Submitted by Almir Azevedo (barbio1313@gmail.com) on 2018-04-25T12:46:52Z No. of bitstreams: 1 dissertação mestrado ien 2018 William Luna Salgado.pdf: 2344749 bytes, checksum: ea9367443eda44509d009585d80f788c (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-25T12:46:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertação mestrado ien 2018 William Luna Salgado.pdf: 2344749 bytes, checksum: ea9367443eda44509d009585d80f788c (MD5) Previous issue date: 2018-02 / Os oleodutos são sistemas de dutos interconectados utilizados no transporte de grandes quantidades de petróleo e seus derivados, são mais econômicos, eliminam a necessidade de estocagens e, além disso, apresentam grande segurança na operação minimizando a possibilidade de perdas ou roubos. Em muitos casos, especialmente na indústria petroquímica, a mesma linha de transporte é usada para transportar mais do que um tipo de produto (poliduto), tais como: gasolina, diesel e querosene. Na operação de um poliduto existe uma sequência de produtos a serem transportados e durante a troca do produto, ainda existem frações de volume do produto anterior ocorrendo, desta forma, contaminações. A solução tradicional é descartar todo este volume, no entanto é importante identificar precisamente esta região visando reduzir os custos de reprocessamento e tratamento dos produtos descartados. Este trabalho apresenta uma metodologia para avaliar a sensibilidade da técnica de densitometria gama na identificação precisa da região de interface aperfeiçoando o transporte de subprodutos do petróleo em polidutos. O estudo considerou uma geometria composta por uma fonte de 137Cs, uma tubulação de acrílico medindo 8,0 cm de diâmetro e um detector de NaI(Tl) 1x1” ”, um posicionado diametralmente oposto a fonte de radiação para medir o feixe transmitido. Utilizando simulações computacionais por meio do método de Monte Carlo com o código MCNPX foi proposta uma geometria de medição que apresentasse a maior sensibilidade para o cálculo das frações de volume. Os dados técnicos pertinentes (dimensões e materiais) para realizar a simulação dos detectores foram baseadas em informações obtidas a partir da técnica de gamagrafia. O estudo teve uma validação teórica por meio de equações analíticas e os resultados mostram que é possível identificar a região de interface com precisão de equivalente a 1%. / Pipelines are interconnected ducts systems used to transport large quantities of petroleum and its by-products, are more economical, eliminate the need for stocks and, in addition, present great safety in operation minimizing the possibility of loss or theft. In many cases, especially in the petrochemical industry, the same transport line is used to carry more than one type of product (poliduct), such as: gasoline, diesel and kerosene. In the operation of a poliduct there is a sequence of products to be transported and during the exchange of the product, there are still fractions of volume of the previous product thus occurring contaminations. The traditional solution is to discard all this volume; however it is important to identify precisely this region in order to reduce the costs of reprocessing and treatment of discarded products. This work presents a methodology to evaluate the sensitivity of the gamma densitometry technique in the precise identification of the interface region by optimizing the transportation of petroleum by - products into polyducts. The study considered geometry composed of a source of 137Cs, an acrylic tubing measuring 8.0 cm in diameter and a 1x1 "NaI (T1) detector, a position diametrically opposed to a radiation source to measure the transmitted beam. Using computational simulations using the Monte Carlo method with the MCNPX code, measurement geometry with the highest sensitivity for the calculation of volume fractions was proposed. The pertinent technical data (dimensions and materials) to perform the simulation of the detectors were based on information obtained from the gammagraphy technique. The study had a theoretical validation through analytical equations and the results show that it is possible to identify the interface region with an accuracy of 1%.