Orientador: João Alexandre Ferreira da Rocha Pereira / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-07-28T03:41:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Antunes_ArnaldoJoseBannwart_M.pdf: 4079111 bytes, checksum: 9bc842e0349c58820513797cad6355a7 (MD5) Previous issue date: 2001 / Resumo: A natureza transiente dos processos industriais e erros operacionais exigem atenção especial aos limites inferior e superior de variáveis críticas ao processo. A atividade de verificação se essas variáveis estão dentro de sua faixa normal é chamada de detecção de falhas. A ocorrência de falhas traz conseqüências indesejáveis à eficiência do processo. As falhas podem ser identificadas pela análise de seus sintomas, como trocas térmicas indesejadas, baixos níveis de purificação e reatividade. A ocorrência freqüente de falhas reduz a vida útil dos equipamentos, aumentando os custos de produção. O presente estudo desenvolve uma metodologia de detecção de falhas baseada em redes neurais, que é aplicada num reator de pirólise do etano, um processo muito importante na indústria petroquímica. A conversão do etano e a seletividade do etileno são os parâmetros usados para definir as condições de falha e normalidade. Um simulador do processo foi usado para selecionar as faixas de operação para o treinamento da rede, que é feito com o algoritmo de aprendizado supervisionado backpropagation. Também é mostrada a influência dos parâmetros de aprendizado mais importantes sobre a convergência e o desempenho de detecção de falha, ou seja, a capacidade de reconhecer os vários modos de operação do reator. Diferentes arquiteturas de redes são usadas e os valores de taxa de aprendizado e termo de momentum são variados. Para haver uma maior aproximação com um processo real, os dados processados contém vários níveis de ruído: baixo, médio, alto e muito alto. A partir de simulações, observou-se que o sistema de detecção apresentou desempenho satisfatório para redes com duas camadas ocultas, com vários nódulos. As redes com menos parâmetros livres não apresentaram uma porcentagem de classificação correta aceitável / Abstract: The transient nature of the industrial processes and operational errors demand special attention to the upper and lower critical limits of the process variables. The activity to verify whether the variables are within normal operation range is called fault detection. The fault occurrence brings undesired consequences to process efficiency. Faults may be identified through the analysis of its symptoms, such as undesired thermal exchanges, low purification level or reaction yields. Frequent fault occurrence equipments lifetime, increasing production costs. The present work intends to develop a fault detection methodology based on neural network. It is applied to ethylene production from ethane pyrolysis. This is an important reaction iri the petrochemical.processes. The ethane conversion and ethylene selectivity are the parameters used to define the normal and faul ty operational conditions. A process simulator was used to select the critical variable ranges for the neural network learning procedure. The supervised backpropagation algorithm was used. It is also intended to show the influence of the most important learning parameters over the convergence and fault detection performance, i. e., the capability to recognize the various modes of faults and the normal operation of a pyrolysis reactor. Different neural networks architectures are used and the momentum term and learning rate are varied over a convenient range. In order to get closer to the real industrial operational condition, the patterns sets of low, medium, high and very high noise level are analyzed. It was observed from numerical simulations tests that the developed fault detection presented good performance for some two hidden layers architectures with several hidden nodes. The neural networks with less free parameters did not present acceptable correct classification rate / Mestrado / Sistemas de Processos Quimicos e Informatica / Mestre em Engenharia Química

O modelo de objetos apresenta-se como um modelo promissor para o desenvolvimento de software tolerante a falhas em virtude de características inerentes ao próprio modelo de objetos, tais como abstração de dados, encapsulamento, herança e reutilização de objetos (componentes). O uso de técnicas orientadas a objetos facilita o controle da complexidade do sistema porque promove uma melhor estruturação de seus componentes e também permite que componentes já validados sejam reutilizados [LIS96]. Técnicas básicas para tolerância a falhas em software baseiam-se na diversidade de projeto e de implementação de componentes considerados críticos. Os componentes diversitários são gerenciados através de alguma técnica que tenha por objetivo assegurar o fornecimento do serviço solicitado, como, por exemplo, a conhecida técnica de blocos de recuperação. Reflexão Computacional é a capacidade que um sistema tem de fazer computações para se auto analisar. Ela é obtida quando o programa pára sua execução por um período de tempo para fazer computações sobre si próprio; analisa seu estado, se o processamento está correto, se pode prosseguir com a execução e atingir o objetivo satisfatoriamente; se não precisa mudar de estratégia ou algoritmo de execução, fazendo, ainda, processamentos necessários para o sucesso da execução. Um sistema de programação distribuída consiste basicamente em vários aplicativos executados em diferentes computadores, os quais realizam troca de mensagens para solucionar um problema comum. A comunicação entre os computadores é realizada através da rede que os interliga. As Redes que controlam sistemas críticos são normalmente de pequena escala pois redes de grandes dimensões podem apresentar atrasos e baixa confiabilidade. Portanto, a abordagem aqui proposta consiste em utilizar, em um ambiente distribuído, uma arquitetura reflexiva aliada a técnicas do domínio da tolerância a falhas para promover a separação entre as atividades de controle, salvamento, recuperação, distribuição e validação de componentes e as funcionalidades executadas pelo próprio componente, a fim de que falhas não venham a prejudicar a disponibilidade, confiabilidade e clareza de determinadas computações. A proposta apóia-se num estudo de caso, implementado na linguagem de programação Java, com seus protocolos de reflexão computacional e de comunicação.

Este trabalho investiga a aplicação de métodos e técnicas de correlação de alarmes na detecção e diagnóstico de falhas em sistemas supervisionados por computador. Atualmente, alguns centros de supervisão ainda não se utilizam destas técnicas para o tratamento das informações recebidas de suas redes de supervisão, ficando para os operadores a responsabilidade de identificar estas correlações. Com o crescente volume de informações recebidas pelos centros de supervisão, devido ao aumento da heterogeneidade e do número de equipamentos supervisionados, torna a identificação manual da correlação dos alarmes lenta e pouco precisa. Objetivando melhorar a qualidade do serviços prestados pelos centros de supervisões, este trabalho propõe o uso de uma rede Bayesiana como método de correlação de alarmes e uma técnica de limitação de escopo para atingir uma melhor performance na propagação desta correlação. Através dos conceitos desenvolvidos neste trabalho, foi implementado um protótipo de correlação de alarmes para um sistema de supervisão existente no mercado, neste protótipo modela-se a rede Bayesiana em um banco de dados relacional e, como resultado desta implementação apresenta-se a interface desenvolvida para a supervisão.

Apresentamos um mapeamento geológico de semi-detalhe de uma área que envolve parte do Falhamento Transcorrente de Jacutinga. Na área investigada aparecem rochas referíveis aos ciclos Transamazônicos e Brasiliano. São freqüentes os fenômenos de feldspatização e remigmatização nas rochas da região. O Falhamento Transcorrente de Jacutinga separa dois Blocos Tectônicos (Pinhal e Jundiaí) com litologias bastante diferentes. A zona de falha foi estudada detalhadamente visando estabelecer os efeitos do metamorfismo cataclásico registrado nas rochas afetadas visando estabelecer os efeitos do metamorfismo cataclásico registrado nas rochas afetadas pelos fenômenos tectônicos. É mostrada a evolução do metamorfismo através do exame de rochas coletadas transversalmente à zona de felhamento / Not available.

Submitted by Almir Azevedo (barbio1313@gmail.com) on 2013-12-04T13:00:34Z No. of bitstreams: 1 dissertacao_mestrado_ien_2013_03.pdf: 2322842 bytes, checksum: f4ffcbcdb4825e97efaa0bba9f77f924 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-12-04T13:00:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao_mestrado_ien_2013_03.pdf: 2322842 bytes, checksum: f4ffcbcdb4825e97efaa0bba9f77f924 (MD5) Previous issue date: 2013 / Árvores de falhas e árvores de eventos são amplamente utilizadas nas indústrias para modelar e calcular a confiabilidade dos sistemas de segurança. Análises detalhadas nas instalações nucleares requerem a combinação dessas duas técnicas. O presente trabalho utiliza as metodologias de AF (Árvore de Falhas) e AE (Árvore de Eventos) para fazer um estudo sobre APS (Avaliação Probabilística de Segurança) em reatores de pesquisa. A APS segundo a AIEA (Agência Internacional de Energia Atômica) é dividida em Nível 1, Nível 2, e Nível 3. No Nível 1, conceitualmente os sistemas de segurança atuam para evitar a ocorrência de acidentes, no Nível 2, ocorrido o acidente, procura-se minimizar as consequências deste, sendo conhecido como fase de gerenciamento do acidente, e no Nível 3 são mensurados os impactos e desdobramentos do acidente. Esta dissertação concentra os estudos no Nível 1, e busca através da aquisição do conhecimento a consolidação das metodologias para futuros estudos de confiabilidade. O reator de pesquisa grego, GRR-1, foi utilizado como caso exemplo. O LOCA (Loss of Coolant Accident) foi escolhido como evento iniciador e a partir daí foram desenvolvidos os possíveis desdobramentos do acidente (sequência de eventos), utilizando AE, que poderiam causar danos ao núcleo. Além disso, para cada um dos sistemas afetados ou envolvidos no acidente, foram construídas AF e calculadas as probabilidades de cada evento topo das AF. Estimativas das medidas de importância dos eventos básicos estão presentes. Os estudos desta pesquisa foram conduzidos utilizando a ferramenta computacional comercial SAPHIRE. Os resultados assim obtidos, para atuação ou a falha dos sistemas analisados, foram considerados satisfatórios. / Fault trees and event trees are widely used in industry to model and to evaluate the reliability of safety systems. Detailed analyzes in nuclear installations require the combination of these two techniques. This study uses the methods of FT (Fault Tree) and ET (Event Tree) to accomplish the PSA (Probabilistic Safety Assessment) in research reactors. According to IAEA (International Atomic Energy Agency), the PSA is divided into Level 1, Level 2 and Level 3. At the Level 1, conceptually, the security systems perform to prevent the occurrence of accidents, At the Level 2, once accidents happened, this Level seeks to minimize consequences, known as stage management of accident, and at Level 3 accident impacts are determined. This study focuses on analyzing the Level 1, and searching through the acquisition of knowledge, the consolidation of methodologies for future reliability studies. The Greek Research Reactor, GRR-1, is a case example. The LOCA (Loss of Coolant Accident) was chosen as the initiating event and from it, using ET, possible accidental sequences were developed, which could lead damage to the core. Moreover, for each of affected systems, probabilities of each event top of FT were developed and evaluated in possible accidental sequences. Also, the estimates of importance measures for basic events are presented in this work. The studies of this research were conducted using a commercial computational tool SAPHIRE. Additionally, achieved results thus were considered satisfactory for the performance or the failure of analyzed systems. . Keywords:

Orientador: Jose Roberto de França Arruda / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-07-20T07:00:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Vercosa_CarlsonAntonioMendes_D.pdf: 30086773 bytes, checksum: ebc3ffb0fcde8fb3351e8d3cf09a7661 (MD5) Previous issue date: 1995 / Resumo: A vida útil de um elemento estrutural é, em geral, abreviada devido a uma redução da capacidade de carga para a qual o elemento é inicialmente projetado. Em dinâmica estrutural esta redução chama-se falha estrutural. Falhas estruturais promovem a degradação da estrutura e informações sobre sua existência e localização podem ser usadas para garantir a integridade da estrutura. Neste trabalho investiga-se a possibilidade de detectar e localizar fa14as em estruturas. A hipótese básica é que falhas estruturais causam mudanças nas propriedades físicas da estrutura que, por sua vez, afetam freqüências naturais e modos de vibração. A localização de falhas se desenvolve através de métodos de ajuste de modelos por matriz ótima, que conjugam as matrizes de massa e rigidez teóricas da estrutura na condição intacta com freqüências naturais e modos de vibração medidos da estrutura na condição deteriorada. Os dados teóricos são obtidos pelo método de elementos finitos e os dados experimentais por técnicas de análise modal experimental. Introduz-se um novo método de ajuste de modelos e propõe-se uma reformulação no método de Kabe através da incorporação do conceito de pseudo-esparsidade que decorre do cancelamento de forças devido à simetria do modelo estrutural. Exemplos experimentais e de simulação numérica são utilizados para validar a metodologia proposta e investigar a influência do truncamento modal, no que tange à localização de falhas estruturais. Variações nos parâmetros modais são indicadores sensíveis de alterações estruturais. Na ausência de ruído, os métodos que ajustam a matriz de rigidez elemento-a-elemento reproduzem exatamente os coeficientes de rigidez e preservam o modelo de esparsidade da estrutura, o que não ocorre com os métodos denominados de globais. Contudo, ambos os tipos de métodos proporcionam a exata localização de falhas estruturais. Na presença de modos contaminados com ruído, os métodos de caráter global têm melhor desempenho no processo de localização de falhas estruturais / Abstract: The service life of a structural element is, in general, shortened when there is a reduction of the load capacity to which it was originally designed. In structural dynamics this reduction is referred to as a structural fault. Structural faults cause the deterioration of the structure and, therefore, information about their existence and location may be used to ensure its integrity. The basic hypothesis implied here is that structural faults cause changes in the p~ysical properties of the structure which, in turn, affect its natural frequencies and mode shapes. In this work, fault localization is done using optmal-matrix update methods which involve the analytical mass and stiffness matrices of the original structure and the natural frequencies and mode shapes of the flawed structure. The analytical model is obtained using the finite element method and the experimental data is obtained using experimental modal analysis. A new model update method is presented as well as a modification of Alvar Kabe's method, which incorporates the concept of pseudo-sparsity caused by force cancellation when assembling the stiffness matrix. Numerical simulation and experimental results are used to validate the proposed method and to investigate the influence of the modal base truncation in the fault localization processo It is shown that, in the absence of noise, the methods that adjust the stiffness matrix element-by-element reproduce exact1y the stiffness coefficients and preserve the matrix sparsity. This is not the case when using the methods called global. Nevertheless, both types of methods allow the exact localization of the structural faults. In the presence of noise in the experimental modes, the global methods have a better performance in the process of localizing structural faults / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica

Este trabalho tem como objetivo contribuir com o grupo de operadores do reator de pesquisa IEA-R1, localizado no IPEN CNEN/SP, com um estudo de fatores humanos, e possíveis causas que podem ocasionar falha humana propiciando a ocorrência de incidentes, acidentes e exposições de trabalhadores, aliado aos riscos inerentes à profissão. Acidentes no campo tecnológico, incluindo o setor nuclear, têm mostrado que a causa raiz está muito mais voltada à falha humana do que às falhas de sistemas e equipamentos, o que tem chamado a atenção de órgãos reguladores. A pesquisa proposta é quantitativa/qualitativa, e também, descritiva. Os dados foram coletados através da aplicação de dois questionários. O primeiro deles elaborado a partir dos atributos de cultura de segurança, descritos pela International Atomic Energy Agency IAEA. O segundo considerou fatores individuais e situacionais que compõem categorias classificadas como podendo afetar as pessoas no ambiente de trabalho. Utilizou-se também a transcrição, cuidadosamente selecionada, da fundamentação teórica, atendendo aos estudos de fatores humanos que podem desencadear acidentes. A metodologia demonstrou um bom grau de confiabilidade. O resultado deste trabalho indicou que fatores mediatos necessitam de atuação direta nas necessidades do grupo e do indivíduo. Esta pesquisa mostra que é necessário ter uma unidade de planejamento e organização, que seja realmente efetiva, tanto para questões da saúde, física e psicológica, como também, para a segurança no trabalho. / This work presents a study of human factors and possible human failure reasons that can cause incidents, accidents and workers exposition, associated to risks intrinsic to the profession. The objective is to contribute with the operators of IEA-R1 reactor located at IPEN CNEN/SP. Accidents in the technological field, including the nuclear, have shown that the causes are much more connected to human failure than to system and equipment failures, what has led the regulatory bodies to consider studies on human failure. The research proposed in this work is quantitative/qualitative and also descriptive. Two questionnaires were used to collect data. The first of them was elaborated from the safety culture attributes which are described by the International Atomic Energy Agency - IAEA. The second considered individual and situational factors composing categories that could affect people in the work area. A carefully selected transcription of the theoretical basis according to the study of human factors was used. The methodology demonstrated a good reliability degree. Results lead to mediate factors which need direct actions concerning the needs of the group and of the individual. This research shows that it is necessary to have a really effective unit of planning and organization, not only to the physical and psychological health issues but also to the safety in the work.

Esta dissertação tem por objetivo o estudo de métodos de análise de falhas e como os mesmos podem ser adaptados para Veículos Aéreos Não-Tripulados, mais conhecidos pela sigla UAVs (do inglês, Unmanned Aerial Vehicles). Este estudo foi divido em duas categorias: Métodos de Prevenção à Falha e Métodos de Tolerância à Falha. Para o estudo de Prevenção à Falha, o método de análise de árvore de falha (Fault Tree Analysis) para um sistema propulsivo típico de um UAV foi considerado como exemplo a fim de evidenciar condições de falhas ou pontos fracos que podem resultar em perda do sistema. Por sua vez, foi apresentado um formulário FMEA para sistemas do UAV que permitem identificar os modos e causas de falhas, suas conseqüências e definir um plano de ações para melhoria da integridade do sistema. Por último, conduziu-se a análise de criticidade do sistema propulsivo onde os pontos críticos são realçados e discutidos. Para análise destes métodos e suas aplicações em UAV, a abordagem qualitativa foi escolhida devido à falta de dados sobre MTBF (Mean Time Between Failure) dos componentes do sistema. Entretando, melhorias no estudo de Prevenção à Falha devem ser considerados em trabalhos futuros para se obter uma base de dados para análise quantitativa. Para o estudo de Tolerância à Falha, considerou-se como estudo de caso um esquema de Detecção, Diagnóstico e Acomodação de Falhas em Tempo Real para falhas em sensores, baseado nas características estatísticas do processo de inovação do Filtro de Kalman. As falhas são consideradas do tipo aditivas que afetam o valor esperado do processo de inovação do Filtro de Kalman. Para a simulação do estudo de caso, usamos um modelo linear da dinâmica longitudinal do UAV Aerosonde obtido a partir da ferramenta AeroSim Blockset via MatLab/Simulink. A lógica e a estrutura apresentada merecem estudos futuros para o seu aperfeiçoamento a fim de cobrir outros tipos de falhas.

A aplicação de estratégias de controle preditivo vem sendo cada vez mais difundida em variados setores, principalmente devido à capacidade de tratar restrições físicas e operacionais de processos. Para casos em que existam descasamentos entre o modelo nominal de projeto e a planta real, causados, por exemplo, por falhas, pode ocorrer uma degradação do desempenho da malha de controle e em alguns casos a solução do problema de otimização pode se tornar não factível. Nesse trabalho, propõe-se uma abordagem de controle preditivo baseada em múltiplos modelos com a capacidade de tolerar falhas que modifiquem abruptamente a dinâmica do processo. Assim, em tempo real realiza-se um diagnóstico das falhas consideradas no projeto e comuta-se para o modelo de predição pré-definido mais adequado. Para avaliar a eficácia do método proposto, apresenta-se um estudo de caso, utilizando a planta didática 3 DOF Hover fabricada pela Quanser Consulting. Analisa-se a ocorrência de uma falha abrupta que introduza um atraso de transporte na comunicação dos sinais de controle. Os resultados obtidos demonstram que a abordagem com múltiplos modelos tem características promissoras para o caso em que é possível determinar com critério os modelos das dinâmicas resultantes e realizar um diagnóstico preciso das falhas.

Neste trabalho é proposta uma abordagem para detecção e diagnóstico de falhas empregando técnicas de seleção de atributos e classificação de padrões. Tal abordagem faz uso do Algoritmo das Projeções Sucessivas (APS) para seleção de atributos a serem usados em um classificador de Análise Discriminante Linear (ADL). A aplicação do APS-ADL é proposta em duas etapas: pré-seleção de sensores e seleção de atributos com atrasos de tempo. São elaboradas ainda duas modificações na formulação original do algoritmo. A primeira faz uso da informação discriminatória univariada para evitar que atributos com alto poder de discriminação sejam descartados e a segunda propõe o uso de um teste de hipótese para simplificação do classificador através da eliminação de atributos. Adicionalmente, propõe-se um aprimoramento computacional para redução da complexidade do APS-ADL. Para o problema de detecção é proposto o uso de uma etapa prévia de agrupamento de padrões para identificar tipos de falhas similares de modo a reduzir o número de classificadores a serem empregados. O estudo de caso envolve o uso do modelo Tennessee Eastman Process, que é amplamente usado como benchmark na área de detecção e diagnóstico de falhas. Para fins de comparação, é empregado um algoritmo genético (AG) para seleção de atributos, bem como duas técnicas de classificação que fazem uso de todos os atributos disponíveis, a saber os métodos de K-vizinhos mais próximos (K-Nearest Neighbors, KNN) e mínimos-quadrados parciais (Partial Least Squares, PLS). Adicionalmente, investiga-se o uso dos atributos selecionados pelo APS-ADL para fins de classificação por Análise Discriminante Quadrática (ADQ). Os resultados mostram que (i) o uso de atrasos de tempo permite uma melhor discriminação entre as classes consideradas, (ii) a etapa preliminar de agrupamento de falhas simplifica o problema de detecção, (iii) a proposta de uso de informação univariada no APS-ADL melhora a taxa de acerto resultante, (iv) a pré-seleção de sensores facilita a seleção de atributos sem comprometer os resultados, (v) a proposta de eliminação de atributos no APS-ADL melhora a parcimônia dos classificadores sem alteração significativa de desempenho e (vi) dentre as técnicas consideradas, o APS-ADL e o APS-ADQ apresentam melhor acurácia tanto na detecção quanto no diagnóstico de falhas.