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

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This work consists in the use of techniques of signals processing and artificial neural networks to identify leaks in pipes with multiphase flow. In the traditional methods of leak detection exists a great difficulty to mount a profile, that is adjusted to the found in real conditions of the oil tra...

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Detalhes bibliográficos
Autor principal: Martins, Rodrigo Siqueira
Outros Autores: Maitelli, André Laurindo
Formato: Dissertação
Idioma:por
Publicado em: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Assuntos:
Redes neurais artificiais
Detecção de vazamentos
Transformada de Wavelet
Artificial neural networks
Leak detection
Wavelet transform
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Endereço do item:https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15346
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Sistema inteligente para detecção de vazamentos em dutos de petróleo usando transformada Wavelet e redes neurais
description This work consists in the use of techniques of signals processing and artificial neural networks to identify leaks in pipes with multiphase flow. In the traditional methods of leak detection exists a great difficulty to mount a profile, that is adjusted to the found in real conditions of the oil transport. These difficult conditions go since the unevenly soil that cause columns or vacuum throughout pipelines until the presence of multiphases like water, gas and oil; plus other components as sand, which use to produce discontinuous flow off and diverse variations. To attenuate these difficulties, the transform wavelet was used to map the signal pressure in different resolution plan allowing the extraction of descriptors that identify leaks patterns and with then to provide training for the neural network to learning of how to classify this pattern and report whenever this characterize leaks. During the tests were used transient and regime signals and pipelines with punctures with size variations from ½' to 1' of diameter to simulate leaks and between Upanema and Estreito B, of the UN-RNCE of the Petrobras, where it was possible to detect leaks. The results show that the proposed descriptors considered, based in statistical methods applied in domain transform, are sufficient to identify leaks patterns and make it possible to train the neural classifier to indicate the occurrence of pipeline leaks
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