1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
2. Faculdade de Engenharia Química (FEQUI)
3. TCC - Engenharia Química

Tipo de documento:	Trabalho de Conclusão de Curso
Tipo de acceso:	Acesso Aberto
Título:	Detecção de vazamento de fluidos em tubulações: métodos externos, internos e aplicação de aprendizado de máquina
Autor:	Morais, Igor Almeida
Primer orientador:	Coutinho Filho, Ubirajara
Primer miembro de la banca:	Gedraite, Rubens
Segundo miembro de la banca:	Altino, Heitor Otacílio Nogueira
Resumen:	Vazamentos em tubulações responsáveis pelo transporte de fluidos como petróleo ou derivados podem causar grandes danos a natureza e impactos econômicos a empresas do ramo. O uso de variáveis da operação atreladas a equipamentos possibilitou o desenvolvimento de métodos internos e externos para a detecção e localização dos vazamentos e têm sido aperfeiçoados com o intuito de atenuar esses impactos e promover maior segurança às operações. O aprimoramento das tecnologias para armazenamento de dados culminou no surgimento de big data e no desenvolvimento de algoritmos para aprendizado de máquina, capazes de compreender padrões e possibilitou a criação de novos métodos para a detecção dessas falhas operacionais que podem ser mais econômicas e eficazes. O objetivo deste trabalho foi realizar uma revisão bibliográfica dos métodos já existentes e em seguida implementar um algoritmo capaz de identificar possíveis vazamentos. Foi realizada uma revisão a respeito dos métodos externos e internos, tradicionais para a detecção de vazamentos, além de uma abordagem sobre a Indústria 4.0 e os impactos dessa revolução na identificação de falhas em tubulações. No estudo de caso foram utilizados dados presentes no artigo de Eastevedt (2022) e um algoritmo de classificação para a predição de vazamentos, onde foram alcançados resultados com coeficiente de correlação superiores a 90%.
Palabras clave:	Vazamento Tubulação Detecção Aprendizado de máquina Leak Pipelines Detection Machine learning
Área (s) del CNPq:	CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA
Idioma:	por
País:	Brasil
Editora:	Universidade Federal de Uberlândia
Cita:	MORAIS, Igor Almeida de. Detecção de vazamento de fluidos em tubulações: métodos externos, internos e aplicação de aprendizado de máquina. 2023. 39 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Química) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023.
URI:	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/36975
Fecha de defensa:	27-ene-2023
Aparece en las colecciones:	TCC - Engenharia Química

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