[pt] MONITORAMENTO DA INSTRUMENTAÇÃO DA BARRAGEM DE CORUMBÁ I POR REDES NEURAIS E MODELOS DE BOX & JENKINS
Ano de defesa: | 2003 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Tese |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
MAXWELL
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: | |
Link de acesso: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=4244&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=4244&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.4244 |
Resumo: | [pt] Neste trabalho empregou-se a técnica de redes neurais artificiais e modelos de Box & Jenkins (1970) para análise, modelagem e previsão dos valores de vazão e de cargas de pressão na barragem Corumbá I, do sistema Furnas Centrais Elétricas, a partir dos dados de instrumentação disponíveis desde 1997. A previsão de valores prováveis pode auxiliar em tomadas de decisão durante a operação da barragem. A utilização de métodos estatísticos e de redes neurais artificiais é especialmente recomendado em situações onde a solução através de métodos determinísticos, analíticos ou numéricos, torna-se difícil por envolver modelagens tridimensionais, com condições de contorno complexas e incertezas na variação espacial e temporal das propriedades dos materiais que constituem a barragem e sua fundação. Tradicionalmente, as análises de séries temporais são normalmente abordadas sob a perspectiva de métodos estatísticos, como os modelos de Box & Jenkins. No entanto, redes neurais artificiais têm-se constituído ultimamente em uma alternativa atraente para investigações de séries temporais por sua capacidade de análise de problemas de natureza não-linear e não-estacionários. Neste trabalho são apresentadas três aplicações envolvendo o comportamento da barragem Corumbá I: previsão das vazões através da fundação junto à ombreira esquerda, previsão das cargas de pressão em piezômetros instalados no núcleo central da barragem e no solo residual de fundação e, finalmente, a previsão dos valores das leituras em um piezômetro supostamente danificado em determinado instante de tempo. Em todos estes casos, os resultados obtidos pelos modelos de Box & Jenkins e redes neurais artificiais foram bastante satisfatórios. |