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Previous issue date: 2017-06-22 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / A passagem de um PIG ? uma t?cnica bastante empregada na inspe??o de dutos
de longo comprimento e principalmente enterrados, valendo-se do diferencial de
press?o sobre o mesmo para impulsion?-lo. Por?m, durante a inspe??o, um dos
problemas que pode ocorrer ? a parada do PIG por causa de incrusta??es severas ou
defeitos de fabrica??o/instala??o dos dutos, fazendo com que o instrumento pare e sua
posterior libera??o com altas velocidades devido ao ac?mulo de press?o ? montante.
Este trabalho prop?e o uso de redes neurais artificiais a fim de modelar a rela??o entre
o diferencial de press?o sobre o PIG e sua velocidade durante o seu trajeto no interior
do duto. Para tanto, foi empregado um sistema supervis?rio para a captura dos dados
de press?o ao longo da tubula??o de teste e um od?metro acoplado ao PIG para a dos
dados de velocidade. Foram considerados dois modelos de redes neurais artificiais, no
caso a rede MLP e a rede NARX, sendo esta ?ltima uma rede recursiva. Os resultados
de treinamento e valida??o mostraram que os modelos por redes neurais artificiais
foram eficientes para estimar a velocidade do PIG. / The passage of a PIG is a technique quite used in inspection of big length and
principally buried pipes using the pressure differential on it to impulse itself. But,
during the inspection, one of the problems that may occur is the stop of the PIG
because of severe incrustations or fabrication/installation defects of the pipes, doing
the halt of the instrument and its posterior release with high velocities due to the
accumulate of pressure at back part. This work purpose the use of neural networks in
order to model the relation between the differential pressure on the PIG and its
velocity during your path in the tube. Therefore, it was used a supervisory system to
capture the pressure data along the test pipe and an odometer coupled to the PIG for
the velocity data. It was considered two neural network models, in the case the MLP
and NARX networks, the latter being a recurrent network. The training and validation
results showed that the models by neural networks were efficient to estimate the
velocity of the PIG.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/23718 |
| Date | 22 June 2017 |
| Creators | Ara?jo, Renan Pires de |
| Contributors | 51618362968, http://lattes.cnpq.br/7865065553087432, Maitelli, Andr? Laurindo, 42046637100, http://lattes.cnpq.br/0477027244297797, Gabriel Filho, Oscar, 11376040697, http://lattes.cnpq.br/4171033998524192, Doria Neto, Adri?o Duarte, Salazar, Andres Ortiz |
| Publisher | PROGRAMA DE P?S-GRADUA??O EM CI?NCIA E ENGENHARIA DE PETR?LEO, UFRN, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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