Caracterização e aplicação de sensores à fibra ótica no setor petroquímico

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2010
Autor(a) principal: Terada, Galileu Godoy
Orientador(a): Muller, Márcia
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Curitiba
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/1293
Resumo: Este trabalho apresenta um estudo sobre o emprego de redes de período longo como transdutores aplicados ao setor petroquímico. Resultados são apresentados ilustrando as fases envolvidas na produção, caracterização, encapsulação e aplicação das redes de período longo. Utilizando o método de gravação ponto-a-ponto e luz ultravioleta, foram produzidas três redes de período longo. Foi proposta uma metodologia para encapsulação de redes capaz de agregar robustez e versatilidade ao sistema de medição. A rede encapsulada foi aplicada na análise de misturas de combustíveis e solventes. Foi observado que a sensibilidade da rede ao índice de refração externo não foi prejudicada pela encapsulação e que, além da proteção adicional contra danos externos, a reprodutibilidade da rede foi melhorada consideravelmente. Para as amostras empregadas, a melhoria na reprodutibilidade apresentou valores entre 40 % e 78 %. Finalmente, o desempenho da rede encapsulada foi verificado para análise da concentração de etanol em uma mistura etanol-água. Foi observado que a resposta da rede à concentração de etanol é não-linear e possui uma região de ambiguidade para amostras com concentração de etanol entre 60 % e 100 %. Para solucionar o problema da ambiguidade e determinar a concentração de etanol em misturas etanol-água, foram propostos quatro métodos baseados em redes neurais artificiais e sistemas fuzzy. O método com o melhor desempenho foi construído baseado em redes neurais artificiais e implementado de forma a correlacionar a resposta da LPG com a velocidade do som obtida para amostras com diferentes concentrações de etanol. O desvio máximo observado entre o valor da concentração de etanol em uma amostra em relação ao valor fornecido pela rede neural artificial foi de apenas 0,55%, com erro médio quadrático de 0,13%.