Publicação

Algoritmos de aprendizado de máquinas aplicados na inferência de vazão de um medidor de vazão por efeito térmico

Detalhes bibliográficos
Resumo:	As técnicas de medição de vazão não-intrusivas atuais ainda carecem de melhorias pois têm desvantagens que são impeditivas para aplicações em pequenos diâmetros. Este trabalho busca desenvolver um medidor de vazão por efeito térmico não-intrusivo que utiliza algoritmos de aprendizado de máquinas para obtenção do menor erro de fundo de escala possível em baixas vazões de líquidos. O medidor utiliza um duto de cobre com diâmetro interno de 22mm, seis termopares comerciais do tipo k, uma resistência de aquecimento do tipo microtubular e uma inteligência artificial para inferir a vazão a partir da distribuição térmica na superfície do duto. A disposição dos sensores e do aquecedor foi calculada com base no espalhamento teórico de temperatura obtido na modelagem feita através do software COMSOL Multiphysics. Para avaliar o protótipo do medidor uma bancada de testes foi construída, a qual possibilita o controle da vazão e da temperatura da resistência de aquecimento. A bancada de testes é dotada de um medidor de vazão eletromagnético calibrado e certificado em laboratório externo o qual é utilizado para referência e comparação, conforme as orientações da ABNT e as boas práticas utilizadas nas indústrias e laboratórios de calibração. No experimento, a resistência foi acionada de modo que a temperatura na região central do duto permanecesse em 70°C e foram coletados os dados da distribuição térmica com vazões entre 0,05 e 0,6 m3/h com acréscimos intermediários de 0,01 m3/h. Os dados coletados fornecidos pelo experimento foram utilizados no treinamento dos seguintes modelos: regressão linear, K-Nearest Neighbor (K-NN), Árvore de Decisão, Florestas Aleatórias e Gradient Boosting. Além disso, também foram treinadas redes neurais artificiais Perceptron Multicamadas e modelos de Aprendizagem Profunda. O melhor resultado foi obtido com um modelo de aprendizagem profunda com a técnica Dropout, a qual demonstrou que o protótipo construído tem a capacidade de inferir a vazão com erro de fundo de escala igual a 1,8%. O experimento demonstrou que o uso de algoritmos de aprendizado de máquinas pode ser usado para melhorias em sistemas de medição de vazão não-intrusivos.
Autores principais:	Silva, José Rodrigo de Castro
Assunto:	Engenharia eletrônica Medidores de fluxo Redes neurais (Computação) Aprendizado do computador Calorimetria Detectores Electronic engineering Flow meters Neural networks (Computing) Computer Learning Calorimetry Detectors ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOS
Ano:	2022
País:	Brasil
Tipo de documento:	dissertação de mestrado
Tipo de acesso:	acesso aberto
Instituição associada:	IBICT
Idioma:	português
Origem:	Oasisbr

Descrição
Resumo:	As técnicas de medição de vazão não-intrusivas atuais ainda carecem de melhorias pois têm desvantagens que são impeditivas para aplicações em pequenos diâmetros. Este trabalho busca desenvolver um medidor de vazão por efeito térmico não-intrusivo que utiliza algoritmos de aprendizado de máquinas para obtenção do menor erro de fundo de escala possível em baixas vazões de líquidos. O medidor utiliza um duto de cobre com diâmetro interno de 22mm, seis termopares comerciais do tipo k, uma resistência de aquecimento do tipo microtubular e uma inteligência artificial para inferir a vazão a partir da distribuição térmica na superfície do duto. A disposição dos sensores e do aquecedor foi calculada com base no espalhamento teórico de temperatura obtido na modelagem feita através do software COMSOL Multiphysics. Para avaliar o protótipo do medidor uma bancada de testes foi construída, a qual possibilita o controle da vazão e da temperatura da resistência de aquecimento. A bancada de testes é dotada de um medidor de vazão eletromagnético calibrado e certificado em laboratório externo o qual é utilizado para referência e comparação, conforme as orientações da ABNT e as boas práticas utilizadas nas indústrias e laboratórios de calibração. No experimento, a resistência foi acionada de modo que a temperatura na região central do duto permanecesse em 70°C e foram coletados os dados da distribuição térmica com vazões entre 0,05 e 0,6 m3/h com acréscimos intermediários de 0,01 m3/h. Os dados coletados fornecidos pelo experimento foram utilizados no treinamento dos seguintes modelos: regressão linear, K-Nearest Neighbor (K-NN), Árvore de Decisão, Florestas Aleatórias e Gradient Boosting. Além disso, também foram treinadas redes neurais artificiais Perceptron Multicamadas e modelos de Aprendizagem Profunda. O melhor resultado foi obtido com um modelo de aprendizagem profunda com a técnica Dropout, a qual demonstrou que o protótipo construído tem a capacidade de inferir a vazão com erro de fundo de escala igual a 1,8%. O experimento demonstrou que o uso de algoritmos de aprendizado de máquinas pode ser usado para melhorias em sistemas de medição de vazão não-intrusivos.

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