Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2017 |
| Autor(a) principal: |
Oliveira Neto, Milton Expedito de
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| Orientador(a): |
Esquerre, Karla Patrícia Oliveira |
| Banca de defesa: |
Martins, Márcio André Fernandes,
Ferreira, Adonias Magdiel Silva,
Marques, José Jailton |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal da Bahia
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Industrial (PEI)
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| Departamento: |
Escola Politécnica
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufba.br/handle/ri/36113
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Resumo: |
Ao longo dos anos, resíduos sólidos se tornaram um grande desafio ambiental para os Estados ao redor do mundo, uma vez que a sua destinação final é uma inquietante preocupação para os envolvidos, principalmente, quando envolvem resíduos perigosos. Assim, incineradores têm sido uma das alternativas propostas mais utilizada para a gestão do problema. Entretanto, para esta operação, é necessário o cumprimento de severas leis impostas por legislações diversas e pelos órgãos ambientais, os quais exigem que sejam incorporadas ao processo em questão um mecanismo eficiente de gestão operacional. Em vista disso, este trabalho teve como objetivo utilizar a análise quantitativa na primeira etapa de implementação, dentro da perspectiva da filosofia da Manutenção Centrada na Confiabilidade (MCC), já que esta aplicação é capaz de permitir, através de um estudo de natureza probabilística, a determinação do tempo de vida dos equipamentos do incinerador em estudo, além de possibilitar identificar os subsistemas que podem provocar a ocorrência de falhas. Assim, para o desenvolvimento desta pesquisa, apresentou-se o uso das ferramentas de Engenharia de Confiabilidade em um incinerador de resíduos sólidos industriais (IRSI), por meio de análise estatística aplicada no software R – Studio. Para tanto, optou-se pela elaboração de uma rotina para coleta de dados de tempo até a incidência de alguma falha no sistema; pela construção do diagrama de blocos dos sistemas; e pelo uso da modelagem matemática, que permitiu identificar quais sistemas possuíam maior probabilidade de falhas. Além disso, o teste estatístico de hipótese, associado ao método não paramétrico, facilitou a seleção da melhor distribuição de probabilidade. Entre as distribuições testadas, encontram-se: gama generalizada, Weibull 2p, gama, exponencial, e a log-normal (a qual apresentou melhor aderência ao maior número de sistemas do IRSI). Por fim, o estudo foi delimitado com base em dados históricos das falhas, ao longo de seis anos de operação do forno incinerador presente neste estudo de caso. |
