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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%.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:http://localhost:tede/4844 |
| Date | 14 December 2012 |
| Creators | Melo, Roberlânio de Oliveira |
| Contributors | Costa Filho, Cícero Ferreira Fernandes, Costa, Marly Guimarães Fernandes, Costa Filho, Cícero Ferreira Fernandes, Costa, Marly Guimarães Fernandes, Pereira, José Raimundo Gomes, Oliveira, Jozias Parente de |
| Publisher | Universidade Federal do Amazonas, Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, UFAM, Brasil, Faculdade de Tecnologia |
| 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 da UFAM, instname:Universidade Federal do Amazonas, instacron:UFAM |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -161377036298529205, 600, 600, -5930111888266832212 |
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