Resumo

SILVA NETO, Marco Aurélio et al. Técnicas de mineração visual de dados aplicadas aos dados de instrumentação da barragem de Itaipu. Gest. Prod. [online]. 2010, vol.17, n.4, pp. 721-734. ISSN 0104-530X.  http://dx.doi.org/10.1590/S0104-530X2010000400007.

A usina de Itaipu, maior geradora de hidroeletricidade do mundo, possui mais de 2.200 instrumentos que monitoram seu comportamento geotécnico e estrutural, os quais possuem leituras armazenadas em um banco de dados há mais de 30 anos. A alta dimensionalidade e a grande quantidade de registros contidos nas bases de dados são problemas não triviais tendo-se em vista a busca pelo "conhecimento" a partir desses dados. Neste artigo é apresentado um estudo no qual foram utilizados algoritmos de Mineração Visual de Dados (MVD), integrando técnicas de Mineração de Dados (MD) com técnicas de Visualização de Informação (VI), para analisar estes dados de instrumentação, tendo como objetivo estabelecer relações existentes entre diferentes instrumentos, que possibilitem detectar falhas indesejáveis no sistema de monitoramento e possíveis danos à segurança e integridade da barragem. Um maior número de informações pôde ser extraído mais facilmente quando diferentes técnicas de VI, juntamente com as de MD, são aplicadas aos dados. A análise visual dos dados mostrou-se eficiente por agilizar a detecção de anomalias nos dados, sendo uma valiosa ferramenta de apoio à tomada de decisões.

Palavras-chave : Processo KDD; Visualização de informações; Mineração de dados; Mineração visual de dados; Monitoramento de barragens.