Multilayer perceptron neural networks training through charged system search and its Application for non-technical losses detection

The non-technical loss is not a problem with trivial solution or regional character and its minimization represents the guarantee of investments in product quality and maintenance of power systems, introduced by a competitive environment after the period of privatization in the national scene. In this paper, we show how to improve the training phase of a neural network-based classifier using a recently proposed meta-heuristic technique called Charged System Search, which is based on the interactions between electrically charged particles. The experiments were carried out in the context of non-technical loss in power distribution systems in a dataset obtained from a Brazilian electrical power company, and have demonstrated the robustness of the proposed technique against with several others nature-inspired optimization techniques for training neural networks. Thus, it is possible to improve some applications on Smart Grids. © 2013 IEEE.

Neural networks models for wear patterns recognition of single-point dresser

Grinding is a workpiece finishing process for advanced products and surfaces. However, the constant friction between workpiece and grinding wheel causes the latter to lose its sharpness, thereby impairing the result of the grinding process. When this occurs, the dressing process is essential to sharpen the worn grains of the grinding wheel. The dressing conditions strongly influence the performance of the grinding operation; hence, monitoring them throughout the process can increase its efficiency. The purpose of this study was to classify the wear condition of a single-point dresser using intelligent systems whose inputs were obtained by digitally processing acoustic emission signals. Two multilayer perceptron (MLP) neural networks were compared for their classification ability, one using the root mean square (RMS) statistics and another the ratio of power (ROP) statistics as input. In this study, it was found that the harmonic content of the acoustic emission signal is influenced by the condition of the dresser, and that the condition of the tool under study can be classified by using the aforementioned statistics to feed a neural network. © IFAC.

Detecção e classificação de curto-circuitos em sistemas de distribuição usando rede neural artificial ARTMAP nebulosa

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Previsão de cargas elétricas através de uma Rede Neural Híbrida Back-ART Fuzzy

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Treinamento de uma rede neural de base radial usando computação evolutiva: implementação e aplicações

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

O uso de rede neural artificial MLP na predição de estruturas secundárias de proteínas

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Kappa-PSO-ARTMAP Fuzzy: uma metodologia para detecção de intrusos baseado em seleção de atributos e otimização de parâmetros numa rede neural ARTMAP Fuzzy

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Análise da estabilidade transitória via rede neural Art-Artmap fuzzy Euclidiana modificada com treinamento continuado

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise da estabilidade estática de tensão de sistemas elétricos de potência usando uma rede neural baseada na teoria da ressonância adaptativa

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Previsão de carga multinodal usando a rede neural ART-ARTMAP fuzzy

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Aplicação da rede neural MLP (Multilayer Perceptron) em indústria de pisos e revestimentos do Pólo Cerâmico de Santa Gertrudes - SP

Pós-graduação em Geociências e Meio Ambiente - IGCE

Estimação da porcentagem de flúor em alumina fluoretada proveniente de uma planta de tratamento de gases por meio de um sensor virtual neural

As indústrias têm buscado constantemente reduzir gastos operacionais, visando o aumento do lucro e da competitividade. Para alcançar essa meta, são necessários, dentre outros fatores, o projeto e a implantação de novas ferramentas que permitam o acesso às informações relevantes do processo de forma precisa, eficiente e barata. Os sensores virtuais têm sido aplicados 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. Este trabalho tem como objetivo estimar a qualidade da alumina fluoretada proveniente de uma Planta de Tratamento de Gases (PTG), a qual é resultado da adsorção de gases poluentes em alumina virgem, via sensor virtual. O modelo que emula o comportamento de um sensor de qualidade de alumina foi criado através da técnica de inteligência computacional conhecida como Rede Neural Artificial. As motivações deste trabalho consistem em: realizar simulações virtuais, sem comprometer o funcionamento da PTG; tomar decisões mais precisas e não baseada somente na experiência do operador; diagnosticar potenciais problemas, antes que esses interfiram na qualidade da alumina fluoretada; manter o funcionamento do forno de redução de alumínio dentro da normalidade, pois a produção de alumina de baixa qualidade afeta a reação de quebra da molécula que contém este metal. Os benefícios que este projeto trará consistem em: aumentar a eficiência da PTG, produzindo alumina fluoretada de alta qualidade e emitindo menos gases poluentes na atmosfera, além de aumentar o tempo de vida útil do forno de redução.

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.

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.