Título: Implementação de Técnicas Inteligentes para a Detecção de Vazamentos em Dutos em Regime de Escoamento Multifásico Crítico
Autores: Martins, Rodrigo S.; Maitelli, André L.; Neto, Adrião D. D.; Salazar, Andres O.
Resumo: Este trabalho consiste na utilização de técnicas de processamento de sinais e redes neurais artificiais para identificar vazamentos em dutos de regime multifásico. A grande dificuldade dos métodos tradicionais de detecção de vazamento (balanço de volume, análise pontual de pressão, etc) está em conseguir montar um perfil, que seja adequado aos encontrados em condições reais do transporte de óleo em dutos. Estas difíceis condições vão desde os desníveis de terreno que causam colunas ou vácuos ao longo dos dutos até a presença de multifases como água, gás e óleo, além de outros componentes como areia, que tendem a produzir escoamentos descontínuos e variações diversas. Para reduzir estas dificuldades, foi utilizada a transformada wavelet para mapear o sinal de pressão em diferentes planos de resolução permitindo com isto a extração dos descritores que caracterizassem padrões de vazamento e com os mesmos treinar uma rede neural perceptron de múltiplas camadas (multilayer perceptron – MLP) para aprender a classificar estes padrões e informar quando estes são referentes a um vazamento. Nos testes foram utilizados sinais de regime e transiente, onde foi possível detectar vazamentos, também foram utilizados dutos com furos que variavam de ½’’ a 1’’ de diâmetro para simular os vazamentos. Foi possível detectar vazamentos com janelas de tempo de 2 min. Os resultados obtidos mostram que os descritores propostos com base em medidas estatísticas no domínio da transformada caracterizam os padrões de vazamento e possibilitam o treinamento do classificador neural para indicar a ocorrência ou não de vazamentos no duto.
Palavras-chave:
Páginas: 5
Código DOI: 10.21528/CBRN2005-230
Artigo em PDF: CBRN2005_230.pdf
Arquivo BibTex: CBRN2005_230.bib