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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/36975
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 |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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DetecçãoVazamentoFluidos.pdf | TCC | 853.83 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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