Submitted by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-02-04T15:29:28Z No. of bitstreams: 1 Dissertação -Roberlânio Melo.pdf: 2220610 bytes, checksum: 853fbfde1f919be543e94f5aedf34482 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-02-04T15:29:51Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação -Roberlânio Melo.pdf: 2220610 bytes, checksum: 853fbfde1f919be543e94f5aedf34482 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-02-04T15:30:07Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação -Roberlânio Melo.pdf: 2220610 bytes, checksum: 853fbfde1f919be543e94f5aedf34482 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-02-04T15:30:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação -Roberlânio Melo.pdf: 2220610 bytes, checksum: 853fbfde1f919be543e94f5aedf34482 (MD5) Previous issue date: 2012-12-14 / Não informada / This dissertation proposes a method of detecting natural gas leak in oil installations, specifically in onshore oil wells, applying pattern recognition techniques in digital images. Other methods of detecting natural gas leak found in the literature, has as its foundation the analysis of methane molecules, applying the catalytic principle or through the absorption of infrared spectrum. These methods have some disadvantages such as reduced service life and conditions of false negatives, respectively. The method of detecting natural gas leak proposed is based on the application of the concept of novelty filter in digital images originated from CCTV. For this, it was tested six different types of novelty filters. The difference between these filters is in the component type of color spaces (RGB or HIS) used in forming the training base of the respective filter. The best component that characterizes a natural gas leak was determined by performance measuring using ROC curves. The results obtained in the filter of novelty R are promising, with maximum sensitivity and specificity equal to 0,969 and 0,961 respectively, and average AUC of 98.527%. / O presente trabalho propõe um método de detecção de vazamento de gás natural em instalações petrolíferas, especificamente em poços onshore, aplicando técnicas de reconhecimento de padrões em imagens digitais. Outros métodos de detecção de vazamento de gás natural encontrados na literatura, têm como fundamento a análise de moléculas de metano, seja aplicando o princípio catalítico ou através da absorção do espectro infravermelho, estes apresentam algumas desvantagens como vida útil reduzida e condições de falsos negativos, respectivamente. O método de detecção de vazamento de gás natural proposto é baseado na aplicação do conceito de filtro de novidade em imagens digitais oriundas do sistema Closed-Circuit Television. Para tanto foram desenvolvidos seis tipos distintos de filtros de novidade, cuja diferença entre estes filtros está no tipo de componente dos espaços de cores RGB ou HSI utilizado na formação da base de treinamento dos respectivos filtros. A melhor componente que caracteriza um vazamento de gás natural foi determinado pelas medidas de desempenho obtidas nas curvas ROC destes filtros de novidade. Os resultados obtidos no filtro de novidade R são promissores, apresentando especificidade e sensibilidade máxima igual a 96,9% e 96,1%, respectivamente e AUC média de 98,527%.