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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: PREDICTING THE PROGRESS OF CORROSION IN INDUSTRIAL FACILITIES FROM CLIMATE, AREA AND PERCENTAGE CORRODED DATA Autor: ARTHUR XAVIER TAVARES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
PAULO IVSON NETTO SANTOS - ADVISOR
Nº do Conteudo: 69832
Catalogação: 05/04/2025 Liberação: 07/04/2025 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: SENIOR PROJECT
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
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: PREDICTING THE PROGRESS OF CORROSION IN INDUSTRIAL FACILITIES FROM CLIMATE, AREA AND PERCENTAGE CORRODED DATA Autor: ARTHUR XAVIER TAVARES
Nº do Conteudo: 69832
Catalogação: 05/04/2025 Liberação: 07/04/2025 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: SENIOR PROJECT
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
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:
External corrosion is one of the main causes of equipment failures in industrial
facilities, leading to highly costly maintenance. This study presents a machine learning
approach to predict corrosion rates based on climatic data, area, and percentage of
corrosion. The model employs the supervised learning algorithm Random Forest,
leveraging a dataset of corrosion measurements collected over time. Additionally, the
study aims to incorporate new data and variables into the model and evaluate their
impact on prediction performance. Thus, the primary objective of this project is to
enable prescriptive maintenance planning through the developed algorithm, ensuring
operational safety and reducing costs.
| Descrição | Arquivo |
| COMPLETE |
