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Uso de redes neurais artificiais na detecção de propagação de defeitos em dutos rígidos

Use of artificial neural networks in detection of propagation of defects in pipelines rigid

O interesse no monitoramento de equipamentos em tempo real é crescente nos dias de hoje, visando a maior segurança de operação dos mesmos. O ensaio de Emissão Acústica vem sendo objeto de desenvolvimentos com o intuito de aplicação em diversos tipos de equipamentos, com destaque na inspeção de dutos rígidos e flexíveis. O presente trabalho apresenta a metodologia e os resultados obtidos de um estudo de aplicação do método de Emissão Acústica para detectar defeitos em propagação em dutos rígidos pressurizados, sendo um trabalho pioneiro nessa área de pesquisa. Para tal, foram confeccionados corpos de prova com defeitos inseridos artificialmente, empregando-se a técnica de ultrassom por Time-of-flight diffraction (TOFD) para acompanhar o crescimento dos defeitos no duto submetido a ensaio hidrostático. Os sinais resultantes foram divididos em classes de Propagação, Propagação Estável e Propagação Instável, e usados como dados de entrada na implementação de classificadores não lineares via Redes Supervisionadas do tipo Retropropagação do Erro. Os resultados atingiram acertos de classificação próximos a 86%, comprovando a eficiência do método para as condições testadas até o presente momento.

Ensaios não destrutivos; Redes Neurais; Emissão Acústica


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