Aplicação de sensores virtuais na inferência da temperatura de banho no processo de fabricação de alumínio primário

As indústrias buscam a todo o momento reduzir seus gastos operacionais para aumentar seus lucros e sua competitividade. Uma boa gestão é o fator mais importante, porém uma boa gestão é feita com auxílio de ferramentas que permitam o acesso às informações relevantes para o processo, que tenham bastante influência na tomada de decisões estratégicas, com o menor custo possível. O uso de sensores virtuais tem sido aplicado cada vez mais nas indústrias. Por ser flexível, ele pode ser adaptado a qualquer tipo de medição, promovendo uma redução de custos operacionais sem comprometer, e em alguns casos até melhorar, a qualidade da informação gerada. Como estão totalmente baseados em software, não estão sujeitos a danos físicos como os sensores reais, além de permitirem uma melhor adaptação a ambientes hostis e de difícil acesso. A razão do sucesso destes tipos de sensores é a utilização de técnicas de inteligência computacional, as quais têm sido usadas na modelagem de vários processos não lineares altamente complexos. Atualmente, muitas indústrias já utilizam com sucesso os sensores virtuais, e este trabalho explora a sua utilização, em conjunto com as Redes Neurais Artificiais, em um processo químico em uma importante indústria de alumínio brasileira cujo controle é muito difícil pois é muito difícil extrair medidas da planta dada sua natureza corrosiva e cujas medições exigem certo custo operacional além de estarem sujeitas a ruídos. A aplicação dos sensores virtuais poderá reduzir os intervalos de medições bem como os custos operacionais. Ao longo deste trabalho será apresentada a metodologia de como projetar o sensor virtual utilizando o processo químico como estudo de caso, seguindo a literatura recomendada.

Comparação dos algoritmos C4.5 e MLP usados na avaliação da segurança dinâmica e no auxílio ao controle preventivo no contexto da estabilidade transitória de sistemas de potência

Esse trabalho compara os algoritmos C4.5 e MLP (do inglês “Multilayer Perceptron”) aplicados a avaliação de segurança dinâmica ou (DSA, do inglês “Dynamic Security Assessment”) e em projetos de controle preventivo, com foco na estabilidade transitória de sistemas elétricos de potência (SEPs). O C4.5 é um dos algoritmos da árvore de decisão ou (DT, do inglês “Decision Tree”) e a MLP é um dos membros da família das redes neurais artificiais (RNA). Ambos os algoritmos fornecem soluções para o problema da DSA em tempo real, identificando rapidamente quando um SEP está sujeito a uma perturbação crítica (curto-circuito, por exemplo) que pode levar para a instabilidade transitória. Além disso, o conhecimento obtido de ambas as técnicas, na forma de regras, pode ser utilizado em projetos de controle preventivo para restaurar a segurança do SEP contra perturbações críticas. Baseado na formação de base de dados com exaustivas simulações no domínio do tempo, algumas perturbações críticas específicas são tomadas como exemplo para comparar os algoritmos C4.5 e MLP empregadas a DSA e ao auxílio de ações preventivas. O estudo comparativo é testado no sistema elétrico “New England”. Nos estudos de caso, a base de dados é gerada por meio do programa PSTv3 (“Power System Toolbox”). As DTs e as RNAs são treinada e testadas usando o programa Rapidminer. Os resultados obtidos demonstram que os algoritmos C4.5 e MLP são promissores nas aplicações de DSA e em projetos de controle preventivo.

Extração de conhecimento em forma de regras difusas a partir de mapas auto-organizáveis de Kohonen: aplicação em diagnóstico de faltas incipientes em transformadores

Apesar das diversas vantagens oferecidas pelas redes neurais artificiais (RNAs), algumas limitações ainda impedem sua larga utilização, principalmente em aplicações que necessitem de tomada de decisões essenciais para garantir a segurança em ambientes como, por exemplo, em Sistemas de Energia. Uma das principais limitações das RNAs diz respeito à incapacidade que estas redes apresentam de explicar como chegam a determinadas decisões; explicação esta que seja humanamente compreensível. Desta forma, este trabalho propõe um método para extração de regras a partir do mapa auto-organizável de Kohonen, projetando um sistema de inferência difusa capaz de explicar as decisões/classificação obtidas através do mapa. A metodologia proposta é aplicada ao problema de diagnóstico de faltas incipientes em transformadores, em que se obtém um sistema classificatório eficiente e com capacidade de explicação em relação aos resultados obtidos, o que gera mais confiança aos especialistas da área na hora de tomar decisões.

Um framework para a previsão de cenários com o uso de sistemas híbridos neurogenéticos para compra e venda de energia elétrica no mercado futuro

No contexto da previsão de séries temporais, é grande o interesse em estudos de métodos de previsão de séries temporais que consigam identificar as estruturas e padrões existentes nos dados históricos, possibilitando gerar os próximos padrões da série. A proposta defendida nesta tese é a de desenvolvimento de um framework que utilize ao máximo as potencialidades das técnicas de previsão (redes neurais artificiais) com as técnicas de otimização (algoritmos genéticos) em um sistema híbrido intercomunicativo que aproveite bem as vantagens de cada uma dessas técnicas para a geração de cenários futuros que possam mostrar, além das previsões normais com base nos valores históricos, percursos alternativos das curvas das séries temporais analisadas.

Imageamento da porosidade através de perfis geofísicos de poço

O imageamento da porosidade é uma representação gráfica da distribuição lateral da porosidade da rocha, estimada a partir de dados de perfis geofísicos de poço. Apresenta-se aqui uma metodologia para produzir esta imagem geológica, totalmente independente da intervenção do intérprete, através de um algoritmo, dito, interpretativo baseado em dois tipos de redes neurais artificiais. A primeira parte do algoritmo baseia-se em uma rede neural com camada competitiva e é construído para realizar uma interpretação automática do clássico gráfico o P_b - Φ_N, produzindo um zoneamento do perfil e a estimativa da porosidade. A segunda parte baseia-se em uma rede neural com função de base radial, projetado para realizar uma integração espacial dos dados, a qual pode ser dividida em duas etapas. A primeira etapa refere-se à correlação de perfis de poço e a segunda à produção de uma estimativa da distribuição lateral da porosidade. Esta metodologia ajudará o intérprete na definição do modelo geológico do reservatório e, talvez o mais importante, o ajudará a desenvolver de um modo mais eficiente as estratégias para o desenvolvimento dos campos de óleo e gás. Os resultados ou as imagens da porosidade são bastante similares às seções geológicas convencionais, especialmente em um ambiente deposicional simples dominado por clásticos, onde um mapa de cores, escalonado em unidades de porosidade aparente para as argilas e efetiva para os arenitos, mostra a variação da porosidade e a disposição geométrica das camadas geológicas ao longo da seção. Esta metodologia é aplicada em dados reais da Formação Lagunillas, na Bacia do Lago Maracaibo, Venezuela.

Correlação de poços com múltiplos perfis através da rede neural multicamadas

A correlação estratigráfica busca a determinação da continuidade lateral das rochas, ou a equivalência espacial entre unidades litológicas em subsuperfície, a partir de informações geológico-geofísicas oriundas de poços tubulares, que atravessam estas rochas. Normalmente, mas não exclusivamente, a correlação estratigráfica é realizada a partir das propriedades físicas registradas nos perfis geofísicos de poço. Neste caso, busca-se a equivalência litológica a partir da equivalência entre as propriedades físicas, medidas nos vários poços de um campo petrolífero. A técnica da correlação estratigráfica com perfis geofísicos de poço não é uma atividade trivial e sim, sujeita a inúmeras possibilidades de uma errônea interpretação da disposição geométrica ou da continuidade lateral das rochas em subsuperfície, em função da variabilidade geológica e da ambigüidade das respostas das ferramentas. Logo, é recomendável a utilização de um grande número de perfis de um mesmo poço, para uma melhor interpretação. A correlação estratigráfica é fundamental para o engenheiro de reservatório ou o geólogo, pois a partir da mesma, é possível a definição de estratégias de explotação de um campo petrolífero e a interpretação das continuidades hidráulicas dos reservatórios, bem como auxílio para a construção do modelo geológico para os reservatórios, a partir da interpretação do comportamento estrutural das diversas camadas em subsuperfície. Este trabalho apresenta um método de automação das atividades manuais envolvidas na correlação estratigráfica, com a utilização de vários perfis geofísicos de poço, através de uma arquitetura de rede neural artificial multicamadas, treinada com o algoritmo de retropropagação do erro. A correlação estratigráfica, obtida a partir da rede neural artificial, possibilita o transporte da informação geológica do datum de correlação ao longo do campo, possibilitando ao intérprete, uma visão espacial do comportamento do reservatório e a simulação dos possíveis paleoambientes. Com a metodologia aqui apresentada foi possível a construção automática de um bloco diagrama, mostrando a disposição espacial de uma camada argilosa, utilizando-se os perfis de Raio Gama (RG), Volume de Argila (Vsh), Densidade (ρ_b) e de Porosidade Neutrônica (φ_n) selecionados em cinco poços da região do Lago Maracaibo, na Venezuela.

Detecção de refletores sísmicos por rede neural discreta

As redes neurais artificiais têm provado serem uma poderosa técnica na resolução de uma grande variedade de problemas de otimização. Nesta dissertação é desenvolvida uma nova rede neural, tipo recorrente, sem realimentação (self-feedback loops) e sem neurônios ocultos, para o processamento do sinal sísmico, para fornecer a posição temporal, a polaridade e as amplitudes estimadas dos refletores sísmicos, representadas pelos seus coeficientes de reflexão. A principal característica dessa nova rede neural consiste no tipo de função de ativação utilizada, a qual permite três possíveis estados para o neurônio. Busca-se estimar a posição dos refletores sísmicos e reproduzir as verdadeiras polaridades desses refletores. A idéia básica desse novo tipo de rede, aqui denominada rede neural discreta (RND), é relacionar uma função objeto, que descreve o problema geofísico, com a função de Liapunov, que descreve a dinâmica da rede neural. Deste modo, a dinâmica da rede leva a uma minimização local da sua função de Liapunov e consequentemente leva a uma minimização da função objeto. Assim, com uma codificação conveniente do sinal de saída da rede tem-se uma solução do problema geofísico. A avaliação operacional da arquitetura desta rede neural artificial é realizada em dados sintéticos gerados através do modelo convolucional simples e da teoria do raio. A razão é para explicar o comportamento da rede com dados contaminados por ruído, e diante de pulsos fonte de fases mínima, máxima e misturada.

Determinação automática da porosidade e zoneamento de perfis através da rede neural artificial competitiva

Duas das mais importantes atividades da interpretação de perfis para avaliação de reservatórios de hidrocarbonetos são o zoneamento do perfil (log zonation) e o cálculo da porosidade efetiva das rochas atravessadas pelo poço. O zoneamento é a interpretação visual do perfil para identificação das camadas reservatório e, consequentemente, dos seus limites verticais, ou seja, é a separação formal do perfil em rochas reservatório e rochas selante. Todo procedimento de zoneamento é realizado de forma manual, valendo-se do conhecimento geológico-geofísico e da experiência do intérprete, na avaliação visual dos padrões (características da curva do perfil representativa de um evento geológico) correspondentes a cada tipo litológico específico. O cálculo da porosidade efetiva combina tanto uma atividade visual, na identificação dos pontos representativos de uma particular rocha reservatório no perfil, como a escolha adequada da equação petrofísica que relaciona as propriedades físicas mensuradas da rocha com sua porosidade. A partir do conhecimento da porosidade, será estabelecido o volume eventualmente ocupado por hidrocarboneto. Esta atividade, essencial para a qualificação de reservatórios, requer muito do conhecimento e da experiência do intérprete de perfil para a efetiva avaliação da porosidade efetiva, ou seja, a porosidade da rocha reservatório, isenta do efeito da argila sobre a medida das propriedades físicas da mesma. Uma forma eficiente de automatizar estes procedimentos e auxiliar o geofísico de poço nestas atividades, que particularmente demandam grande dispêndio de tempo, é apresentado nesta dissertação, na forma de um novo perfil, derivado dos perfis tradicionais de porosidade, que apresenta diretamente o zoneamento. Pode-se destacar neste novo perfil as profundidades do topo e da base das rochas reservatório e das rochas selante, escalonado na forma de porosidade efetiva, denominado perfil de porosidade efetiva zoneado. A obtenção do perfil de porosidade efetiva zoneado é baseado no projeto e execução de várias arquiteturas de rede neural artificial, do tipo direta, com treinamento não supervisionado e contendo uma camada de neurônios artificiais, do tipo competitivo. Estas arquiteturas são projetadas de modo a simular o comportamento do intérprete de perfil, quando da utilização do gráfico densidade-neutrônico, para as situações de aplicabilidade do modelo arenito-folhelho. A aplicabilidade e limitações desta metodologia são avaliadas diretamente sobre dados reais, oriundos da bacia do Lago Maracaibo (Venezuela).

Estimativa dos perfis de permeabilidade e de porosidade utilizando rede neural artificial

A permeabilidade e a porosidade são duas das mais importantes propriedades petrofísicas para a qualificação dos reservatórios de óleo e gás. A porosidade está relacionada à capacidade de armazenamento de fluidos e a permeabilidade, com a capacidade de produção destes fluidos. Suas medidas são, normalmente, realizadas em laboratório, através de testemunhos da rocha. Esses processos têm custos elevados e nem todos os poços são testemunhados. As estimativas da permeabilidade e da porosidade são de fundamental importância para os engenheiros de reservatório e geofísicos, uma vez que seus valores podem definir a completação ou não de um poço petrolífero. O perfil de porosidade e sua relação com o perfil de densidade, é bem conhecida na geofísica de poço. No entanto, existem poucas relações quantitativas e/ou qualitativas entre a porosidade e a permeabilidade, como por exemplo as relações de Kozeny. Sendo assim, este trabalho busca o estabelecimento do perfil de permeabilidade e do perfil de porosidade, a partir de informações do perfil de densidade. Para tanto, buscamos a relação entre a propriedade física da rocha (densidade) e as propriedades petrofísicas: permeabilidade e porosidade, utilizando como metodologia à técnica de redes neurais artificiais, como a rede neural artificial com função de base radial. A obtenção da permeabilidade e da porosidade a partir da rede neural artificial, que possui como entrada a informação da densidade possibilita um menor custo para a aquisição dessas importantes informações petrofísicas, permite ao intérprete de perfis de poço optar ou não pela exploração de uma unidade estudada, além de uma visão mais completa do reservatório. Os procedimentos para a estimativa da permeabilidade e da porosidade estão direcionados para uma única formação, mas os intérpretes de perfis poderão aplicar a diretriz apresentada no programa de rede neural artificial com função de base radial, utilizando a estimativa dessas propriedades petrofísicas para outras formações, inclusive de outros campos petrolíferos. Portanto, recomenda-se a utilização de um conjunto de dados completo, com quantidade de dados suficientes de um mesmo poço, a fim de viabilizar corretamente a melhor interpretação.

Identificação automática das primeiras quebras em traços sísmicos por meio de uma rede neural direta

Apesar do avanço tecnológico ocorrido na prospecção sísmica, com a rotina dos levantamentos 2D e 3D, e o significativo aumento na quantidade de dados, a identificação dos tempos de chegada da onda sísmica direta (primeira quebra), que se propaga diretamente do ponto de tiro até a posição dos arranjos de geofones, permanece ainda dependente da avaliação visual do intérprete sísmico. O objetivo desta dissertação, insere-se no processamento sísmico com o intuito de buscar um método eficiente, tal que possibilite a simulação computacional do comportamento visual do intérprete sísmico, através da automação dos processos de tomada de decisão envolvidos na identificação das primeiras quebras em um traço sísmico. Visando, em última análise, preservar o conhecimento intuitivo do intérprete para os casos complexos, nos quais o seu conhecimento será, efetivamente, melhor aproveitado. Recentes descobertas na tecnologia neurocomputacional produziram técnicas que possibilitam a simulação dos aspectos qualitativos envolvidos nos processos visuais de identificação ou interpretação sísmica, com qualidade e aceitabilidade dos resultados. As redes neurais artificiais são uma implementação da tecnologia neurocomputacional e foram, inicialmente, desenvolvidas por neurobiologistas como modelos computacionais do sistema nervoso humano. Elas diferem das técnicas computacionais convencionais pela sua habilidade em adaptar-se ou aprender através de uma repetitiva exposição a exemplos, pela sua tolerância à falta de alguns dos componentes dos dados e pela sua robustez no tratamento com dados contaminados por ruído. O método aqui apresentado baseia-se na aplicação da técnica das redes neurais artificiais para a identificação das primeiras quebras nos traços sísmicos, a partir do estabelecimento de uma conveniente arquitetura para a rede neural artificial do tipo direta, treinada com o algoritmo da retro-propagação do erro. A rede neural artificial é entendida aqui como uma simulação computacional do processo intuitivo de tomada de decisão realizado pelo intérprete sísmico para a identificação das primeiras quebras nos traços sísmicos. A aplicabilidade, eficiência e limitações desta abordagem serão avaliadas em dados sintéticos obtidos a partir da teoria do raio.

Identificação de fácies em perfis de poço com algoritmo inteligente

A identificação de fácies em um poço não testemunhado é um dos problemas clássicos da avaliação de formação. Neste trabalho este problema é tratado em dois passos, no primeiro produz-se a codificação da informação geológica ou da descrição das fácies atravessadas em um poço testemunhado em termos das suas propriedades físicas registradas nos perfis geofísicos e traduzidas pelos parâmetros L e K, que são obtidos a partir dos perfis de porosidade (densidade, sônico e porosidade neutrônica) e pela argilosidade (Vsh) calculada pelo perfil de raio gama natural. Estes três parâmetros são convenientemente representados na forma do Gráfico Vsh-L-K. No segundo passo é realizada a interpretação computacional do Gráfico Vsh-L-K por um algoritmo inteligente construído com base na rede neural competitiva angular generalizada, que é especializada na classificação de padrões angulares ou agrupamento de pontos no espaço n-dimensional que possuem uma envoltória aproximadamente elipsoidal. Os parâmetros operacionais do algoritmo inteligente, como a arquitetura da rede neural e pesos sinápticos são obtidos em um Gráfico Vsh-L-K, construído e interpretado com as informações de um poço testemunhado. Assim, a aplicação deste algoritmo inteligente é capaz de identificar e classificar as camadas presentes em um poço não testemunhado, em termos das fácies identificadas no poço testemunhado ou em termos do mineral principal, quando ausentes no poço testemunhado. Esta metodologia é apresentada com dados sintéticos e com perfis de poços testemunhados do Campo de Namorado, na Bacia de Campos, localizada na plataforma continental do Rio de Janeiro, Brasil.

Interpretação do gráfico de Hingle através de rede competitiva angular

A saturação de água é a principal propriedade petrofísica para a avaliação de reservatórios de hidrocarbonetos, pois através da análise dos seus valores é definida a destinação final do poço recém perfurado, como produtor ou poço seco. O cálculo da saturação de água para as formações limpas é, comumente, realizado a partir da equação de Archie, que envolve a determinação da resistividade da zona virgem, obtida a partir de um perfil de resistividade profunda e o cálculo de porosidade da rocha, obtida a partir dos perfis de porosidade. A equação de Archie envolve ainda, a determinação da resistividade da água de formação, que normalmente necessita de definição local e correção para a profundidade da formação e da adoção de valores convenientes para os coeficientes de Archie. Um dos métodos mais tradicionais da geofísica de poço para o cálculo da saturação de água é o método de Hingle, particularmente útil nas situações de desconhecimento da resistividade da água de formação. O método de Hingle estabelece uma forma linear para a equação de Archie, a partir dos perfis de resistividade e porosidade e a representa na forma gráfica, como a reta da água ou dos pontos, no gráfico de Hingle, com saturação de água unitária e o valor da resistividade da água de formação é obtido a partir da inclinação da reta da água. Independente do desenvolvimento tecnológico das ferramentas de perfilagem e dos computadores digitais, o geofísico, ainda hoje, se vê obrigado a realizar a interpretação de ábacos ou gráficos, sujeito a ocorrência de erros derivados da sua acuidade visual. Com o objetivo de mitigar a ocorrência deste tipo de erro e produzir uma primeira aproximação para a saturação de água em tempo real de perfilagem do poço, insere-se o trabalho apresentado nesta dissertação, com a utilização de uma conveniente arquitetura de rede neural artificial, a rede competitiva angular, capaz de identificar a localização da reta da água, a partir da identificação de padrões angulares presentes nos dados dos perfis de porosidade e resistividade representados no gráfico de Hingle. A avaliação desta metodologia é realizada sobre dados sintéticos, que satisfazem integralmente a equação de Archie, e sobre dados reais.

Desenvolvimento de um sistema de análise de imagem para quantificação do tamanho e distribuição de partículas de desgaste

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Monitoramento e identificação de falhas em estruturas aeronáuticas e mecânicas utilizando técnicas de computação inteligente

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS

Software baseado em rede neural artificial desenvolvido por meio de algoritmo genético para a classificação morfológica de blastocistos bovinos

Pós-graduação em Biociências - FCLAS