Método de detecção e quantificação de dano por corrosão em tanques de FPSO com dados coletados de um sistema de SHM baseado em ondas guiadas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Bertoldi, Evandro
Orientador(a): Clarke, Thomas Gabriel Rosauro
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
SHM
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/256548
Resumo: Neste trabalho foi proposto um método de processamento de dados provindos de um sistema de Monitoramento de Saúde Estrutural (SHM) baseado em ondas guiadas visando à detecção e quantificação de danos por corrosão em tanques de armazenamento em unidades Flutuantes de Produção, Armazenamento e Transferência (FPSO). Para isso, foram utilizados dados de um painel simulando um trecho da estrutura de um tanque de FPSO, que foi instrumentado com um conjunto de sensores operados com eletrônica e software desenvolvidos em um trabalho prévio. Primeiramente foram obtidos sinais a partir da estrutura na condição íntegra para criar um banco de dados de sinais base (baselines). Posteriormente, foram introduzidos diferentes níveis de dano no painel, e novas coletas de dados foram realizadas para cada nível de dano. O método proposto consiste em realizar uma redução de dimensão nos dados do teste de ondas guiadas usando Análise de Componentes Independentes (ICA). A partir dos dados reduzidos, é utilizado uma abordagem baseada na detecção de outliers para identificar a componente referente ao dano de forma automática. Para isso, primeiramente é montado um conjunto de dados a partir do banco de dados de baseline, onde os dados são selecionados de forma aleatória e sem reposição, formando o primeiro conjunto de dados. Em seguida é montado o segundo conjunto de dados, o qual é formado pelo primeiro conjunto e um sinal adicionado (sinal de baseline ou dano) em uma posição aleatória entre os demais sinais de baseline. Após a redução dimensional dos dados, foram utilizados os vetores de pesos do ICA para identificar se um determinado sinal tem origem de uma condição intacta ou danificada por meio de um procedimento envolvendo correlação cruzada. Nesse procedimento, as componentes dos dois conjuntos de dados são relacionadas entre si através do valor máximo da correlação cruzada. Assim, a componente relacionada ao dano do segundo conjunto tenderá a não estar vinculada, pois deverá ter menos similaridade com as componentes do primeiro conjunto. Por último, foi repetido este processo várias vezes para calcular a acurácia e os erros da detecção de danos e para calcular a rela- ção sinal-ruído (SNR) das componentes outliers para quantificar o dano. Foram obtidas taxas médias de acurácia acima de 80% para detecção de danos, com taxas médias de erro Tipo I abaixo de 20% e taxas médias de erro Tipo II abaixo de 40%. Além disso, foi possível estimar a severidade dos danos, principalmente, em seus estágios iniciais de profundidade.