Navegação Teses por assunto "system failure analysis"

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  • IPEN-DOC 12438

    SILVA, AUCYONE A. da . An integrated approach for plant monitoring and diagnosis using multiresolution wavelet analysis. 1997. Tese (Doutoramento) - The University of Tennessee, Knoxville. 221 p.

    Palavras-Chave: nuclear power plants; monitoring; system failure analysis; fourier transformation; wavelengths

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  • IPEN-DOC 21746

    CORREA, GUSTAVO P. . Aplicação do Método de Monte Carlo no estudo da atividade obtida em sistema de coincidências 4π(β,EC)-γ pelo Método da Discriminação com reposição / Application of the Monte Carlo Method to the study of the activity obtained in a 4π(β,EC)-γ coincidence system by the Discrimination with Reposition Method . 2015. Dissertação (Mestrado em Tecnologia Nuclear) - Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP, São Paulo. 64 p. Orientador: Mauro da Silva Dias. DOI: 10.11606/D.85.2016.tde-24032016-093628

    Abstract: O objetivo do presente trabalho foi o de estabelecer uma nova característica ao programa de Monte Carlo ESQUEMA, destinado a simular todo o processo de detecção em um sistema de coincidência 4π(β,EC)-γ e possibilitou o conhecimento antecipado do comportamento da atividade aparente da fonte radioativa como função da eficiência do detector 4π. Esta metodologia foi aplicada anteriormente para os casos onde a eficiência é variada pela colocação de absorvedores sobre a fonte radioativa ou variando-se o nível de discriminação eletrônica, com a exclusão completa das contagens abaixo deste nível. No presente trabalho, esta metodologia foi modificada com a inclusão dos eventos não coincidentes abaixo do nível de discriminação eletrônica, adotado para a via beta. Desta forma, a curva de extrapolação passa a ter um comportamento rigorosamente linear e o valor extrapolado corresponde a atividade da fonte radioativa, esperando-se obter uma melhor acurácia no seu valor. Esta alteração é inovadora e particularmente apropriada para ser aplicada ao caso de medidas com o Sistema de Coincidências por Software (SCS), desenvolvido recentemente pelo LMN. O trabalho consiste na modificação de um programa desenvolvido no LMN, denominado ESQUEMA, que leva em conta as características gerais de um esquema de desintegração complexo, incluindo-se os diversos tipos de transição, além das características experimentais do sistema de medidas por coincidência 4π(β,EC)-γ. Estas modificações permitem a obtenção das curvas de extrapolação, aplicando-se o método proposto de Discriminação com Reposição. O software MCNP5 é usado para simular o transporte de radiação. A simulação de Monte Carlo é comparada com valores experimentais para o radionuclídeo padronizados no LMN, o 111In .

    Palavras-Chave: system failure analysis; monte carlo method; fine structure; radioactivity; coincidence methods; particle discrimination; beta-delayed neutrons; gamma radiation

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  • 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

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  • IPEN-DOC 19002

    HARAGUCHI, MARCIO I. . Imageamento de equipamentos de processos industriais pela técnica de perfilagem por raios gama / Industrial process equipment troubleshooting with imaging technique improved gamma-ray absorption scans . 2013. Dissertação (Mestrado) - Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP, São Paulo. 108 p. Orientador: Wilson Aparecido Parejo Calvo. DOI: 10.11606/D.85.2013.tde-29052013-091534

    Abstract: A perfilagem de colunas por raios gama (column gamma scan) é uma técnica nuclear empregada para solucionar problemas em equipamentos de processos industriais, nas refinarias e petroquímicas. Consiste na utilização de uma fonte selada e um detector de radiação [NaI(Tl)], obtendo-se o perfil de densidade unidimensional (1D) do equipamento. Nas últimas décadas, ocorreram algumas melhorias na técnica de perfilagem, tais como, na digitalização contínua das informações e nos sistemas de detecção da radiação (wireless). Novos aplicativos melhoraram a qualidade da apresentação dos resultados. Entretanto, a condição da técnica não mudou drasticamente, desde sua criação. Seu resultado é simplesmente um gráfico 1D da densidade média, em função da altura do equipamento industrial. A tecnologia inovadora proposta neste trabalho de Mestrado utiliza a reconstrução tomográfica industrial, via algoritmos iterativos derivados da ART (Algebraic Reconstruction Technique) e do MART (Multiplicative Algebraic Reconstruction Technique), para apresentar o resultado de perfilagem como uma imagem bidimensional (2D) da distribuição de densidade, ao invés de um gráfico 1D. Nitidamente, uma imagem 2D possui mais informações técnicas do equipamento em análise, permitindo um avanço na tecnologia de ensaios não destrutivos (END). Assim, muitos problemas operacionais não detectáveis em equipamentos de processos industriais podem ser descobertos e solucionados de forma on-line, usando-se o imageamento 2D. Esta tecnologia permitiu que um pedido de patente fosse depositado junto ao Instituto Nacional de Propriedade Industrial (INPI).

    Palavras-Chave: equipment; industrial plants; image scanners; gasers; system failure analysis; repair; control equipment; nondestructive testing

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  • IPEN-DOC 11510

    MASOTTI, PAULO H.F. . Metodologia de monitoração e diagnóstico automatizado de rolamentos utilizando lógica paraconsistente, transformada de Wavelet e processamento de sinais digitais. 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-28052007-165556

    Abstract: A área de monitoração e diagnóstico vem apresentando um acentuado desenvolvimento nos últimos anos com a introdução de novas técnicas de diagnóstico bem como vem contando com a contribuição dos computadores no processamento das informações e das técnicas de diagnósticos. A contribuição da inteligência artificial na automatização do diagnóstico de defeito vem se desenvolvendo continuamente e a crescente automação na indústria vêm de encontro a estas novas técnicas. Na área nuclear, é crescente a preocupação com a segurança nas instalações, e têm sido procuradas técnicas mais eficazes para aumentar o nível de segurança [59]. Algumas usinas nucleares já possuem instaladas, em algumas máquinas, sensores que permitem a verificação de suas condições operacionais. Desta forma, este trabalho também pode colaborar nesta área, ajudando no diagnóstico das condições de operação das máquinas, mais especificamente, no diagnóstico das condições dos rolamentos. O principal objetivo deste trabalho é detectar e classificar os tipos de defeitos apresentados pelos rolamentos analisados e para tal desenvolveu-se uma nova técnica de extração de característica dos sinais de aceleração, baseando-se no Zero Crossing da Transformada de Wavelet contribuindo com o desenvolvimento desta dinâmica área. Como técnica de inteligência artificial foi utilizada a Lógica Paraconsistente Anotada com dois valores (LPA2v), oferecendo a sua contribuição na automação do diagnóstico de defeitos, pois esta lógica pode tratar inclusive de resultados contraditórios que as técnicas de extração de características possam apresentar. Foi desenvolvido um programa de computador onde varias técnicas de extração de características foram utilizadas para realização de diagnóstico das condições de operação dos rolamentos. Este programa foi testado através de dados experimentais obtidas em uma bancada de ensaios para rolamentos onde defeitos previamente conhecidos foram utilizados para avaliar o desempenho das novas técnicas utilizadas. Este trabalho também se concentrou na identificação de defeitos em sua fase inicial procurando utilizar acelerômetros, pois são sensores robustos, de baixo custo e facilmente encontrados na indústria em geral. Os resultados deste trabalho foram obtidos através da utilização de um banco de dados experimental e verificou-se que os resultados de diagnósticos de defeitos mostraramse bons para defeitos em fase inicial.

    Palavras-Chave: roller bearings; mechanical vibrations; defects; monitoring; system failure analysis; automation; fourier transformation; fuzzy logic; signals; experimental data

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  • IPEN-DOC 26638

    MORAES, DAVI A. . Planta experimental para monitoração e diagnóstico de falhas utilizando inteligência artificial / Experimental plant for monitoring and fault diagnostic using artificial intelligence . 2019. Tese (Doutorado em Tecnologia Nuclear) - Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP, São Paulo. 162 p. Orientador: Iraci Martinez Pereira Gonçalves. DOI: 10.11606/T.85.2020.tde-03022020-110813

    Abstract: Neste trabalho foi desenvolvida uma planta experimental inspirada em um reator nuclear de potência do tipo PWR e posterior aplicação de Inteligência Artificial na Monitoração e Diagnóstico de Falhas, por meio dos métodos GMDH (Group Method of Data Handling) e RNA (Redes Neurais Artificiais). Com a planta experimental, tornou-se possível aplicar conceitos inovadores de modelagem de sistemas (Digital Twin) on line para a monitoração e diagnóstico de falhas individuais e/ou combinadas. Conclui-se que, embora ambos os sistemas de monitoração apresentaram resultados satisfatórios, o GMDH demonstrou um melhor desempenho em relação às Redes Neurais, pois além de apresentar valores de desvios médios menores do que o modelo utilizando Redes Neurais, foi possível realizar a monitoração de todas as variáveis, enquanto que utilizando Redes Neurais não foi possível monitorar as variáveis de potência do aquecedor, nível, e potência e vazões das bombas. A inserção de falhas em uma ou mais variáveis de temperatura, repercutiu na estimativa da rede para as demais variáveis, porém não impediu que o Sistema de Monitoração identificasse a falha. Para determinar o comportamento do Sistema de Monitoração com falhas múltiplas, foram aplicadas falhas simultâneas nos sensores de temperatura.

    Palavras-Chave: variational methods; mathematical models; numerical solution; artificial intelligence; genetic algorithms; neural networks; computerized simulation; system failure analysis; sensors; temperature distribution; medicinal plants; diagnosis; diagnostic techniques; diagnostic uses

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Exemplo:

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

Autor: Maprelian

Título: loss of coolant

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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.

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