Desenvolvimento de um método para diagnose de falhas na operação de navios transportadores de gás natural liquefeito através de redes bayesianas.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Melani, Arthur Henrique de Andrade
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3151/tde-15062016-154821/
Resumo: O Gás Natural Liquefeito (GNL) tem, aos poucos, se tornado uma importante opção para a diversificação da matriz energética brasileira. Os navios metaneiros são os responsáveis pelo transporte do GNL desde as plantas de liquefação até as de regaseificação. Dada a importância, bem como a periculosidade, das operações de transporte e de carga e descarga de navios metaneiros, torna-se necessário não só um bom plano de manutenção como também um sistema de detecção de falhas que podem ocorrer durante estes processos. Este trabalho apresenta um método de diagnose de falhas para a operação de carga e descarga de navios transportadores de GNL através da utilização de Redes Bayesianas em conjunto com técnicas de análise de confiabilidade, como a Análise de Modos e Efeitos de Falhas (FMEA) e a Análise de Árvores de Falhas (FTA). O método proposto indica, através da leitura de sensores presentes no sistema de carga e descarga, quais os componentes que mais provavelmente estão em falha. O método fornece uma abordagem bem estruturada para a construção das Redes Bayesianas utilizadas na diagnose de falhas do sistema.
id USP_332ea9d078f9a4fc2ff04c07a979d7b0
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-15062016-154821
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Desenvolvimento de um método para diagnose de falhas na operação de navios transportadores de gás natural liquefeito através de redes bayesianas.Development of a method for fault diagnosis in liquefied natural gas carrier ships using bayesian networks.Análise de confiabilidadeBayesian networksGás natural líquidoLiquefied natural gasReability analysisRedes bayesianasO Gás Natural Liquefeito (GNL) tem, aos poucos, se tornado uma importante opção para a diversificação da matriz energética brasileira. Os navios metaneiros são os responsáveis pelo transporte do GNL desde as plantas de liquefação até as de regaseificação. Dada a importância, bem como a periculosidade, das operações de transporte e de carga e descarga de navios metaneiros, torna-se necessário não só um bom plano de manutenção como também um sistema de detecção de falhas que podem ocorrer durante estes processos. Este trabalho apresenta um método de diagnose de falhas para a operação de carga e descarga de navios transportadores de GNL através da utilização de Redes Bayesianas em conjunto com técnicas de análise de confiabilidade, como a Análise de Modos e Efeitos de Falhas (FMEA) e a Análise de Árvores de Falhas (FTA). O método proposto indica, através da leitura de sensores presentes no sistema de carga e descarga, quais os componentes que mais provavelmente estão em falha. O método fornece uma abordagem bem estruturada para a construção das Redes Bayesianas utilizadas na diagnose de falhas do sistema.Liquefied Natural Gas (LNG) has gradually become an important option for the diversification of the Brazilian energy matrix. LNG carriers are responsible for LNG transportation from the liquefaction plant to the regaseification plant. Given the importance, as well as the risk, of transportation and loading/unloading operations of LNG carriers, not only a good maintenance plan is needed, but also a failure detection system that localizes the origin of a failure that may occur during these processes. This research presents a fault diagnosis method for the loading and unloading operations of LNG carriers through the use of Bayesian networks together with reliability analysis techniques, such as Failure Modes and Effects Analysis (FMEA ) and Fault Tree Analysis (FTA). The proposed method indicates, by reading sensors present in the loading and unloading system, which components are most likely faulty. The method provides a well-structured approach for the development of Bayesian networks used in the diagnosis of system failures.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPSouza, Gilberto Francisco Martha deMelani, Arthur Henrique de Andrade2015-08-18info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3151/tde-15062016-154821/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2024-10-09T13:16:04Zoai:teses.usp.br:tde-15062016-154821Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212024-10-09T13:16:04Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Desenvolvimento de um método para diagnose de falhas na operação de navios transportadores de gás natural liquefeito através de redes bayesianas.
Development of a method for fault diagnosis in liquefied natural gas carrier ships using bayesian networks.
title Desenvolvimento de um método para diagnose de falhas na operação de navios transportadores de gás natural liquefeito através de redes bayesianas.
spellingShingle Desenvolvimento de um método para diagnose de falhas na operação de navios transportadores de gás natural liquefeito através de redes bayesianas.
Melani, Arthur Henrique de Andrade
Análise de confiabilidade
Bayesian networks
Gás natural líquido
Liquefied natural gas
Reability analysis
Redes bayesianas
title_short Desenvolvimento de um método para diagnose de falhas na operação de navios transportadores de gás natural liquefeito através de redes bayesianas.
title_full Desenvolvimento de um método para diagnose de falhas na operação de navios transportadores de gás natural liquefeito através de redes bayesianas.
title_fullStr Desenvolvimento de um método para diagnose de falhas na operação de navios transportadores de gás natural liquefeito através de redes bayesianas.
title_full_unstemmed Desenvolvimento de um método para diagnose de falhas na operação de navios transportadores de gás natural liquefeito através de redes bayesianas.
title_sort Desenvolvimento de um método para diagnose de falhas na operação de navios transportadores de gás natural liquefeito através de redes bayesianas.
author Melani, Arthur Henrique de Andrade
author_facet Melani, Arthur Henrique de Andrade
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Souza, Gilberto Francisco Martha de
dc.contributor.author.fl_str_mv Melani, Arthur Henrique de Andrade
dc.subject.por.fl_str_mv Análise de confiabilidade
Bayesian networks
Gás natural líquido
Liquefied natural gas
Reability analysis
Redes bayesianas
topic Análise de confiabilidade
Bayesian networks
Gás natural líquido
Liquefied natural gas
Reability analysis
Redes bayesianas
description O Gás Natural Liquefeito (GNL) tem, aos poucos, se tornado uma importante opção para a diversificação da matriz energética brasileira. Os navios metaneiros são os responsáveis pelo transporte do GNL desde as plantas de liquefação até as de regaseificação. Dada a importância, bem como a periculosidade, das operações de transporte e de carga e descarga de navios metaneiros, torna-se necessário não só um bom plano de manutenção como também um sistema de detecção de falhas que podem ocorrer durante estes processos. Este trabalho apresenta um método de diagnose de falhas para a operação de carga e descarga de navios transportadores de GNL através da utilização de Redes Bayesianas em conjunto com técnicas de análise de confiabilidade, como a Análise de Modos e Efeitos de Falhas (FMEA) e a Análise de Árvores de Falhas (FTA). O método proposto indica, através da leitura de sensores presentes no sistema de carga e descarga, quais os componentes que mais provavelmente estão em falha. O método fornece uma abordagem bem estruturada para a construção das Redes Bayesianas utilizadas na diagnose de falhas do sistema.
publishDate 2015
dc.date.none.fl_str_mv 2015-08-18
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3151/tde-15062016-154821/
url http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3151/tde-15062016-154821/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1815256510838603776

Registros relacionados