Navegação Teses por assunto "neural networks"

Classificar por: Ordenar: Resultados:

  • IPEN-DOC 21899

    SANTOS, GEAN R. dos . Algoritmo de colônia de formigas e redes neurais artificiais aplicados na monitoração e detecção de falhas em centrais nucleares / Ant colony optimization and artificial neural networks applied on monitoring and fault detection in nuclear power plants . 2016. Dissertação (Mestrado em Tecnologia Nuclear) - Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP, São Paulo. 62 p. Orientador: - Iraci Martinez Pereira Gonçalves. DOI: 10.11606/D.85.2016.tde-02082016-144618

    Abstract: Um desafio recorrente em processos produtivos é o desenvolvimento de sistemas de monitoração e diagnóstico. Esses sistemas ajudam na detecção de mudanças inesperadas e interrupções, prevenindo perdas e mitigando riscos. Redes Neurais Artificiais (RNA) têm sido largamente utilizadas na criação de sistemas de monitoração. Normalmente as RNA utilizadas para resolver este tipo de problema são criadas levando-se em conta apenas parâmetros como o número de entradas, saídas e quantidade de neurônios nas camadas escondidas. Assim, as redes resultantes geralmente possuem uma configuração onde há uma total conexão entre os neurônios de uma camada e os da camada seguinte, sem que haja melhorias em sua topologia. Este trabalho utiliza o algoritmo de Otimização por Colônia de Formigas (OCF) para criar redes neurais otimizadas. O algoritmo de busca OCF utiliza a técnica de retropropagação de erros para otimizar a topologia da rede neural sugerindo as melhores conexões entre os neurônios. A RNA resultante foi aplicada para monitorar variáveis do reator de pesquisas IEA-R1 do IPEN. Os resultados obtidos mostram que o algoritmo desenvolvido é capaz de melhorar o desempenho do modelo que estima o valor de variáveis do reator. Em testes com diferentes números de neurônios na camada escondida, utilizando como comparativos o erro quadrático médio, o erro absoluto médio e o coeficiente de correlação, o desempenho da RNA otimizada foi igual ou superior ao da tradicional.

    Palavras-Chave: fault tree analysis; nerve cells; hidden variables; material balance; algorithms; programming; neural networks; on-line measurement systems; reactor monitoring systems; iear-1 reactor; nuclear power plants; layers

    Como referenciar este item
    Icon

  • IPEN-DOC 20151

    REIS, THIAGO . Algoritmo rastreador Web especialista nuclear / Nuclear expert Web algorithm . 2013. Dissertação (Mestrado em Tecnologia Nuclear) - Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP, São Paulo. 60 p. Orientador: Antonio Carlos de Oliveira Barroso. DOI: 10.11606/D.85.2013.tde-07012014-134548

    Abstract: Nos últimos anos a Web obteve um crescimento exponencial, se tornando o maior repositório de informações já criado pelo homem e representando uma fonte nova e relevante de informações potencialmente úteis para diversas áreas, inclusive a área nuclear. Entretanto, devido as suas características e, principalmente, devido ao seu grande volume de dados, emerge um problema desafiador relacionado à utilização das suas informações: a busca e recuperação informações relevantes e úteis. Este problema é tratado por algoritmos de busca e recuperação de informação que trabalham na Web, denominados rastreadores web. Neste trabalho é apresentada a pesquisa e desenvolvimento de um algoritmo rastreador que efetua buscas e recupera páginas na Web com conteúdo textual relacionado ao domínio nuclear e seus temas, de forma autônoma e massiva. Este algoritmo foi projetado sob o modelo de um sistema especialista, possuindo, desta forma, uma base de conhecimento que contem tópicos nucleares e palavras-chave que os definem e um mecanismo de inferência constituído por uma rede neural artificial perceptron multicamadas que efetua a estimação da relevância das páginas na Web para um determinado tópico nuclear, no decorrer do processo de busca, utilizando a base de conhecimento. Deste modo, o algoritmo é capaz de, autonomamente, buscar páginas na Web seguindo os hiperlinks que as interconectam e recuperar aquelas que são mais relevantes para o tópico nuclear selecionado, emulando a habilidade que um especialista nuclear tem de navegar na Web e verificar informações nucleares. Resultados experimentais preliminares apresentam uma precisão de recuperação de 80% para o tópico área nuclear em geral e 72% para o tópico de energia nuclear, indicando que o algoritmo proposto é efetivo e eficiente na busca e recuperação de informações relevantes para o domínio nuclear.

    Palavras-Chave: algorithms; computer codes; expert systems; information retrieval; knowledge management; neural networks; nuclear data collections; public information; websites

    Como referenciar este item
    Icon

  • IPEN-DOC 17211

    COSTA, VALTER M. . Análise das variáveis de entrada de uma rede neural usando teste de correlação e análise de correlaçao canônica / Analysis of input variables of an artificial neural network using bivariate correlation and canonical correlation . 2011. Dissertação (Mestrado) - Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP, São Paulo. 102 p. Orientador: Iraci Martinez Pereira. DOI: 10.11606/D.85.2011.tde-21112011-093042

    Abstract: A monitoração de variáveis e o diagnóstico de falhas é um aspecto importante a se considerar seja em plantas nucleares ou indústrias de processos, pois um diagnóstico precoce de falha permite a correção do problema proporcionando a não interrupção da produção e a segurança do operador e, assim, não causando perdas econômicas. O objetivo deste trabalho é, dentro do universo de todas as variáveis monitoradas de um processo, construir um conjunto de variáveis, não necessariamente mínimo, que será a entrada de uma rede neural e, com isso, conseguir monitorar, o maior número possível de variáveis. Esta metodologia foi aplicada ao reator de pesquisas IEA-R1 do IPEN. Para isso, as variáveis Potência do reator, Vazão do primário, Posição de barras de controle/segurança e Diferença de pressão no núcleo do reator D P, foram agrupadas, pois por hipótese quase todas as variáveis monitoradas em um reator nuclear tem relação com alguma dessas ou pode ser resultado da interação de duas ou mais. Por exemplo, a Potência está relacionada ao aumento e diminuição de algumas temperaturas bem como à quantidade de radiação devido à fissão do urânio; as Barras são reguladoras de potência e, por conseqüência podem influenciar na quantidade de radiação e/ou temperaturas; a Vazão do Circuito Primário, responsável pelo transporte de energia e pela conseqüente retirada de calor do núcleo. Assim, tomando o grupo de variáveis mencionadas, calculamos a correlação existente entre este conjunto B e todas as outras variáveis monitoradas (coeficiente de correlação múltipla), isto é, através do cálculo da correlação múltipla, que é uma ferramenta proposta pela teoria das Correlações Canônicas, foi possível calcular o quanto o conjunto B pode predizer cada uma das variáveis monitoradas. Uma vez que não seja possível uma boa qualidade de predição com o conjunto B, é acrescentada uma ou mais variáveis que possuam alta correlação com a variável melhorando a qualidade de predição. Finalmente, uma rede pode ser treinada com o novo conjunto e os resultados quanto a monitoração foram bastante satisfatórios quanto às 64 variáveis monitoradas pelo sistema de aquisição de dados do reator IEA-R1 através de sensores e atuadores , pois com um conjunto de 9 variáveis foi possível monitorar 51 variáveis.

    Palavras-Chave: brazilian cnen; iear-1 reactor; failures; neural networks; correlations; reactor monitoring systems

    Como referenciar este item
    Icon

  • IPEN-DOC 07294

    BRAGA, CLAUDIA C. . Aplicacao da tecnica de redes neurais em espectrometria e dosimetria de neutrons, utilizando esferas de Bonner e folhas de ativacao. 2001. Tese (Doutoramento) - Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN/CNEN-SP, Sao Paulo. 133 p. Orientador: Mauro da Silva Dias.

    Palavras-Chave: neutron spectra; spectra unfolding; neural networks; bonner sphere spectrometers; neutron detectors; neutron spectroscopy; neutron dosimetry; a codes

    Como referenciar este item
    Icon

  • IPEN-DOC 09628

    ANDRADE, MONICA de C.V. . Aplicacao de redes neurais para deteccao de erros grosseiros em dados de processo de separacao de isotopos de uranio por ultracentrifugacao. 2004. Dissertacao (Mestrado) - Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP, Sao Paulo. 63 p. Orientador: Sylvana Cavedon Presti Migliavacca.

    Palavras-Chave: uranium isotopes; isotope separation; ultracentrifugation; gas centrifuges; neural networks; errors; experimental data; statistics

    Como referenciar este item
    Icon

  • IPEN-DOC 20848

    CUNHA, KELLY de P. . Aplicação de mapas auto-organizáveis na classificação de aberrações cromossômicas utilizando imagens de cromossomos humanos submetidos à radiação ionizante / Application of self-organizing maps for the classification of chromosomal aberrations using images of human chromosomes subjected to ionizing radiation . 2015. Dissertação (Mestrado em Tecnologia Nuclear) - Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP, São Paulo. 103 p. Orientador: Roberto Navarro. DOI: 10.11606/D.85.2015.tde-05062015-140631

    Abstract: O presente trabalho é resultado da colaboração de pesquisadores do Centro de Engenharia Nuclear (CEN) e de pesquisadores do Centro de Biotecnologia (CB), ambos pertencentes ao IPEN, para o desenvolvimento de uma metodologia que visa auxiliar os profissionais citogeneticistas fornecendo uma ferramenta que automatize parte da rotina necessária para a avaliação qualitativa e quantitativa de danos biológicos em termos de aberração cromossômica. A técnica citogenética, sobre a qual esta ferramenta é desenvolvida, é a técnica de aberrações cromossômicas. Nela, são realizadas preparações citológicas de linfócitos de sangue periférico para que metáfases sejam analisadas e fotografadas ao microscópio e, com base na morfologia dos cromossomos, anomalias sejam investigadas. Quando esta tarefa é realizada manualmente, os cromossomos são analisados visualmente um a um pelo profissional citogeneticista, logo, trata-se de um processo minucioso em virtude da variação geral na aparência do cromossomo, do seu tamanho pequeno e do grande número de cromossomos por célula. Para um diagnóstico confiável, é necessário que várias células sejam analisadas, tornando-se uma tarefa repetitiva e demorada. Neste contexto, foi proposto o uso dos mapas auto-organizáveis para o reconhecimento automático de padrões morfológicos referentes às imagens de cromossomos humanos. Para isso, foi desenvolvido um método de extração de características por meio do qual é possível classificar os cromossomos em: dicêntricos, anéis, acrocêntricos, submetacêntricos e metacêntricos, com acerto de 93,4 % em relação ao diagnóstico dado por um profissional citogeneticista.

    Palavras-Chave: chromosomal aberrations; maps; organizing; diagnostic techniques; images; human populations; ionizing radiations; neural networks; artificial intelligence

    Como referenciar este item
    Icon

  • IPEN-DOC 11135

    POTIENS JUNIOR, ADEMAR J. . Aplicação de redes neurais artificiais na caracterização isotópica de tambores de rejeito radioativo. 2005. Tese (Doutoramento) - Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN/CNEN-SP, Sao Paulo. 130 p. Orientador: Goro Hiromoto.

    Palavras-Chave: radioactive wastes; waste management; containers; radioactivity; isotope ratio; monte carlo method; neural networks; computerized simulation

    Como referenciar este item
    Icon

  • IPEN-DOC 29236

    OTERO, ANDRE G.L. . Aplicação de redes neurais profundas na caracterização de rejeitos radioativos / Application of deep neural networks in nuclear waste characterization . 2022. Dissertação (Mestrado em Tecnologia Nuclear) - Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP, São Paulo. 100 p. Orientador: Júlio Takehiro Marumo. DOI: 10.11606/D.85.2022.tde-07112022-153207

    Abstract: O desenvolvimento da tecnologia nuclear deve permitir a gestão segura dos rejeitos radioativos, provenientes das várias etapas do ciclo do combustível nuclear, da produção de radiofármacos e das aplicações de radioisótopos na medicina, indústria e centros de pesquisa. A caracterização destes rejeitos é uma tarefa complexa, devido à grande variedade de aplicações, materiais e composição. Neste trabalho foi desenvolvida uma metodologia de caracterização final de rejeitos radioativos utilizando redes neurais profundas. O método de Monte Carlo foi empregado para realizar a simulação de espectros gama, considerando o cenário de um tambor de rejeitos de 200 litros contendo até dez diferentes radionuclídeos: Am-241, Ba-133, Cd-109, Co-57, Co-60, Cs-137, Eu-152, Mn-54, Na-22, Pb-210. Os dados provenientes das simulações foram utilizados para treinar e avaliar o desempenho de diferentes arquiteturas de redes neurais profundas. A arquitetura selecionada foi VGG-19 a qual, após adaptações, apresentou o melhor desempenho na tarefa de classificação, sendo capaz de identificar quais radionuclídeos e qual a intensidade de cada radionuclídeos que compõe o espectro de radiação gama, emitido por um tambor de rejeito. Os resultados obtidos mostram que a metodologia desenvolvida pode atuar como uma importante ferramenta no processo de caracterização de rejeitos radioativos, realizada rotineiramente pelo Serviço de Gerência de Rejeitos Radioativos do IPEN, permitindo a diminuição à exposição ocupacional as radiações ionizantes.

    Palavras-Chave: radioactive waste processing; neural networks; monte carlo method; calculation methods; gamma spectroscopy; site characterization

    Como referenciar este item
    Icon

  • IPEN-DOC 21784

    SOUZA, AMANDA de . Avaliação citotóxica de Amoxilina e Clavulanato de Potássio em mexilhões Perna perna / Cytotoxical evalution of amoxicillin and potassium clavulanate to Perna perna mussel . 2016. Dissertação (Mestrado em Tecnologia Nuclear) - Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP, São Paulo. 67 p. Orientador: José Roberto Rogero. DOI: 10.11606/D.85.2016.tde-23052016-085355

    Abstract: Compostos farmacêuticos são identificados em matrizes ambientais em ordens de grandeza de ng.L-1 a μg.L-1. Dentre os fármacos, os antibióticos têm recebido atenção especial devido aos problemas que podem causar à biota aquática. O objetivo do presente estudo foi avaliar a citotoxicidade de Amoxicilina e Clavulanato de Potássio isolados e em associação para mexilhões Perna perna utilizando o ensaio do tempo de retenção do corante vermelho neutro, que avalia a estabilidade da membrana lisossômica de hemócitos dos organismos teste. A Amoxicilina causou citotoxicidade aos mexilhões nas concentrações de: CEO: 1 ng.L-1, CI25-24h: 0,44 ng.L-1, CI25-48h: 1,19 ng.L-1 e CI25-72h: 0,85 ng.L-1, o Clavulanato de Potássio foi citotóxico nas concentrações de: 10 ng.L-1 em 24h e 50 ng.L-1 e 100 ng.L-1 em 48h e 72h. Os valores de concentração inibitória foram de CI25-24h: 3,11 ng.L-1, CI25-48h: 3,45 ng.L-1 e CI25-72h: 3,43 ng.L-1. No ensaio realizado com a associação dos fármacos todas as concentrações foram citotóxicas aos mexilhões em 48h e em 72h apenas 40 ng.L-1 de Amoxicilina + 10 ng.L-1 de Clavulanato de Potássio e 200 ng.L-1 de Amoxicilina + 50 ng.L-1 de Clavulanato de Potássio. As concentrações inibitórias foram: CI25-48h: 1,67 ng.L-1 e CI25-72h: 1,36 ng.L-1 a partir dos dados de Amoxicilina e CI25-48h: 0,42 ng.L-1 e CI25-72h: 0,34 ng.L-1 a partir dos dados de Clavulanato de Potássio.

    Palavras-Chave: antimitotic drugs; antibiotics; potassium complexes; toxic substances control acts; organic acids; immunoassay; neural networks; comparative evaluations; mussels; aquatic ecosystems

    Como referenciar este item
    Icon

  • IPEN-DOC 28017

    TERRA, BRUNA M. . Caracterização da etapa de estabilização do processo produtivo de fibra de carbono a partir de poliacrilonitrila utilizando algoritmos inteligentes / Characterization of polyacrylonitrile thermal stabilization process for carbon fiber production using intelligent algorithms . 2021. Dissertação (Mestrado em Tecnologia Nuclear) - Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP, São Paulo. 86 p. Orientador: Roberto Navarro de Mesquita. DOI: 10.11606/D.85.2021.tde-23062021-144310

    Abstract: Nos últimos anos, os materiais compósitos vêm expandindo, cada vez mais, sua aplicação em diversos segmentos, e em especial, os materiais compósitos poliméricos reforçados com fibra de carbono, demonstram ser um material estrutural de elevado desempenho que combina baixa massa específica e estabilidade mecânica. A produção de fibra de carbono, utilizando a poliacrilonitrila como precursor, possui diversas etapas em sequência: polimerização, fiação, estabilização térmica, carbonização e tratamento superficial. Em função da elevada duração e da importância das reações que ocorrem durante a estabilização, esta é considerada a etapa mais crítica do processo, na qual ocorre a formação do anéis aromáticos que influenciam diretamente na estrutura final da fibra de carbono e, consequentemente, na qualidade deste material. Visando otimizar o desenvolvimento deste material, bem como obter a redução do custo de produção, o presente trabalho realizou a modelagem computacional da etapa de estabilização térmica utilizando algoritmos inteligentes. Para obter o modelo, foi realizada uma prévia análise qualitativa utilizando as variáveis de processo e de qualidade dos materiais envolvidos na produção destas fibras. Esta análise inicial utilizou Mapas Auto-Organizáveis, a qual baseia-se em um treinamento não-supervisionado desta rede neural artificial. Posteriormente, foi utilizado treinamento supervisionado em uma rede neural feed-forward com retropropagação (backpropagation) para a análise quantitativa. A partir destas análises, foi possível simular a etapa de estabilização térmica de uma planta, em escala laboratorial, de produção de fibra de carbono, obtendo-se resultados com erros relativos de 2,98±0,01% e 2,48±0,02% para os parâmetros de Densidade Volumétrica e do Índice de Conversão por Espectrometria por Infravermelho com Transformada de Fourier (FTIR), quando comparados com os resultados experimentais.

    Palavras-Chave: graphite; production; mechanical properties; stability; thermal testing; stabilization; calorimetry; organic nitrogen compounds; composite materials; polymerization; nitriles; neural networks; artificial intelligence; algorithms; compactification

    Como referenciar este item
    Icon

  • IPEN-DOC 12432

    MESQUITA, ROBERTO N. de . Classificação de defeitos em tubos de gerador de vapor de plantas nucleares utilizando mapas auto-organizáveis. 2002. Tese (Doutoramento) - Escola Politecnica, Universidade de São Paulo - POLI/USP, São Paulo. 205 p. Orientador: Eduardo Lobo Lustosa Cabral.

    Palavras-Chave: eddy current testing; vapor generators; reactor components; nuclear power plants; neural networks; steam generators; fuzzy logic

    Como referenciar este item
    Icon

  • IPEN-DOC 13812

    ARONNE, IVAN D. . Desenvolvimento de um sistema de identificacao e classificacao de transientes para um reator nuclear a agua pressurizada integral / Development of a transient identification and classification system to an integral pressurized water reactor . 2009. Tese (Doutoramento) - Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP, São Paulo. 371 p. Orientador: Benedito Dias Baptista Filho. DOI: 10.11606/T.85.2009.tde-22062009-175149

    Abstract: A demanda por energia no mundo moderno é crescente, em particular nos países em desenvolvimento. Dentre as fontes de energia atualmente disponíveis a opção nuclear tem merecido destaque pelas suas qualidades de não afetar o meio ambiente por meio de emissões de gases de efeito estufa e nem demandar grandes áreas. Porém, a sociedade tem requerido melhoria da segurança dos novos reatores e as empresas de energia necessitam maior disponibilidade das centrais. O projeto do IRIS, um reator nuclear integral a água pressurizada, vem atender a esses requisitos. Um sistema de identificação e classificação de transientes ajudaria a melhorar a segurança e a aumentar a disponibilidade do IRIS, melhorando sua competitividade. Como contribuição para o desenvolvimento de um sistema como esse foi desenvolvido e estudado o Sistema de Identificação e Classificação de Transientes SICT com capacidade de monitorar a operação da central e disponibilizar informações sobre seu estado operacional. O SICT foi desenvolvido usando a técnica de redes neuronais, mais especificamente os Mapas Auto-Organizáveis (Self-Organizing Maps - SOM). Para o treinamento do SICT foram usados resultados de simulação do IRIS com o código RELAP5. Para comprovar a metodologia de usar resultados de simulações, cujos valores têm características diferentes daqueles medidos, foi feito uma aplicação do SICT para uma instalação experimental, o Circuito Térmico NO 1 CT1. A partir de experimentos termo-hidráulicos no CT1 e de simulações deste com o RELAP5, pôde-se verificar a validade dessa metodologia. Tem-se disponível para estudos futuros uma nodalização do CT1 validada, uma nodalização do IRIS testada para vários transientes, normais e anormais, e um banco de dados de resultados de simulação do IRIS. Está também disponível, em um CD em anexo a esta tese, os arquivos fontes do aplicativo desenvolvido, SICT, e de alguns programas auxiliares, os dados dos experimentos realizados no CT1 e dados de entrada e resultados de simulações do CT1 com o RELAP5.

    Palavras-Chave: pwr type reactors; reactor control systems; neural networks; transients

    Como referenciar este item
    Icon

  • IPEN-DOC 13229

    TORRES, WALMIR M. . Desenvolvimento de uma tecnica de medida de nivel em vasos de pressao utilizando sondas termicas e redes neurais artificiais / Development of a technique for level measurement in pressure vessels using thermal probes and artificial neural networks . 2008. Tese (Doutoramento) - Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP, Sao Paulo. 280 p. Orientador: Benedito Dias Baptista Filho. DOI: 10.11606/T.85.2008.tde-21082009-100839

    Abstract: Foi desenvolvida uma técnica de medida de nível em vasos de pressão usando sondas térmicas resfriadas internamente por um fluido e análise dos dados experimentais com Redes Neurais Artificiais (RNA´s). Esse novo conceito de sondas térmicas foi testado em uma Bancada Experimental para Testes de Sondas de Nível (BETSNI) com duas seções de testes, ST1 e ST2. Dois projetos distintos de sondas foram construídos: Sonda de Tubos Concêntricos e Sonda de Tubo U. Um Sistema de Aquisição de Dados (SAD) foi montado para registrar os dados experimentais. Testes foram realizados tanto para condições de nível nas seções de testes em estado estacionário quanto para transientes. Os dados experimentais de temperatura e de nível obtidos foram usados para compor tabelas de treinamento e de verificação usadas para implementar RNA´s no programa RETRO-05, que simula um Perceptron de Múltiplas Camadas com Retropropagação. As análises mostraram que a técnica pode ser aplicada para medir o nível em vasos de pressão. As análises mostraram ainda que a técnica é aplicável para um número menor de entradas de temperatura que o inicialmente previsto no projeto das sondas e é robusta, aplicando-se mesmo quando ocorre a perda de alguma informação de temperatura. Dados experimentais disponíveis na literatura referentes a uma sonda térmica aquecida eletricamente também foram usados nas análises com RNA´s, produzindo bons resultados. Os resultados das análises indicaram que a técnica é eficaz e robusta, podendo ser aprimorada e aplicada para medidas de nível em vasos de pressão.

    Palavras-Chave: neural networks; artificial intelligence; pressure vessels; cooling; thermal reactors; reactor control systems; reactor cooling systems; cooling towers; fluid flow; thermal hydraulics

    Como referenciar este item
    Icon

  • IPEN-DOC 10895

    SOUZA, ROSE M.G. do P. . Determinação do fator de pico de potência utilizando barras de controle, detectores ex-core e redes neurais. 2005. Tese (Doutoramento) - Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN/CNEN-SP, Sao Paulo. 146 p. Orientador: Joao Manoel Losada Moreira.

    Palavras-Chave: reactor protection systems; power distribution; control elements; fuel rods; peak load; reactor cores; radiation detectors; neural networks; c codes; ipen-mb-1 reactor

    Como referenciar este item
    Icon

  • IPEN-DOC 16682

    BUENO, ELAINE I. . Group Method of Data Handling (GMDH) e redes neurais na monitoração e detecção de falhas em sensores de centrais nucleares / Group Method of Data Handling and neural networks applied in monitoring and fault detection in sensors in nuclear power plants . 2011. Tese (Doutoramento) - Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP, Sao Paulo. 149 p. Orientador: Antonio Teixeira e Silva. DOI: 10.11606/T.85.2011.tde-02092011-140535

    Abstract: A demanda crescente na complexidade, eficiência e confiabilidade nos sistemas industriais modernos têm estimulado os estudos da teoria de controle aplicada no desenvolvimento de sistemas de Monitoração e Detecção de Falhas. Neste trabalho foi desenvolvida uma metodologia inédita de Monitoração e Detecção de Falhas através do algoritmo GMDH e Redes Neurais Artificiais (RNA) que foi aplicada ao reator de pesquisas do IPEN, IEA-R1. O desenvolvimento deste trabalho foi dividido em duas etapas: sendo a primeira etapa dedicada ao pré-processamento das informações, realizada através do algoritmo GMDH; e a segunda o processamento das informações através de RNA. O algoritmo GMDH foi utilizado de duas maneiras diferentes: primeiramente, o algoritmo GMDH foi utilizado para gerar uma melhor estimativa da base de dados, tendo como resultado uma matriz denominada matriz_z, que foi utilizada no treinamento das RNA. Logo após, o GMDH foi utilizado no estudo das variáveis mais relevantes, sendo estas variáveis utilizadas no processamento das informações. Para realizar as simulações computacionais, foram propostos cinco modelos: Modelo 1 (Modelo Teórico) e Modelos 2, 3, 4 e 5 (Dados de operação do reator). Após a realização de um estudo exaustivo dedicado a Monitoração, iniciou-se a etapa de Detecção de Falhas em sensores, onde foram simuladas falhas na base de dados dos sensores. Para tanto as leituras dos sensores tiveram um acréscimo dos seguintes valores: 5%, 10%, 15% e 20%. Os resultados obtidos utilizando o algoritmo GMDH na escolha das melhores variáveis de entrada para as RNA foram melhores do que aqueles obtidos utilizando apenas RNA, o que viabiliza o uso da nova metodologia de Monitoração e Detecção de Falhas em sensores apresentada.

    Palavras-Chave: nuclear power plants; monitoring; system failure analysis; computerized simulation; algorithms; neural networks

    Como referenciar este item
    Icon

  • IPEN-DOC 10560

    DORASKEVICIUS JUNIOR, WALDEMAR . Identificacao de padrões em sistemas supervisórios de instalações de reatores nucleares e em sistemas de gasodutos utilizando mapas auto-organizáveis. 2005. Dissertacao (Mestrado) - Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN/CNEN-SP, Sao Paulo. 171 p. Orientador: Benedito Dias Baptista Filho.

    Palavras-Chave: neural networks; pattern recognition; transients; reactor control systems; natural gas; computerized simulation; java

    Como referenciar este item
    Icon

  • IPEN-DOC 16818

    AFFONSO, GUSTAVO S. . Mapas auto - organizáveis de kohonen (SOM) aplicados na avaliação dos parâmetros da qualidade da água / Self - organizing maps of kohonen (SOM) applied in the evaluation of parameters of water qaulity . 2011. Dissertação (Mestrado) - Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP, São Paulo. 76 p. Orientador: Roberto Navarro de Mesquita. DOI: 10.11606/D.85.2011.tde-31102011-101817

    Abstract: A atual crescente necessidade de análise de coleções de dados cada vez mais complexas e extensas, nas diversas áreas da investigação científica, tem permitido o desenvolvimento de novas ferramentas para a melhoria da percepção de informações que nem sempre são explícitas e visíveis. Estudos de ferramentas matemáticas que propiciem o destaque de algumas destas informações, ou que inteligentemente reconheçam padrões associados aos diferentes conjuntos de dados, têm demonstrado resultados promissores. No entanto, o sucesso da escolha da metodologia apropriada para a análise dos dados, está vinculado a vários fatores como: a tecnologia disponível para a prospecção destes dados, a adequada coleta e seleção das amostras, e principalmente, a capacidade do pesquisador em interagir com a nova tecnologia de exploração. No presente projeto, é proposta uma metodologia de análise multidimensional dos dados de unidades de gerenciamento de recursos hídricos UGRHIs, localizadas no estado de São Paulo, por meio das redes neurais SOM (Mapas Auto-Organizáveis). Estes mapas são utilizados para estudar e visualizar possíveis correlações entre as diversas variáveis deste banco de dados relativas à análise de compostos inorgânicos e parâmetros físico químicos referentes à qualidade da água nestas unidades.

    Palavras-Chave: brazil; water quality; neural networks; maps; artificial intelligence; data base management

    Como referenciar este item
    Icon

  • IPEN-DOC 06526

    MIGLIAVACCA, SYLVANA C.P. . Modelagem do comportamento separativo de ultracentrifugas via rede neural. 1999. Tese (Doutoramento) - Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN/CNEN-SP, Sao Paulo. 260 p. Orientador: Claudio Rodrigues.

    Palavras-Chave: neural networks; gas centrifuges; isotope separation; ultracentrifuges; mathematical models; uranium isotopes; computerized simulation; experimental data

    Como referenciar este item
    Icon

  • IPEN-DOC 10426

    CRUS, MARIA U. de L. . Modelagem dos parâmetros separativos de ultracentrífugas para enriquecimento de urânio através de modelos de redes neurais híbridas. 2005. Dissertacao (Mestrado) - Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN/CNEN-SP, Sao Paulo. 95 p. Orientador: Sylvana Cavedon Presti Migliavacca.

    Palavras-Chave: isotope separation; centrifuges; neural networks; mathematical models; fission; uranium 235; enriched uranium; ultracentrifuges

    Como referenciar este item
    Icon

  • IPEN-DOC 11298

    GONCALVES, IRACI M. P. . Monitoração e diagnóstico para detecção de falhas de sensores utilizando a metodologia GMDH. 2006. Tese (Doutoramento) - Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN/CNEN-SP, Sao Paulo. p. Orientador: Daniel Kao Sun Ting. DOI: 10.11606/T.85.2006.tde-04062012-144516

    Abstract: O sistema de detecção de falhas e diagnóstico é um sistema de suporte ao operador dedicado a funções específicas que alertam os operadores para problemas de falhas em sensores e atuadores, e auxiliam no diagnóstico antes que os limites normais de alarmes sejam atingidos. Sistemas de suporte ao operador surgiram para diminuir a complexidade dos painéis causada pelo grande aumento de informação disponível nas salas de controle das centrais nucleares. Neste trabalho foi desenvolvido um Sistema de Monitoração e Diagnóstico utilizando a metodologia GMDH (Group Method of Data Handling) aplicado ao reator de pesquisas do Ipen IEA-R1. O sistema faz a monitoração, comparando os valores calculados pelo modelo GMDH com os valores medidos. A metodologia desenvolvida foi aplicada inicialmente em modelos teóricos: um modelo teórico de trocador de calor e um modelo teórico do reator IEA-R1. Os resultados obtidos com os modelos teóricos propiciaram uma base para a aplicação da metodologia aos dados de operação do reator. Para a monitoração de dados de operação foram desenvolvidos três modelos GMDH: o primeiro utilizou apenas variáveis de processo, o segundo modelo foi desenvolvido considerando-se algumas variáveis nucleares e três variáveis de temperatura, e o terceiro modelo GMDH considerou todas as variáveis possíveis. Os três modelos apresentaram resultados excelentes, mostrando amplamente a viabilidade da utilização da metodologia GMDH na monitoração de dados de operação. A comparação entre os resultados dos três modelos desenvolvidos mostrou ainda a capacidade da metodologia GMDH de escolher as melhores variáveis para otimização do modelo. Para a implementação de um sistema de diagnóstico, foram adicionadas falhas sinteticamente aos valores das variáveis de temperatura. Os valores de falhas correspondem a uma descalibração da temperatura e o resultado da monitoração de dados com falhas foi utilizado para a elaboração de um sistema de diagnóstico simples e objetivo baseado na lógica nebulosa.

    Palavras-Chave: accuracy; computerized simulation; data acquisition systems; experimental data; fuzzy logic; g codes; heat exchangers; iear-1 reactor; m codes; neural networks; optimization; reactor monitoring systems; reactor operation; temperature measurement

    Como referenciar este item
    Icon

A pesquisa no RD utiliza os recursos de busca da maioria das bases de dados. No entanto algumas dicas podem auxiliar para obter um resultado mais pertinente.

✔ É possível efetuar a busca de um autor ou um termo em todo o RD, por meio do Buscar no Repositório , isto é, o termo solicitado será localizado em qualquer campo do RD. No entanto esse tipo de pesquisa não é recomendada a não ser que se deseje um resultado amplo e generalizado.

✔ A pesquisa apresentará melhor resultado selecionando um dos filtros disponíveis em Navegar

✔ Os filtros disponíveis em Navegar tais como: Coleções, Ano de publicação, Títulos, Assuntos, Autores, Revista, Tipo de publicação são autoexplicativos. O filtro, Autores IPEN apresenta uma relação com os autores vinculados ao IPEN; o ID Autor IPEN diz respeito ao número único de identificação de cada autor constante no RD e sob o qual estão agrupados todos os seus trabalhos independente das variáveis do seu nome; Tipo de acesso diz respeito à acessibilidade do documento, isto é , sujeito as leis de direitos autorais, ID RT apresenta a relação dos relatórios técnicos, restritos para consulta das comunidades indicadas.

A opção Busca avançada utiliza os conectores da lógica boleana, é o melhor recurso para combinar chaves de busca e obter documentos relevantes à sua pesquisa, utilize os filtros apresentados na caixa de seleção para refinar o resultado de busca. Pode-se adicionar vários filtros a uma mesma busca.

Exemplo:

Buscar os artigos apresentados em um evento internacional de 2015, sobre loss of coolant, do autor Maprelian.

Autor: Maprelian

Título: loss of coolant

Tipo de publicação: Texto completo de evento

Ano de publicação: 2015

✔ Para indexação dos documentos é utilizado o Thesaurus do INIS, especializado na área nuclear e utilizado em todos os países membros da International Atomic Energy Agency – IAEA , por esse motivo, utilize os termos de busca de assunto em inglês; isto não exclui a busca livre por palavras, apenas o resultado pode não ser tão relevante ou pertinente.

✔ 95% do RD apresenta o texto completo do documento com livre acesso, para aqueles que apresentam o significa que e o documento está sujeito as leis de direitos autorais, solicita-se nesses casos contatar a Biblioteca do IPEN, bibl@ipen.br .

✔ Ao efetuar a busca por um autor o RD apresentará uma relação de todos os trabalhos depositados no RD. No lado direito da tela são apresentados os coautores com o número de trabalhos produzidos em conjunto bem como os assuntos abordados e os respectivos anos de publicação agrupados.

✔ O RD disponibiliza um quadro estatístico de produtividade, onde é possível visualizar o número dos trabalhos agrupados por tipo de coleção, a medida que estão sendo depositados no RD.

✔ Na página inicial nas referências são sinalizados todos os autores IPEN, ao clicar nesse símbolo será aberta uma nova página correspondente à aquele autor – trata-se da página do pesquisador.

✔ Na página do pesquisador, é possível verificar, as variações do nome, a relação de todos os trabalhos com texto completo bem como um quadro resumo numérico; há links para o Currículo Lattes e o Google Acadêmico ( quando esse for informado).

ATENÇÃO!

ESTE TEXTO "AJUDA" ESTÁ SUJEITO A ATUALIZAÇÕES CONSTANTES, A MEDIDA QUE NOVAS FUNCIONALIDADES E RECURSOS DE BUSCA FOREM SENDO DESENVOLVIDOS PELAS EQUIPES DA BIBLIOTECA E DA INFORMÁTICA.

O gerenciamento do Repositório está a cargo da Biblioteca do IPEN. Constam neste RI, até o presente momento 20.950 itens que tanto podem ser artigos de periódicos ou de eventos nacionais e internacionais, dissertações e teses, livros, capítulo de livros e relatórios técnicos. Para participar do RI-IPEN é necessário que pelo menos um dos autores tenha vínculo acadêmico ou funcional com o Instituto. Nesta primeira etapa de funcionamento do RI, a coleta das publicações é realizada periodicamente pela equipe da Biblioteca do IPEN, extraindo os dados das bases internacionais tais como a Web of Science, Scopus, INIS, SciElo além de verificar o Currículo Lattes. O RI-IPEN apresenta também um aspecto inovador no seu funcionamento. Por meio de metadados específicos ele está vinculado ao sistema de gerenciamento das atividades do Plano Diretor anual do IPEN (SIGEPI). Com o objetivo de fornecer dados numéricos para a elaboração dos indicadores da Produção Cientifica Institucional, disponibiliza uma tabela estatística registrando em tempo real a inserção de novos itens. Foi criado um metadado que contém um número único para cada integrante da comunidade científica do IPEN. Esse metadado se transformou em um filtro que ao ser acionado apresenta todos os trabalhos de um determinado autor independente das variáveis na forma de citação do seu nome.

A elaboração do projeto do RI do IPEN foi iniciado em novembro de 2013, colocado em operação interna em julho de 2014 e disponibilizado na Internet em junho de 2015. Utiliza o software livre Dspace, desenvolvido pelo Massachusetts Institute of Technology (MIT). Para descrição dos metadados adota o padrão Dublin Core. É compatível com o Protocolo de Arquivos Abertos (OAI) permitindo interoperabilidade com repositórios de âmbito nacional e internacional.

1. Portaria IPEN-CNEN/SP nº 387, que estabeleceu os princípios que nortearam a criação do RDI, clique aqui.


2. A experiência do Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares (IPEN-CNEN/SP) na criação de um Repositório Digital Institucional – RDI, clique aqui.

O Repositório Digital do IPEN é um equipamento institucional de acesso aberto, criado com o objetivo de reunir, preservar, disponibilizar e conferir maior visibilidade à Produção Científica publicada pelo Instituto, desde sua criação em 1956.

Operando, inicialmente como uma base de dados referencial o Repositório foi disponibilizado na atual plataforma, em junho de 2015. No Repositório está disponível o acesso ao conteúdo digital de artigos de periódicos, eventos, nacionais e internacionais, livros, capítulos, dissertações, teses e relatórios técnicos.

A elaboração do projeto do RI do IPEN foi iniciado em novembro de 2013, colocado em operação interna em julho de 2014 e disponibilizado na Internet em junho de 2015. Utiliza o software livre Dspace, desenvolvido pelo Massachusetts Institute of Technology (MIT). Para descrição dos metadados adota o padrão Dublin Core. É compatível com o Protocolo de Arquivos Abertos (OAI) permitindo interoperabilidade com repositórios de âmbito nacional e internacional.

O gerenciamento do Repositório está a cargo da Biblioteca do IPEN. Constam neste RI, até o presente momento 20.950 itens que tanto podem ser artigos de periódicos ou de eventos nacionais e internacionais, dissertações e teses, livros, capítulo de livros e relatórios técnicos. Para participar do RI-IPEN é necessário que pelo menos um dos autores tenha vínculo acadêmico ou funcional com o Instituto. Nesta primeira etapa de funcionamento do RI, a coleta das publicações é realizada periodicamente pela equipe da Biblioteca do IPEN, extraindo os dados das bases internacionais tais como a Web of Science, Scopus, INIS, SciElo além de verificar o Currículo Lattes. O RI-IPEN apresenta também um aspecto inovador no seu funcionamento. Por meio de metadados específicos ele está vinculado ao sistema de gerenciamento das atividades do Plano Diretor anual do IPEN (SIGEPI). Com o objetivo de fornecer dados numéricos para a elaboração dos indicadores da Produção Cientifica Institucional, disponibiliza uma tabela estatística registrando em tempo real a inserção de novos itens. Foi criado um metadado que contém um número único para cada integrante da comunidade científica do IPEN. Esse metadado se transformou em um filtro que ao ser acionado apresenta todos os trabalhos de um determinado autor independente das variáveis na forma de citação do seu nome.