Orientadores: Celso Kazuyuki Morooka, Ivan Rizzo Guilherme / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica, Instituto de Geociencias / Made available in DSpace on 2018-08-03T22:11:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_HenriqueVenturada_M.pdf: 6776642 bytes, checksum: 0f63d0ee9cc11e83387d78ccd3d5500c (MD5) Previous issue date: 2003 / Resumo: O meio mais eficiente e econômico para transportar derivados de petróleo são os dutos. Porém, o controle dos riscos associados a um vazamento acidental é fundamental. Esta questão tem motivado o desenvolvimento de vários métodos para detecção de vazamentos, a maioria deles baseados na observação de variáveis de processo já normalmente acompanhadas. Nesta dissertação, uma forte correlação existente entre o desvio apurado no balanço das vazões e os transientes operacionais é identificada e utilizada na definição da estratégia apresentada aqui, que consiste, em dois módulos, desenvolvidos para identificar, em tempo-real, os diversos transientes que ocorrem no processo, classificando-os em estados operacionais pré definidos e detectando falhas do processo de transferência - dentre elas, vazamento - baseado no modelo de balanço de volume, utilizando a classificação dos transientes identificados de modo a reduzir a ocorrência de alarmes espúrios na detecção de vazamentos ou de outra condição anormal do processo. Estes módulos foram construídos com a utilização de duas técnicas baseadas em lógica nebulosa: Sistemas de Inferência Nebulosa e Redes Neurais Nebulosas. Os sistemas foram testados com novos dados coletados do mesmo processo, e os resultados obtidos comparados entre si. Foi constatado que as soluções são promissoras, considerando a simplicidade na construção dos modelos, obtendo-se bom desempenho na detecção pequenos vazamentos com baixo custo computacional e grande confiabilidade / Abstract: Pipeline is an efficient and economic means of transporting petroleum products. However, risks associated with accidental release of transported product are still high. That issue has motivated the development of many methods for leak detection, mainly based on process variables. In the present dissertation, the high correlation between the inlet-outlet flowrate deviation and the operational transients is shown which is the important fact to define the fault detection strategy present here. The applied strategy consists, at first, in a development of classifier module that can identify the operational and process transients and determine the current stage of the transfer process. The output of this module is used by a Fault Detection module that can evaluate the inlet-outlet flowrate deviation in order to detect a leak or a abnormal operation condition, with a low level of spurious alarms. Two fuzzy methods were used to solve this problem: A Fuzzy Inference System using a rule-base developed from this database and a Neural Fuzzy Network using the same role-base. The systems were evaluated with a new data collected from the same process and the results are encouraging with increased leakage or abnormal situation detection, low computational costs and low level of spurious alarms / Mestrado / Explotação / Mestre em Ciências e Engenharia de Petróleo