Sistema embarcado para automação do processo de cromatografia gasosa aplicado no contexto de mud logging
Accurate detection of chromatographic peaks allows for the identification of relevant chemical components in samples, aiding in decision-making and enhancing the oil exploration process. This work aimed to develop and validate an efficient algorithm for the detection of chromatographic peaks in th...
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Outros Autores: | |
Formato: | bachelorThesis |
Idioma: | pt_BR |
Publicado em: |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
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Endereço do item: | https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/53403 |
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ri-123456789-534032023-07-14T16:05:10Z Sistema embarcado para automação do processo de cromatografia gasosa aplicado no contexto de mud logging Embedded system for automation of the gas chromatography process applied in the context of mud logging Medeiros, Lucas Barbosa de Dias, Samaherni Morais http://lattes.cnpq.br/5748557514016587 http://lattes.cnpq.br/9792492584361511 Rêgo, Joilson Batista De Almeida http://lattes.cnpq.br/6055162446637676 Queiroz, Kurios Iuri Pinheiro de Melo http://lattes.cnpq.br/7489022506091803 Labview Cromatografia Detecção Sinal Chromatography Detection Signal CNPQ::OUTROS::ENGENHARIA MECATRONICA Accurate detection of chromatographic peaks allows for the identification of relevant chemical components in samples, aiding in decision-making and enhancing the oil exploration process. This work aimed to develop and validate an efficient algorithm for the detection of chromatographic peaks in the context of mud logging. The algorithm was implemented in Python and adapted for the LabVIEW environment, enabling its integration into Geowellex’s well monitoring software (SMP). Rigorous tests were conducted using representative sample from chromatographic analyses. The obtained results confirmed the algorithm’s effectiveness, demonstrating its high precision in peak detection, even in situations with noise and amplitude variations. The development of this algorithm and its integration into Geowellex’s SMP represent significant advancements in the field of chromatographic peak detection in mud logging. A detecção precisa dos picos cromatográficos permite a identificação de componentes químicos relevantes nas amostras, auxiliando na tomada de decisões e aprimorando o processo de exploração de petróleo. Este trabalho teve como objetivo desenvolver e validar um algoritmo eficiente para a detecção de picos cromatográficos no contexto do mud logging. O algoritmo foi implementado em Python e adaptado para o ambiente LabVIEW, permitindo sua integração ao software de monitoramento de poços (SMP) da Geowellex. Foram conduzidos testes rigorosos utilizando conjuntos de dados representativos de análises cromatográficas. Os resultados obtidos confirmaram a eficácia do algoritmo demonstrando sua alta precisão na detecção de picos, mesmo em situações com ruído e variações de amplitude. O desenvolvimento desse algoritmo e sua integração ao SMP da Geowellex representam avanços importantes no campo da detecção de picos cromatográficos no mud logging. 2023-07-14T16:05:09Z 2023-07-14T16:05:09Z 2023-07-11 bachelorThesis MEDEIROS, Lucas Barbosa de, Sistema embarcado para automação do processo de cromatografia gasosa aplicado no contexto de mud logging. Orientador: Samaherni Morais Dias. 2023. 42f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Mecatrônica) - Departamento de Engenharia de Computação e Automação, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2023. https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/53403 pt_BR Attribution 3.0 Brazil http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/ application/pdf Universidade Federal do Rio Grande do Norte Brasil UFRN Engenharia Mecatrônica Engenharia de Computação e Automação |
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Accurate detection of chromatographic peaks allows for the identification of relevant chemical components in samples, aiding in decision-making and enhancing the oil exploration
process. This work aimed to develop and validate an efficient algorithm for the detection of
chromatographic peaks in the context of mud logging. The algorithm was implemented in
Python and adapted for the LabVIEW environment, enabling its integration into Geowellex’s well monitoring software (SMP). Rigorous tests were conducted using representative
sample from chromatographic analyses. The obtained results confirmed the algorithm’s
effectiveness, demonstrating its high precision in peak detection, even in situations with
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Geowellex’s SMP represent significant advancements in the field of chromatographic peak
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