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Gas Metal Arc Welding (GMAW) is one of the main methods used to join structural members. One of the largest challenges involved in production of welds is ensuring the quality of the weld. One of the main factors attributing to weld quality is penetration depth. Automatic control of the welding process requires non-contact, non-destructive sensors that can operate in the presence of high temperatures and electrical noise found in the welding environment. Inspection using laser generation and electromagnetic acoustic transducer (EMAT) reception of ultrasound was found to satisfy these conditions. Using this technique, the time of flight of the ultrasonic wave is measured and used to calculate penetration depth. Previous works have shown that penetration depth measurement performance is drastically reduced when performed during welding. This work seeks to realize in-process penetration depth measurement by compensating for errors caused by elevated temperature. Neuro-fuzzy models are developed that predict penetration depth based on in-process time of flight measurements and the welding process input. Two scenarios are considered in which destructive penetration depth measurements are or are not available for model training. Results show the two scenarios are successful. When destructive measurements are unavailable, model error is comparable to that of offline ultrasonic measurements. When destructive measurements are available, measurement error is reduced by 50% compared to offline ultrasonic measurements. The two models can be effectively applied to permit in-process penetration depth measurements for the purpose of real-time monitoring and control. This will reduce material, production time, and labor costs and increase the quality of welded parts.

[pt] Este trabalho investiga o problema de otimização de alternativas para o desenvolvimento de campos petrolíferos. Uma alternativa de desenvolvimento refere-se à forma como um campo petrolífero, conhecido e delimitado, é colocado em produção, isto é, diz respeito à determinação do número, localização e agendamento dos poços de produção e injeção. Otimização de alternativas consiste em encontrar as configurações de produção que, a longo prazo, forneçam o maior valor presente líquido (VPL), obtido a partir do custo de investimento inicial, do preço do petróleo, da produção de óleo e gás, dos custos de operação, das alíquotas de impostos e dos royalties pagos durante o tempo de produção. A produção de óleo é obtida usando-se um simulador de reservatório. O simulador recebe a informação da alternativa a ser simulada e retorna a curva de produção de óleo e gás no tempo de produção especificado. Cada execução do simulador pode demorar desde alguns segundos até várias horas, dependendo da complexidade do reservatório modelado. Este trabalho propõe, implementa e avalia um sistema inteligente de otimização que emprega: algoritmos genéticos (AGs) para a busca de uma alternativa de desenvolvimento ótima; uso de ambiente de computação paralela para a simulação de reservatório e cálculo do VPL das alternativas; um módulo de inferência baseado em modelos inteligentes para aproximar a função de produção de óleo; e um módulo de caracterização baseado em mapas de qualidade para obter informações do campo petrolífero a serem aproveitadas durante a otimização. Este trabalho consistiu de 4 etapas: uma revisão da literatura sobre desenvolvimento de campos petrolíferos, simulação de reservatórios e caracterização de campos petrolíferos; um estudo das técnicas de inteligência computacional para otimização e aproximação de funções; desenvolvimento do modelo proposto de otimização de alternativas; e o estudo de casos. O modelo proposto foi avaliado com configurações de reservatório homogêneo e heterogêneo obtendo resultados da otimização, do uso da caracterização, da aproximação pelo módulo de inferência e do uso do ambiente paralelo. Os resultados obtidos mostram que, o modelo proposto, permite alcançar respostas com altos VPL sem utilizar conhecimento prévio, e também a partir de informações extraídas da caracterização ou fornecidas pelo próprio especialista como sementes iniciais na otimização. A principal contribuição deste trabalho é a concepção e implementação de um sistema baseado em técnicas inteligentes para otimizar alternativas de desenvolvimento com uma redução do tempo computacional para um processo iterativo, obtida tanto pelo aproveitamento do poder computacional de um ambiente de computação paralela, como pelo uso de aproximações das curvas de produção. Este sistema inteligente oferece uma ferramenta de suporte à decisão que automatiza a busca de alternativas de desenvolvimento e aproveita informações vindas do conhecimento do engenheiro de reservatório. / [en] This work investigates the problem of optimization of alternatives for petroleum fields` development. A development alternative refers to the way a well-known and delimited petroleum field is placed in production. This process involves the determination of the number, localization and scheduling of producer and injector wells. Thus, the optimization of alternatives consists of finding the production configurations that, in the long term, provide the maximum net present value (NPV); this is obtained from the investment cost, oil price, oil & gas production, operation costs and taxes and royalties paid during the production time. The oil and gas production is obtained from a reservoir simulator. The simulator receives information from the alternative to be simulated, and returns an oil & gas production to specified production time. Each simulation can take from a few seconds to several hours, depending on complexity of the reservoir being modeled. This work proposes, implements and evaluates an intelligent optimization system that comprises: genetic algorithms (GAs) to search an optimal development alternative; using of parallel computing environment to reservoir simulation and NPV computing; an inference module, basis in intelligent models, to approximate the oil production function; and a oilfield characterization module, basis in quality maps, to obtain information about the oilfield to use during optimization process. This work consisted of four stages: a literature review about petroleum field development and reservoir simulation; a study about computational intelligence techniques applied in optimization and functions approximation; the development of alternatives optimization proposal model; and the case studies. The proposal model was evaluated using homogeneous and heterogeneous reservoir configurations, obtaining results of optimization, by using characterization, the inference module and the parallel environment. The obtained results indicate that the proposed model provides alternatives with high NPV without previous knowledge and also from information provided by characterization or information inserted by the expert as initial seeds into optimization. The main contribution of this work is the conception and the implementation of a system basis in intelligent techniques to optimize development alternatives offering a reduction time to an iterative process, obtained from exploit of computational effort of a parallel computing environment or by using of production curves approximations. This intelligent system offers a decision-support tool that allows automating the search process of development alternatives and exploiting information from knowledge of reservoir engineers.