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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: AVALIAÇÃO NÃO-DESTRUTIVA DE DUTOS E SOLDAS BASEADA EM DADOS ULTRASSÔNICOS NO CONTEXTO DA INDÚSTRIA DE ÓLEO E GÁS Autor: GUILHERME REZENDE BESSA FERREIRA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
HELON VICENTE HULTMANN AYALA - ORIENTADOR
ALAN CONCI KUBRUSLY - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 57224
Catalogação: 31/01/2022 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
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=57224@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=57224@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.57224
Resumo:
Título: AVALIAÇÃO NÃO-DESTRUTIVA DE DUTOS E SOLDAS BASEADA EM DADOS ULTRASSÔNICOS NO CONTEXTO DA INDÚSTRIA DE ÓLEO E GÁS Autor: GUILHERME REZENDE BESSA FERREIRA
ALAN CONCI KUBRUSLY - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 57224
Catalogação: 31/01/2022 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
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=57224@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=57224@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.57224
Resumo:
A avaliação não destrutiva ultrassônica é de extrema importância na
indústria de óleo e gás, principalmente para ativos e estruturas sujeitos
a condições que aceleram os mecanismos de falha. Apesar de amplamente
difundidos, os métodos ultrassônicos não destrutivos dependem de uma força
de trabalho especializada, sendo, portanto, suscetíveis a erros e demorados.
Nesse contexto, métodos de reconhecimento de padrões, como o aprendizado de
máquina, se encaixam convenientemente para solucionar os desafios da tarefa.
Assim, este trabalho tem como objetivo a aplicação de técnicas de inteligência
artificial para abordar a interpretação de dados adquiridos por meio de
avaliação não destrutiva ultrassônica no contexto da indústria de óleo e gás.
Para tanto, esta dissertação envolve três estudos de caso. Primeiramente, sinais
de ondas guiadas ultrassônicas são usados para classificar os defeitos presentes
em juntas soldadas de compósito termoplástico. Os resultados mostraram que,
ao usar atributos extraídos com modelos autoregressivos, a acurácia do modelo
de aprendizado de máquina melhora em pelo menos 72,5 por cento. Em segundo lugar,
dados ultrassônicos em formato de imagens são usados para construir um
sistema de diagnóstico de solda automático. A estrutura proposta resultou
em um modelo computacionalmente eficiente, capaz de realizar classificações
com acurácia superior à 99 por cento. Por fim, dados obtidos por simulação numérica
foram usados para criar um modelo de aprendizado profundo visando estimar
a severidade de defeitos semelhantes à corrosão em dutos. Resultados de R2
superiores a 0,99 foram alcançados.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |