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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: PREVISÃO DO AVANÇO DA CORROSÃO EM INSTALAÇÕES INDUSTRIAIS A PARTIR DE DADOS CLIMÁTICOS, DE ÁREA E DE PERCENTUAL CORROÍDO Autor: ARTHUR XAVIER TAVARES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
PAULO IVSON NETTO SANTOS - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 69832
Catalogação: 05/04/2025 Liberação: 07/04/2025 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=69832&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=69832&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.69832
Resumo:
Título: PREVISÃO DO AVANÇO DA CORROSÃO EM INSTALAÇÕES INDUSTRIAIS A PARTIR DE DADOS CLIMÁTICOS, DE ÁREA E DE PERCENTUAL CORROÍDO Autor: ARTHUR XAVIER TAVARES
Nº do Conteudo: 69832
Catalogação: 05/04/2025 Liberação: 07/04/2025 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=69832&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=69832&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.69832
Resumo:
A corrosão externa é um dos principais causadores de falhas em equipamentos
em instalações industriais, ocasionando em manutenções altamente custosas. Este
estudo apresenta uma abordagem de aprendizado de máquina para prever taxas de
corrosão com base em dados climáticos, de área e percentual corroído. O modelo
utiliza o algoritmo de aprendizado supervisionado Random Forest, aproveitando um
conjunto de dados de medições de corrosão coletados ao longo do tempo. Além disso,
buscou-se incluir novos dados e variáveis ao modelo e avaliar o impacto gerado na
performance da previsão. Dessa forma, o principal objetivo deste projeto é, a partir do
algoritmo trabalhado, permitir o planejamento de manutenções prescritivas, que
possam garantir a segurança operacional e reduzir os custos.
| Descrição | Arquivo |
| NA ÍNTEGRA |
