Resultados de incerteza de calibração para sensores infravermelho do tipo MEMS termopilha
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFMG |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/1843/39338 |
Resumo: | A calibração infravermelho ainda é um tópico em discussão na literatura científica. Os trabalhos publicados sobre calibração de termômetros de radiação e termovisores pecam na análise de incertezas, o que prejudica a comparação entre resultados e a confiabilidade nas medições de temperatura com estes equipamentos. Apesar disto, a utilização de dispositivos MEMS (Micro-Electro-Mechanical Systems) termopilha para medições de temperatura quantitativa segue aumentando, o que reforça a necessidade de uma análise da exatidão deste tipo de termômetro infravermelho. Neste contexto, este trabalho apresenta os resultados de calibração para três termômetros MEMS termopilha do mesmo fabricante. Uma metodologia de calibração que envolve a combinação de modelos matemáticos e procedimentos experimentais é proposta, e pode ser dividida nas seguintes etapas: (1) Coleta de dados experimentais; (2) Desenvolvimento de um algorítimo de calibração que envolve modelos radiométricos de transferência de calor, modelos de regressão e modelos de correção de não-uniformidade; (3) Estimativa das incertezas expandidas associadas às fontes de incerteza consideradas. A estimativa de incertezas foi feita com base nas recomendações propostas pelo método GUM (Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement), sendo consideradas as incertezas do radiador corpo-negro, do modelo matemático usado para estimar temperatura de forma indireta a partir de radiação térmica, da integração dos modelos matemáticos, e dos termômetros IR. Os resultados mostram um desvio máximo de 0,46 °C para o modelo de regressão RBF e de 0,49 °C para o modelo de Sakuma-Hattori, para a faixa de medição de 30 °C a 80 °C. As incertezas relacionadas ao radiador corpo-negro, principalmente a uniformidade e a indicação de temperatura, foram dominantes no valor de incerteza expandida, seguidas pelas incertezas da integração do modelo matemático e do ruído temporal. Foi feita uma comparação entre os resultados de incerteza deste trabalho com trabalhos da literatura científica e dados de fabricantes. A máxima incerteza expandida obtida neste trabalho (± 1,9 °C) é menor que a reportada pelo fabricante (± 2,5 °C). Os resultados do trabalho também demonstraram a importância de uma análise de incerteza feita pixel-a-pixel para verificar a confiabilidade dos instrumentos. |
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Matheus Pereira Portohttp://lattes.cnpq.br/4538051688419864Renato Nunes TeixeiraRafael Augusto Magalhães FerreiraPedro Bastos Costahttp://lattes.cnpq.br/6747922896913973Vitor Furtado Paes2022-02-10T17:17:29Z2022-02-10T17:17:29Z2021-07-27http://hdl.handle.net/1843/39338A calibração infravermelho ainda é um tópico em discussão na literatura científica. Os trabalhos publicados sobre calibração de termômetros de radiação e termovisores pecam na análise de incertezas, o que prejudica a comparação entre resultados e a confiabilidade nas medições de temperatura com estes equipamentos. Apesar disto, a utilização de dispositivos MEMS (Micro-Electro-Mechanical Systems) termopilha para medições de temperatura quantitativa segue aumentando, o que reforça a necessidade de uma análise da exatidão deste tipo de termômetro infravermelho. Neste contexto, este trabalho apresenta os resultados de calibração para três termômetros MEMS termopilha do mesmo fabricante. Uma metodologia de calibração que envolve a combinação de modelos matemáticos e procedimentos experimentais é proposta, e pode ser dividida nas seguintes etapas: (1) Coleta de dados experimentais; (2) Desenvolvimento de um algorítimo de calibração que envolve modelos radiométricos de transferência de calor, modelos de regressão e modelos de correção de não-uniformidade; (3) Estimativa das incertezas expandidas associadas às fontes de incerteza consideradas. A estimativa de incertezas foi feita com base nas recomendações propostas pelo método GUM (Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement), sendo consideradas as incertezas do radiador corpo-negro, do modelo matemático usado para estimar temperatura de forma indireta a partir de radiação térmica, da integração dos modelos matemáticos, e dos termômetros IR. Os resultados mostram um desvio máximo de 0,46 °C para o modelo de regressão RBF e de 0,49 °C para o modelo de Sakuma-Hattori, para a faixa de medição de 30 °C a 80 °C. As incertezas relacionadas ao radiador corpo-negro, principalmente a uniformidade e a indicação de temperatura, foram dominantes no valor de incerteza expandida, seguidas pelas incertezas da integração do modelo matemático e do ruído temporal. Foi feita uma comparação entre os resultados de incerteza deste trabalho com trabalhos da literatura científica e dados de fabricantes. A máxima incerteza expandida obtida neste trabalho (± 1,9 °C) é menor que a reportada pelo fabricante (± 2,5 °C). Os resultados do trabalho também demonstraram a importância de uma análise de incerteza feita pixel-a-pixel para verificar a confiabilidade dos instrumentos.The calibration of IR sensors is still a subject of debate. The scientific literature still strugles with the systematic evaluation of measurement uncertainties, which hinders the comparison between calibration results and the reliability of temperature measurements. Despite this, MEMS (Micro-Electro-Mechanical Systems) thermopile arrays are primarily used for quantitative temperature measurements, then a study that puts the accuracy of this type of sensor to the test is critical. Given this background, this work presents the calibration results of tree units of commercial MEMS thermopile arrays provided by the same manufacturer. A calibration methodology is proposed, based on the combination of mathematical models and experimental procedures divided into the following parts: (1) Experimental data collection; (2) Application of algorithms (radiation heat transfer, regression models and Non-uniformity Correction models; (3) Estimation of uncertainty sources and estimation of expanded uncertainties. Uncertainty estimations are based on the GUM method (Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement) and took into account the uncertainty sources of the blackbody radiator, radiation heat transfer model, mathematical models integration, and IR thermometers. The results led to a maximum deviation of 0,46 ◦C, in the RBF model and 0,49 ◦C in the Sakuma-Hattori model for a measurement range of 30 ◦C to 80 ◦C. Uncertainties related to the blackbody radiator, mainly uniformity, and temperature, were dominant in the uncertainty budget, followed by the mathematical model’s propagation of errors and temporal noise. The uncertainty results were compared with the scientific literature and the manufacturer’s data. The maximum calibration uncertainty provided by this work (± 1, 9 ◦C) is lower than the one provided by the manufacturer (± 2, 5 ◦C). The results also indicates the importance of a pixel-by-pixel uncertainty analysis to verify the instruments’ reliability.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorporUniversidade Federal de Minas GeraisPrograma de Pós-Graduação em Engenharia MecanicaUFMGBrasilENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA MECÂNICAEngenharia mecânicaTermografiaTermômetro e termometriaIncertezaSensoresTermografiaSensores térmicosCalibração de termopilhasIncertezas de mediçãoResultados de incerteza de calibração para sensores infravermelho do tipo MEMS termopilhainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALResultados de incerteza de calibração para sensores infravermelho do tipo MEMS termopilha.pdfResultados de incerteza de calibração para sensores infravermelho do tipo MEMS termopilha.pdfapplication/pdf10605728https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/39338/1/Resultados%20de%20incerteza%20de%20calibra%c3%a7%c3%a3o%20para%20sensores%20infravermelho%20do%20tipo%20MEMS%20termopilha.pdf03e70be69254e4d6f6c7ae0cbf97f2afMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82118https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/39338/2/license.txtcda590c95a0b51b4d15f60c9642ca272MD521843/393382022-02-10 14:17:29.421oai:repositorio.ufmg.br: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ório de PublicaçõesPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2022-02-10T17:17:29Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false |
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