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Previous issue date: 2016-12-12 / This work presents an alternative way of monitoring dams using concepts of Multivariate Analysis, Data Mining and Statistics, so it is possible, in an easy way, to identify possible anomalies that may be occurring or eminently occurring. Such anomalies may be, for example, the Slip or Tapping of one of the blocks of the dam structure.
The monitoring procedure consists of knowing the maximum and minimum values of readings of each instrument within a range called Good Behavior (GB), and using a performance function that can determine if a reading indicates a Good Behavior or a Change of Behavior (CB).
Since the readings of the different instruments are performed with different periodicities, before processing these values, it is necessary to standardize the data and verify their normalities, only so it is possible to perform Factorial Analysis (FA) to create factors that group the Instruments based on their characteristics, and relates them to their respective anomalies, so it is possible to analyze the factor and not instrument by instrument.
To analise and results was developed na performance function used in an algorithm writen with MathLab that performs tests with simulated data and also with real data of readings of the Itaipu dam instruments to monitor changem in Dam Structure Behavior. / Neste trabalho é apresentada uma maneira alternativa de monitoramento de barragens usando conceitos de Análise Multivariada, Mineração de Dados e de Estatística, assim é possível, de maneira fácil, identificar possíveis anomalias que possam estar ocorrendo ou na eminência de ocorrer. Tais anomalias podem ser, por exemplo, o Deslizamento ou Tombamento de um dos blocos que compõe a estrutura da barragem.
O monitoramento consiste em conhecer os valores máximos e mínimos de leituras de cada instrumento dentro de uma faixa denominada Bom Comportamento (BC), e com isso usar uma função de desempenho que possa determinar se uma leitura indica um Bom Comportamento ou uma Mudança de Comportamento (MC).
Como as leituras dos diferentes instrumentos são realizadas com periodicidades distintas, antes de processar estes valores, é necessário realizar a padronização dos dados e a verificação de suas normalidades, apenas assim é possível realizar a Análise Fatorial (AF) para criar fatores que agrupem os instrumentos com base em suas características, e os relacione com suas respectivas anomalias, assim, é possível analisar o fator e não instrumento por instrumento.
Para analise e resultados foi desenvolvida uma função de desempenho utilizada em um algoritmo desenvolvido com MatLab que realiza testes com dados simulados e também com dados reais de leituras dos instrumentos da barragem de Itaipu com o objetivo de monitorar mudanças no comportamento estrutural da barragem.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.unioeste.br:tede/1037 |
| Date | 12 December 2016 |
| Creators | Nieradka, Itamar Pena |
| Contributors | Rocha, Carlos Roberto Mendonça da, Pantaleão, Carlos Henrique Zanelato, Dechechi, Eduardo Cesar, Royer, Julio Cesar |
| Publisher | Universidade Estadual do Oeste do Parana, Foz do Iguaçu, 8774263440366006536, 500, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Computação, UNIOESTE, BR, Centro de Engenharias e Ciências Exatas |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UNIOESTE, instname:Universidade Estadual do Oeste do Paraná, instacron:UNIOESTE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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