Menu



Exportar registro bibliográfico

Tese

Estimação dinâmica em tomografia por impedância elétrica com modelos adaptativos (2019)

  • Authors:
  • Autor USP: PELLEGRINI, SERGIO DE PAULA - EP
  • Unidade: EP
  • Sigla do Departamento: PMR
  • Subjects: FILTROS DE KALMAN; PROBLEMAS INVERSOS; ESTIMAÇÃO NÃO LINEAR; TOMOGRAFIA
  • Agências de fomento:
  • Language: Português
  • Abstract: Este trabalho investigou o uso de tomografia por impedância elétrica (TIE) na discriminação de fases em sistemas bifásicos água-ar. A TIE é uma técnica não-intrusiva em que são estimados parâmetros de condutividade elétrica de um sistema de interesse a partir de correntes elétricas impostas e potenciais elétricos medidos na fronteira desse meio. Esta técnica se traduz em um problema desafiador, por ser inverso, não-linear e mal-posto. Adicionalmente, na aplicação em análise, a dinâmica do sistema é rápida a ponto de influir nas estimativas procuradas. Foi sistematizada uma abordagem para integrar informações de medições a de outras fontes, como um regularizador generalizado de Tikhonov (filtro gaussiano), parametrização de estado e modelos de evolução, construindo um modelo adaptativo de estimação. Tal combinação de métodos é inédita na literatura. Parametrização do estado (vetor de condutividades do sistema de interesse, após discretização espacial) em condutividade logarítmica foi implementada para assegurar a obtenção de valores condizentes com a física, i.e., as estimativas em condutividade são mantidas estritamente positivas, com benefícios adicionais de aumento da região de convergência monotônica e melhoria na uniformidade da taxa de convergência das estimativas. O estudo de um sistema numérico evidenciou que a parametrização do estado permitiu o aumento do fator de sub-relaxação no método de Gauss-Newton, de 4~ para 15~, o que torna o algoritmo mais rápido. Dois modelos de evolução para escoamentos foram propostos e, comparativamente com o modelo de passeio aleatório, proporcionaram convergência mais rápida, melhor distinção das fases e melhoria do grau de observabilidade do problema de TIE. Esses modelos descrevem uma velocidade representativa para o escoamento, avaliada experimentalmente em 0; 47 m_s.Ensaios experimentais estáticos sugerem que os métodos aplicados diferenciam a presença das fases em um duto. No caso em que a dinâmica é relevante (passagem de bolhas ao longo do duto), o algoritmo desenvolvido permite o devido acompanhamento de não homogeneidades. Portanto, os resultados dessa pesquisa têm o potencial de apoiar a estimação de vazões bifásicas em trabalhos futuros, uma vez que a avaliação da fração de ocupação das fases é um passo crucial para o desenvolvimento de um medidor real de vazão multifásica.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 21.03.2019
    • Acesso à fonte
    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      PELLEGRINI, Sérgio de Paula. Estimação dinâmica em tomografia por impedância elétrica com modelos adaptativos. 2019. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2019. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-29052019-085809/. Acesso em: 10 mar. 2026.

    • APA

      Pellegrini, S. de P. (2019). Estimação dinâmica em tomografia por impedância elétrica com modelos adaptativos (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-29052019-085809/

    • NLM

      Pellegrini S de P. Estimação dinâmica em tomografia por impedância elétrica com modelos adaptativos [Internet]. 2019 ;[citado 2026 mar. 10 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-29052019-085809/

    • Vancouver

      Pellegrini S de P. Estimação dinâmica em tomografia por impedância elétrica com modelos adaptativos [Internet]. 2019 ;[citado 2026 mar. 10 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-29052019-085809/

    Últimas obras dos mesmos autores vinculados com a USP cadastradas na BDPI:

Digital Library of Intellectual Production of Universidade de São Paulo     2012 - 2026