Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/11422/23668
Tipo: Trabalho de conclusão de graduação
Título: Análise de falha de sensores através de métodos estatísticos baseados em componentes principais: aplicação em planta offshore
Autor(es)/Inventor(es): Lesbaupin, Felipe Telles
Orientador: Vaz Júnior, Carlos André
Resumo: Este trabalho teve como objetivo testar a metodologia estatística de análise de componentes principais (PCA) para detecção de falhas de sensores em uma planta offshore. Os componentes principais apresentam vantagens quando se lida com sistemas multivariáveis de grande escala - exige menor esforço computacional - ao reduzir a dimensão dos dados processados. Dados reais de sensores submarinos que falharam foram submetidos ao método PCA, desenvolvido em Matlab. Os quantificadores SPE, Spca, Sdist e SF, além de análise gráfica, foram comparados na avaliação dos resultados obtidos. Diferentes parâmetros foram variados para se garantir uma análise ampla dos casos estudados. Utilizando dados em estado estacionário, foi possível efetuar a análise de diferentes tipos de falhas reais. Através de regimes transientes, verificou-se o comportamento do modelo frente a variações bruscas de sinal dos sensores. Ao final, pôde-se concluir que, apesar de bons resultados apresentados pelo índice SPE, a análise PCA isoladamente permanece insuficiente na detecção e análise de falhas em sensores reais.
Palavras-chave: Plataformas de petróleo e gás
Prevenção de acidentes
Assunto CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO::GERENCIA DE PRODUCAO::HIGIENE E SEGURANCA DO TRABALHO
Unidade produtora: Escola de Química
Editora: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Data de publicação: Jun-2014
País de publicação: Brasil
Idioma da publicação: por
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Citação: LESBAUPIN, Felipe Telles. Análise de falha de sensores através de métodos estatísticos baseados em componentes principais: aplicação em planta offshore. 2014. 80 f. TCC (Graduação) - Curso de Engenharia Química, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2014.
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