Título
[en] AUTOMATED STRUCTURAL DESIGN OF INDUSTRIAL PLANTS: A HOLISTIC APPROACH FROM GAN-ASSISTED LAYOUT GENERATION TO EARLY-STAGE COST ESTIMATION
Título
[pt] AUTOMAÇÃO DO PROJETO ESTRUTURAL DE PLANTAS INDUSTRIAIS: UMA ABORDAGEM HOLÍSTICA DESDE A GERAÇÃO DO ARRANJO ASSISTIDA POR GAN ATÉ A ESTIMATIVA DE CUSTOS PRELIMINARES
Autor
[pt] GABRIEL VIEIRA SANTOS
Vocabulário
[pt] PROJETO ESTRUTURAL
Vocabulário
[pt] GAN PIX2PIX
Vocabulário
[pt] FUNDACAO DE MAQUINA
Vocabulário
[pt] BIM
Vocabulário
[pt] OLEO E GAS
Vocabulário
[en] STRUCTURE DESIGN
Vocabulário
[en] GAN PIX2PIX
Vocabulário
[en] MACHINE FOUNDATION
Vocabulário
[en] BIM
Vocabulário
[en] OIL AND GAS
Resumo
[pt] A indústria de Petróleo e Gás impacta significativamente as economias de
diversos países, incluindo o Brasil. Consequentemente, a exploração de métodos
relacionados ao sucesso dessa cadeia produtiva tornou-se uma área de pesquisa
promissora. Este trabalho propõe uma metodologia que visa fornecer insumos
estruturais em fases iniciais para subsidiar a tomada de decisão quanto à
viabilidade construtiva de fundações de máquinas em etapas conceituais de
projetos de plantas industriais, quando tais informações normalmente não estão
disponíveis. Para tal, a abordagem automatiza um fluxo de trabalho integrando: a
Generative Adversarial Network (GAN) pix2pix, algoritmos de detecção de objetos
da biblioteca OpenCV, Building Information Modeling (BIM), verificações
normativas de fundações para máquinas dinâmicas, banco de dados de custos
(exemplificado com o Sistema Nacional de Pesquisa e Índices de Custos - SINAPI)
e a API do Autodesk Revit, unificando todas as etapas para geração de desenhos
técnicos e relatórios. Os modelos calibrados apontaram ganhos de produtividade
em potencial de aproximadamente 81 por cento quando comparados com a execução
humana das mesmas tarefas.
Resumo
[en] The Oil and Gas industry significantly impacts the economies of many
countries, including Brazil. Consequently, exploring methods related to the
success of this production chain has become a promising area of research. This
paper proposes a methodology that aims to provide early-stage structural inputs to
support decision-making regarding the constructability of industrial plant machine
foundations during conceptual design stages, when such information is typically
unavailable. To achieve this, the approach automates a workflow that integrates
the pix2pix Generative Adversarial Network (GAN) with object detection algorithms
from the OpenCV library, Building Information Modeling (BIM), normative
verifications of dynamic machine foundations, cost database (exemplified with the
use of the Brazilian National System of Research and Cost Indexes, SINAPI), and
the Autodesk Revit API to unify all stages and generate technical drawings and
reports. The calibrated models achieved potential productivity gains of
approximately 81 percent compared to human-operated execution of the same tasks.
Orientador(es)
ELISA DOMINGUEZ SOTELINO
Banca
SIDNEI PACIORNIK
Banca
ELISA DOMINGUEZ SOTELINO
Banca
JESSE AUGUSTO DOS SANTOS PAIXAO
Catalogação
2025-11-25
Apresentação
2025-08-29
Tipo
[pt] TEXTO
Formato
application/pdf
Idioma(s)
INGLÊS
Referência [pt]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=74324@1
Referência [en]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=74324@2
Referência DOI
https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.74324
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