Identificação de padrões de escoamento horizontal bifásico gás-líquido através de distribuição tempo-freqüência e redes neurais

• Autor(a) principal: Selli, Marcelo Fernando
• Data de Publicação: 2007
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18147/tde-19012011-115440/
• topic: Escoamento multifásico; Flow patterns; Gabor transform; Multiphase flow; Neural networks; Padrões de escoamento; Redes neurais; Transformada de Gabor

O presente trabalho tem como objetivo fundamental a construção de um sistema de identificação capaz de diagnosticar em tempo real as diferentes configurações de escoamentos bifásicos horizontais. É importante ressaltar que o desenvolvimento deste know-how é capital para a operação eficaz de instalações de manipulação e ou transporte de fluidos multifásicos, e representa, hoje, um dos grandes desafios nas indústrias do petróleo e termonuclear. O princípio de funcionamento do sistema proposto baseia-se nos sinais captados por um sensor de pressão flutuante de resposta rápida, e no seu pósprocessamento com auxílio da transformada de Gabor e de uma rede neural convenientemente treinada. A implementação é tal que a operação de diagnóstico pode ser feita on-line, desde a aquisição dos sinais até o pósprocessamento. Resultados experimentais foram obtidos no circuito experimental do NETeF - Núcleo de Engenharia Térmica e Fluidos da USP - Universidade de São Paulo, para uma secção de testes horizo ntal com 12 m de comprimento e diâmetro interno de 30 mm. Em específico foram ensaiados os seguintes padrões de escoamento ar-água: estratificado liso, ondulado, intermitente, anular e a bolhas. Os resultados mostram que, dependendo dos limites de detecção pré-estabelecidos, todos o principais padrões de escoamento bifásico horizontal são identificados corretamente.