Utilização de redes neurais artificiais para detecção de padrões de vazamento em dutos / The use of artificial neural networks for pattern detection of leaks in pipelines

AUTOR(ES)

Fernando Guimarães Aguiar

DATA DE PUBLICAÇÃO

2010

RESUMO

O presente trabalho tem como objetivo principal o desenvolvimento de um sistema de identificação do surgimento de vazamentos (rupturas) em dutos, através da análise do sinal de sensores de pressão de resposta rápida (frequência de corte superior a 1 kHz). O reconhecimento do sinal de vazamento se realiza através de uma rede neural artificial feed-foward do tipo Perceptron Multi Camadas, previamente treinada. Neste trabalho, a implementação para tal operação foi feita off-line, mas devido ao baixo custo computacional pode ser facilmente implementada em eletrônica embarcada, em tempo real (on-line). Os resultados experimentais foram obtidos no oleoduto piloto do NETeF - Núcleo de Engenharia Térmica e Fluidos da USP - Universidade de São Paulo, com uma seção de testes com 1500 metros e diâmetro de 51,2 mm. Especificamente, os resultados foram obtidos com escoamento monofásico de água. Os resultados mostram-se promissores, visto que o sistema de redes neurais artificiais foi capaz de discriminar 2 universos linearmente separáveis, para sinais de vazamento e de não vazamento, para diversas vazões e localizações de vazamentos simulados.

ASSUNTO(S)

artificial neural networks detecção de vazamento instrumentação instrumentation leak detection processamento de sinais redes neurais artificiais signal processing

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