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Utilização de redes neurais auto-organizativas para identificação de regimes de escoamento bifásico horizontal ar-água (2004)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: CRIVELARO, KELEN CRISTINA OLIVEIRA - EESC
  • Unidades: EESC
  • Sigla do Departamento: SEM
  • Subjects: REDES NEURAIS; ESCOAMENTO BIFÁSICO
  • Language: Português
  • Abstract: Um dos principais problemas relacionados ao transporte e manipulação de fluidos multifásicos refere-se a existência de regimes de escoamento e sua forte influência sobre importantes parâmetros de operação. Um bom exemplo disto ocorre em reatores químicos gás-líquido no qual máximos coeficientes de reação podem ser alcançados mantendo-se um escoamento a bolhas disperso, maximizando a área interfacial total. Assim, a habilidade de identificar automaticamente regimes de escoamento é de importância crucial, especialmente para operação adequada de sistemas multifásicos. Este trabalho se constituirá no desenvolvimento e implementação de uma rede neural auto-organizativa especializada ao problema de identificação de regimes de escoamento bifásico ar-água em tubo horizontal. Os regimes reconhecidos em tubo horizontal são seis: estratificado liso, estratificado ondulado, estratificado rugoso, intermitente, bolhas e anular. Para tanto, pretende-se tomar como ponto de partida as medidas capacitivas, variação de pressão da tubulação e medida de pressão "flutuante" como padrões associativos a serem armazenados na rede neural. Posteriormente, a fase de treinamento da rede neural consistirá em identificar os coeficientes sinápticos apropriados, a partir de um conjunto representativo de ensaios. Nesse trabalho optou-se por uma arquitetura com 10 neurônios na camada de entrada, portanto uma quantidade maior do que o número de regimes que se deseja identificar. Oobjetivo é ver se a rede neural consegue encontrar de forma autônoma os seis regimes já conhecidos, mesmo tendo 10 neurônios na grade. Isso demonstra a habilidade da rede neural auto-organizativa em identificar regimes de escoamento mesmo em situações onde não há conhecimento prévio dos mesmos. Serão feitas simulações para verificar o desempenho da rede neural a partir de dados experimentais coletados no oleoduto piloto do Núcleo de Engenharia Térmica e Fluidos da Escola de Engenharia de São Carlos
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 31.08.2004
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    How to cite
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    • ABNT

      CRIVELARO, Kelen Cristina Oliveira; SELEGHIM JÚNIOR, Paulo. Utilização de redes neurais auto-organizativas para identificação de regimes de escoamento bifásico horizontal ar-água. 2004.Universidade de São Paulo, São Carlos, 2004. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18135/tde-16022016-134131/pt-br.php >.
    • APA

      Crivelaro, K. C. O., & Seleghim Júnior, P. (2004). Utilização de redes neurais auto-organizativas para identificação de regimes de escoamento bifásico horizontal ar-água. Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18135/tde-16022016-134131/pt-br.php
    • NLM

      Crivelaro KCO, Seleghim Júnior P. Utilização de redes neurais auto-organizativas para identificação de regimes de escoamento bifásico horizontal ar-água [Internet]. 2004 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18135/tde-16022016-134131/pt-br.php
    • Vancouver

      Crivelaro KCO, Seleghim Júnior P. Utilização de redes neurais auto-organizativas para identificação de regimes de escoamento bifásico horizontal ar-água [Internet]. 2004 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18135/tde-16022016-134131/pt-br.php

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