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Aplicação de redes neurais

Título do artigo:
Aplicação de redes neurais para detecção de linhas de impulso entupidas em medições de vazão

Resumo:

Nas medições industriais de vazão, a utilização de um elemento deprimogênio associado a um transmissor de pressão é prática muito comum. Esse elemento deprimogênio ao ser atravessado por uma vazão gera uma queda na pressão que, ao ser medida com um transmissor de pressão, torna possível de se inferir a vazão de uma tubulação. Dependendo das condições do processo industrial, o fluído pode começar a obstruir uma das linhas de impulso que levam a informação das pressões à montante e à jusante da placa de orifício para as câmaras de alta e baixa pressão da célula capacitiva do transmissor de pressão. Soluções como algoritmos propostos para detecção automática dessa obstrução parcial com o processo em operação são muito complexos e difíceis de serem implementados. Baseado nesse contexto, novos paradigmas como Redes Neurais Artificiais (RNA) podem ser uma alternativa para uma solução simples e eficiente para o problema em questão. Este trabalho tem como objetivo a implementação de uma RNA para reconhecimento de padrões a fim de detectar uma obstrução de linhas de impulso com o processo industrial em operação.

INTRODUÇÃO

A detecção de linhas de impulso entupidas em processos em operação é um recurso de natureza proativa de suma importância em aplicações que incluem medições de vazão. A maioria das tecnologias disponíveis na área não permitem tal detecção com o processo ainda em funcionamento. Em razão disso, quando ocorre uma obstrução em processos industriais que incluem medição de vazão, é muito comum que operadores removam o transmissor de pressão do processo a fim de descobrir a causa da falha. Na maioria das vezes existe uma errônea interpretação do problema envolvido, que pode ser confundido, por exemplo, com um problema de calibração deste instrumento de campo.
Tal procedimento de remoção do instrumento para uma análise de bancada deixa de ser uma opção interessante quando comparado a avançados métodos de diagnóstico com o processo ainda em operação, que além de serem mais objetivos na resolução do problema, permitem uma parada programada do processo industrial, que economiza custos e ajuda no planejamento de manutenção como um todo.
Baseado nesse contexto, novos paradigmas como Redes Neurais Artificias (RNA) podem ser uma alternativa para uma solução simples e eficiente para o problema em questão.
Este trabalho tem como objetivo a implementação de uma RNA para reconhecimento de padrões a fim de detectar a obstrução de linhas de impulso com o processo industrial em operação. São utilizadas informações de processo reais para treinamento e validação da RNA e da metodologia aplicada.

DADOS DOS AUTORES

Rodrigo Palucci Pantoni
Universidade de São Paulo
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Eduardo André Mossin
Universidade de São Paulo
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Dennis Brandão
Universidade de São Paulo
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