[pt] MONITORAMENTO DA INSTRUMENTAÇÃO DA BARRAGEM DE CORUMBÁ I POR REDES NEURAIS E MODELOS DE BOX & JENKINS

• Ano de defesa: 2003
• Autor(a) principal: JOSE LUIS CARRASCO GUTIERREZ
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] SERIE TEMPORAL; [pt] INSTRUMENTACAO; [pt] MONITORAMENTO DE BARRAGEM; [pt] BARRAGEM CORUMBA-I; [pt] REDE NEURAL ARTIFICIAL; [en] TIME SERIE; [en] INSTRUMENTATION; [en] DAM MONITORING; [en] CORUMBA-I DAM; [en] ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
• 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

[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.