Atenuação de múltiplas e compressão do pulso fonte em dados de sísmica de reflexão utilizando o filtro Kalman-Bucy

O objetivo central deste trabalho é o estudo e a aplicação do método Kalman-Bucy no processo de deconvolução ao impulso e de deconvolução com predição, onde é considerado que os dados observados são classificados como não-estacionários. Os dados utilizados neste trabalho são sintéticos e, com isto, esta Tese tem características de um exercício numérico e investigativo. O operador de deconvolução ao impulso é obtido a partir da teoria de CRUMP (1974) fazendo uso das soluções das equações Wiener-Hopf apresentadas por KALMAN-BUCY (1961) nas formas contínuas e discretas considerando o processo como não estacionário. O operador de predição (KBCP) está baseado nas teorias de CRUMP (1974) e MENDEL ET AL (1979). Sua estrutura assemelha-se ao filtro Wiener-Hopf onde os coeficientes do operador (WHLP) são obtidos através da autocorrelação, e no caso (KBCP) são obtidos a partir da função b_i(k). o problema é definido em duas etapas: a primeira consta da geração do sinal, e a segunda da sua avaliação. A deconvolução realizada aqui é classificada como estatística, e é um modelo fortemente baseado nas propriedades do sinal registrado e de sua representação. Os métodos foram aplicados apenas em dados sintéticos de seção fonte-comum obtida a partir dos modelos com interfaces contínuas e camadas homogêneas.

Localização de falhas em linhas de transmissão utilizando decomposição harmônica e redes neurais artificiais

Este trabalho propõe a utilização de uma nova metodologia para a localização de falhas em linhas de transmissão (LT). Esta metodologia consiste na utilização da decomposição harmônica da corrente de fuga de uma linha e na aplicação de uma Rede Neural Artificial (RNA) capaz de distinguir padrões da condição normal de funcionamento e padrões de situações de falhas de uma LT. Foi utilizado um modelo Pi capaz de absorver dados reais de tensão e corrente de três fases e de alterar valores de R, L e C segundo modificações ambientais. Neste modelo foram geradas falhas em todas as torres com diferentes valores de capacitância. A saída fornecida pelo modelo é a decomposição da corrente de fuga do trecho considerado. Os dados de entrada e saída do modelo foram utilizados no treinamento da RNA desenvolvida. A aquisição de dados reais de tensão e corrente foi feita através de analisadores de parâmetros de qualidade de energia elétrica instalados nas extremidades de um trecho de LT, Guamá-Utinga, pertencente à Centrais Elétricas do Norte do Brasil ELETRONORTE. O cálculo dos parâmetros construtivos foi feito através do método matricial e melhorado através da utilização do Método de Elementos Finitos (MEF). A RNA foi desenvolvida com o auxílio do software Matlab. Para treinamento da RNA foi utilizado o algoritmo de Retropropagação Resiliente que apresentou um bom desempenho. A RNA foi treinada com dois conjuntos de dados de treinamento para analisar possíveis diferenças entre as saídas fornecidas pelos dois grupos. Nos dois casos apresentou resultados satisfatórios, possibilitando a localização de falhas no trecho considerado.