Ribeira das Vinhas basin, an area prone to torrential floods that inundate the urban area of the city of Cascais, located at the Tagus estuary mouth.

The study of the evacuation of buildings in emergency fire situations has deserved the attention of researchers for decades, particularly regarding the real-time guiding of occupants in their way to exit the building. However, finding solutions to guide the occupants evacuating a building requires a thorough knowledge of that domain. Using ontological models to model the knowledge of a domain allows the understanding of that domain to be shared. This paper presents an ontological model that pretends to reinforce and deepen knowledge of the domain under study and help develop solutions and systems capable of guiding the occupants during a building evacuation. The ontology was developed following the METHONTOLOGY methodology, and for implementation, the Protégé tool was used. The ontological model was successfully submitted to a thorough evaluation process and is publicly available on the Web.

O artigo considera um caso de estudo intencionalmente simples

Um aproveitamento hidroelétrico consiste num sistema constituído pela estrutura resistente, as estruturas hidráulicas, o maciço de fundação e a albufeira. Este tipo de empreendimento envolve desafios hidrológicos, estruturais e geotécnicos, apoiados por ensaios de prospeção e de caracterização dos materiais e planos de observação e instrumentação. As barragens de betão são estruturas que apresentam um elevado risco potencial e um elevado custo operacional, associado à perda de funcionalidade, no caso de rotura. O controlo de segurança estrutural visa reduzir esse risco e divide-se, em geral, em três atividades: i) monitorização, i.e., na exploração do sistema de observação e na realização de inspeções visuais regulares e de ensaios de caracterização; ii) análise e interpretação dos resultados da observação através de modelos estatísticos e modelação numérica, iii) avaliação da segurança e tomada de decisão. A metodologia Building Information Modelling (BIM) permite definir uma abordagem sistemática para o desenvolvimento das atividades de controlo de segurança de barragens, desde a fase de projeto, construção, exploração e abandono e demolição. Este trabalho descreve as várias vertentes do controlo de segurança estrutural de barragens de betão, com particular foco na fase de exploração. Discutem-se as principais potencialidades e desafios da implementação BIM adaptada estas atividades, em particular a aplicação de um sistema de classificação, a definição de regras de modelação de objetos específicos e definição de parâmetros, a interligação entre o modelo, os sistemas de gestão de informação existentes e os resultados das inspeções visuais, o apoio à análise estrutural e à tomada de decisão.

A presente comunicação refere-se à avaliação das condições de exploração da Ponte de São Gonçalo em Amarante. O estudo efetuado incluiu diversas fases, tendo-se iniciado pela inspeção visual da ponte e o seu ensaio dinâmico de vibração ambiente. Seguiu-se a definição de um modelo numérico calibrado com base nos resultados obtidos, que foi utilizado para avaliação das condições de exploração da Ponte de São Gonçalo, considerando os cenários de carregamento considerados pertinentes.

Neste trabalho, utilizou-se o modelo numérico SWASH para avaliar os volumes galgados em ondas individuais no quebra-mar da Ericeira. Começa-se por definir o valor do coeficiente de Manning a utilizar no talude do quebra-mar, para simular perda de energia provocada pela rugosidade e pela percolação no processo do galgamento, comparando o volume galgado previsto pelo modelo numérico com os valores medidos nos ensaios com modelo físico realizados no LNEC, para um dado estado de agitação. Depois, para ondas selecionadas do mesmo estado de agitação verifica-se se o modelo numérico fornece valores semelhantes aos do mesmo modelo físico.

The Mirante da Quinta da Azeda, in Setúbal (Portugal), is a peculiar observation towerbuilt in the early 20th century, and one of the first examples in which reinforced concrete was appliedin Portugal. It has an unusual architectural configuration, displaying elements of great slenderness. Inthe scope of the CemRestore research project - Mortars for the conservation of early 20th centurybuildings: compatibility and sustainability, several mortar and concrete samples were collected fromthis structure and were characterized using a combination of mineralogical, microstructural, physical,and mechanical techniques, including XRD, petrography, SEM-EDS, open porosity, capillaritycoefficient, compressive strength, and ultrasonic pulse testing. In this paper, the main characterizationresults are presented and discussed. The results show that all structural and decorative samples aremade with Portland cement, while one rendering mortar is lime-based. The sand is mostly siliceouswhereas pebbles and crushed limestone can be found as coarse aggregates in concrete samples. Thischaracterisation allows broadening the scientific knowledge about the materials of that period used inPortugal, also enabling the establishment of the requirements to be met by mortars and concrete tobe used in the repair of this distinct structure.

Neste trabalho são apresentados os resultados da comparação entre três metodologias para obtenção de modelos tridimensionais de superfície, aplicadas à situação específica do modelo físico 3D do prolongamento do molhe leste do porto de Sines: são elas as aqui designadas técnicas “Kinect”, “Metashape” e “LiDAR”, as duas primeiras executadas em PC Windows, e a última executada em smartphone iOS com a aplicação “3dScanner”. O produto final das três técnicas são, entre outros, nuvens de pontos, que permitem a obtenção de modelos tridimensionais de superfície. Assim, são descritas sumariamente as três técnicas, os procedimentos para a sua utilização, assim como os resultados obtidos com essas três técnicas, e faz-se uma comparação entre elas no que diz respeito à sua usabilidade nos ensaios correntes, às suas vantagens e inconvenientes, entre si e em comparação com as técnicas clássicas de análise de resultados dos modelos físicos 3D.

O trabalho aqui apresentado, inserido no projeto mobilizador Rev@Construction, tem como propósito o desenvolvimento de um sistema de monitorização de um pavimento rodoviário em tempo real. Neste projeto está preconizada a utilização de sensores avançados FBG, bem como o desenvolvimento de uma app inovadora, baseada em algoritmos de Machine Learning, que permitirá avaliar a deformação dos pavimentos e elaborar modelos de previsão do seu comportamento. A definição da arquitetura final do sistema relativo à sensorização e aos dados recolhidos é analisada com maior detalhe, sendo também abordadas as restantes etapas, fundamentais para o gradual aperfeiçoamento da solução final