[pt] AVALIAÇÃO NÃO-DESTRUTIVA DE DUTOS E SOLDAS BASEADA EM DADOS ULTRASSÔNICOS NO CONTEXTO DA INDÚSTRIA DE ÓLEO E GÁS

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: GUILHERME REZENDE BESSA FERREIRA
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: MAXWELL
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=57224&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=57224&idi=2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.57224
Resumo: [pt] A avaliação não destrutiva ultrassônica é de extrema importância na indústria de óleo e gás, principalmente para ativos e estruturas sujeitos a condições que aceleram os mecanismos de falha. Apesar de amplamente difundidos, os métodos ultrassônicos não destrutivos dependem de uma força de trabalho especializada, sendo, portanto, suscetíveis a erros e demorados. Nesse contexto, métodos de reconhecimento de padrões, como o aprendizado de máquina, se encaixam convenientemente para solucionar os desafios da tarefa. Assim, este trabalho tem como objetivo a aplicação de técnicas de inteligência artificial para abordar a interpretação de dados adquiridos por meio de avaliação não destrutiva ultrassônica no contexto da indústria de óleo e gás. Para tanto, esta dissertação envolve três estudos de caso. Primeiramente, sinais de ondas guiadas ultrassônicas são usados para classificar os defeitos presentes em juntas soldadas de compósito termoplástico. Os resultados mostraram que, ao usar atributos extraídos com modelos autoregressivos, a acurácia do modelo de aprendizado de máquina melhora em pelo menos 72,5 por cento. Em segundo lugar, dados ultrassônicos em formato de imagens são usados para construir um sistema de diagnóstico de solda automático. A estrutura proposta resultou em um modelo computacionalmente eficiente, capaz de realizar classificações com acurácia superior à 99 por cento. Por fim, dados obtidos por simulação numérica foram usados para criar um modelo de aprendizado profundo visando estimar a severidade de defeitos semelhantes à corrosão em dutos. Resultados de R2 superiores a 0,99 foram alcançados.