Monografia Edgar Fonseca Franco Júnior

Título [PT]: Classificação de Padrões para o Escoamento Gás/Líquido via Modelos Inteligentes

Autor(es): Edgar Fonseca Franco Júnior

Palavras-chave [PT]: Classificação de Padrões, Escoamento Gás/Líquido, Modelos Inteligentes, Rede Neural Artificial, Transformações Estatísticas, Análise Estatística.

 

Área de concentração:

Títulação:

 

Banca:

Ricardo Menezes Salgado [Orientador]
Batista Ferreira
Marcos de Mendonça Passini

 

Resumo:

O escoamento gás/líquido é o fluxo de duas substâncias com fases distintas, homogêneas ou heterogêneas, através de uma tubulação, sendo que, para cada tipo de sistema há um conjunto de padrões ou regimes de escoamento que o compõe. Devido às mudanças contínuas de regimes nas tubulações, há a dificuldade em controlar algumas situações nas linhas de escoamento como: queda de pressão, controle de vazão, gerência de produção, entre outras. Para isso, é necessário um sistema capaz de classificar padrões, em determinados intervalos de tempo, a fim de manter as linhas atualizadas.Esta pesquisa propôs a construção de um sistema de Classificação de Padrões para o Escoamento Gás/Líquido via Modelos Inteligentes. Foram aplicadas técnicas de redes neurais artificiais (RNAs) do tipo multilayer perceptron (MLP), backpropagation com termo momentum (BPM) e método gradiente (GRAD), para a identificação de tais padrões. Na pesquisa houve a utilização da base de dados desenvolvida pelo Laboratório de Fenômenos Multifásicos da Faculdade de Engenharia Mecânica (FEM) da Unicamp, onde foram aplicadas técnicas de transformações estatísticas visando diversificar o conjunto de entradas utilizadas na classificação.Para avaliação das principais correlações de medição encontradas nos diversos conjuntos de experimentos executados, foram feitos testes estatísticos, incluindo análise de variância, visando selecionar as configurações mais prósperas para a classificação de padrões de escoamentos.

 

Data: 01-07-2010