Avaliação de instabilidades em chamas produzidas por nebulização de combustíveis líquidos utilizando-se processamento de imagens.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2007
Autor(a) principal: Montalbán Caillaux, Carlos Antonio
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3150/tde-20092023-082450/
Resumo: Neste trabalho foram feitos estudos experimentais das instabilidades e os defeitos no processo de combustão do óleo combustível tipo 1B. As instabilidades investigadas foram o descolamento, o sopramento e defeitos tais como excesso de oxigênio e má nebulização. Como indicadores destas instabilidades e defeitos, foram utilizados a visualização, a mudança no valor dos tons de cinza e o aumento no número de objetos das imagens produzidas por câmaras CCD com filtros de interferência e também as medições da intensidade de radiação ultravioleta emitida pela chama usando um detector de chama UV. O principal objetivo desta dissertação de mestrado é caracterizar instabilidades e defeitos no processo de combustão utilizando a técnica do processamento de imagens digitais. Em especial, procurou-se identificar quais parâmetros do processamento digital de imagens poderão ser utilizados como detectores do sopramento, descolamento e má nebulização. Com este objetivo foram variados os seguintes parâmetros: a) a razão entre a vazão de vapor de nebulização e a vazão de combustível; b) a relação entre a vazão de ar primário e ar secundário. Os resultados obtidos mostram uma forte influência da vazão de ar primário e da vazão de vapor de nebulização na estabilidade das chamas. O valor médio do tom de cinza das imagens e o número de objetos nas imagens foram os parâmetros com maior sensibilidade ao início das instabilidades.