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Análise de componentes principais aplicada a ruído eletroquímico / Principal component analysis applied to electrochemical noise

Tadeu Aguiar Lisboa 02 March 2015 (has links)
Neste trabalho foi utilizado um método matemático para classificar registros de potencial e corrente de ensaios de corrosão na técnica de amperimetria de resistência nula (ZRA). Foi aplicado o método estatístico de múltiplas variáveis simples chamado Análise dos Componentes Principais (PCA), cujo objetivo principal foi identificar padrões nestes dados de ruído eletroquímico. Foram testados o aço carbono UNS G10200, os aços inoxidáveis austenítico UNS S31600 e o superduplex UNS S32750 em meios de ácido sulfúrico (5% H2SO4), cloreto férrico (0,1 mol/L FeCl3) e hidróxido de sódio (0,1% NaOH). Os ensaios foram replicados com oito repetições para se ter reprodutibilidade e conhecimento dos aspectos estatísticos envolvidos. Os resultados mostraram que a análise de componentes principais pode ser utilizada como uma ferramenta para analisar sinais de ruído eletroquímico, identificando os clusters dos comportamentos potencial-tempo, corrente-tempo e acessoriamente identificar os outliersdos registros temporais. / In this study, a mathematical method was used to classify potential and current records of electrochemical noise tests in zero resistance ammeter (ZRA) configuration. The statistical method of multiple simple variables called Principal Components Analysis (PCA) was applied to identify patterns in these electrochemical noise data. The carbon steel UNS G10200, the austenitic stainless steels UNS S31600 and the super duplex UNS S32750 were tested in the solutions of sulfuric acid (5% H2SO4), ferric chloride (0.1 mol/L FeCl3) and sodium hydroxide (0.1% NaOH). The tests were replicated with eight repetitions to obtain reproducibility of the relatedstatistical aspects. The results showed that the principal components analysis could be used as a tool to analyze electrochemical noise signals, identifying behavior clusters of potential-time, current-time and also identifying the outliers in time domain.
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Análise de componentes principais aplicada a ruído eletroquímico / Principal component analysis applied to electrochemical noise

Tadeu Aguiar Lisboa 02 March 2015 (has links)
Neste trabalho foi utilizado um método matemático para classificar registros de potencial e corrente de ensaios de corrosão na técnica de amperimetria de resistência nula (ZRA). Foi aplicado o método estatístico de múltiplas variáveis simples chamado Análise dos Componentes Principais (PCA), cujo objetivo principal foi identificar padrões nestes dados de ruído eletroquímico. Foram testados o aço carbono UNS G10200, os aços inoxidáveis austenítico UNS S31600 e o superduplex UNS S32750 em meios de ácido sulfúrico (5% H2SO4), cloreto férrico (0,1 mol/L FeCl3) e hidróxido de sódio (0,1% NaOH). Os ensaios foram replicados com oito repetições para se ter reprodutibilidade e conhecimento dos aspectos estatísticos envolvidos. Os resultados mostraram que a análise de componentes principais pode ser utilizada como uma ferramenta para analisar sinais de ruído eletroquímico, identificando os clusters dos comportamentos potencial-tempo, corrente-tempo e acessoriamente identificar os outliersdos registros temporais. / In this study, a mathematical method was used to classify potential and current records of electrochemical noise tests in zero resistance ammeter (ZRA) configuration. The statistical method of multiple simple variables called Principal Components Analysis (PCA) was applied to identify patterns in these electrochemical noise data. The carbon steel UNS G10200, the austenitic stainless steels UNS S31600 and the super duplex UNS S32750 were tested in the solutions of sulfuric acid (5% H2SO4), ferric chloride (0.1 mol/L FeCl3) and sodium hydroxide (0.1% NaOH). The tests were replicated with eight repetitions to obtain reproducibility of the relatedstatistical aspects. The results showed that the principal components analysis could be used as a tool to analyze electrochemical noise signals, identifying behavior clusters of potential-time, current-time and also identifying the outliers in time domain.

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