Desenvolvimento de um medidor de vazão não intrusivo utilizando calorimetria inteligente

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Quirino, Tiago Motta
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade do Estado do Rio de Janeiro; Centro de Tecnologia e Ciências::Faculdade de Engenharia; BR; UERJ; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Eletrônica
• Palavras-chave em Português: Electronic engineering; Intelligent Sensor; Flow; Thermal; Non-intrusive; Neural Network; Modeling; Engenharia eletrônica; Sensor Inteligente; Vazão; Termal; Não Intrusivo; Redes Neurais; Modelagem; CNPQ::ENGENHARIAS
• Link de acesso: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/11870

Devido à necessidade de satisfazer as exigências de medição ainda não resolvidas plenamente pelos sensores de vazão atuais, este trabalho propõe desenvolver um sistema de medição de vazão termal não intrusivo para pequenos diâmetros e baixas vazões de ar. Tal sistema é baseado no conceito de convecção forçada, no qual um conjunto de cinco sensores de temperatura PT-100 e um resistor de aquecimento são instalados na superfície externa de uma tubulação de maneira a obter-se a distribuição térmica na parede da tubulação como efeito combinado do aquecimento, gerado pelo resistor, e do resfriamento, gerado pelo escoamento interno. Deseja-se obter o modelo do perfil térmico de maneira a reconstituir o perfil de temperaturas por apenas alguns pontos. A partir das características da distribuição térmica no tubo, investiga-se a inferência da vazão pelo modelo de regressão linear e, posteriormente, de maneira análoga, se utiliza Redes Neurais Artificiais para determinação da vazão. Os resultados mostraram que é possível o desenvolvimento de um medidor não intrusivo, capaz de inferir a vazão com erro de fundo de escala menor que 3%.