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Sistema inteligente para detecção de vazamentos em dutos de petróleo usando transformada Wavelet e redes neurais

by Martins, Rodrigo Siqueira

Abstract (Summary)
Este trabalho consiste na utilização de técnicas de processamento de sinais e redes neurais artificiais para identificar vazamentos em dutos com escoamento multifásico. Nos métodos tradicionais de detecção, existe uma grande dificuldade em conseguir montar um perfil, que seja adequado aos encontrados em condições reais do transporte de óleo. 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 vencer estas dificuldades, foi utilizada a transformada wavelet para mapear os sinais de pressão e vazão 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 para aprender a classificar estes padrões e informar quando estes são um vazamento. Nos testes foram utilizados sinais de regime e transiente, em duto entre a unidade de Upanema e Estreito B, da UN-RNCE da Petrobras, onde foi possível detectar vazamentos, com furos que variavam de ½?? a 1?? de diâmetro para simular os vazamentos. 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
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Bibliographical Information:

Advisor:André Laurindo Maitelli; Adrião Duarte Dória Neto

School:Universidade Federal do Rio Grande do Norte

School Location:Brazil

Source Type:Master's Thesis

Keywords:Redes neurais artificiais Detecção de vazamentos Transformada Wavelet ENGENHARIA ELETRICA

ISBN:

Date of Publication:06/09/2006

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