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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30123
Título: | Aplicação de aprendizado de máquina para proteção catódica em gasoduto |
Autor(es): | Soares, Gabriel Stankevix |
Orientador(es): | Lopes, Yuri Kaszubowski |
Palavras-chave: | Aprendizado do computador Gás natural Proteção catódica Machine learning Natural gas Cathodic protection |
Data do documento: | 8-Jan-2022 |
Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
Câmpus: | Dois Vizinhos |
Citação: | SOARES, Gabriel Stankevix. Aplicação de aprendizado de máquina para proteção catódica em gasoduto. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização em Ciência de Dados) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Dois Vizinhos, 2022. |
Resumo: | A proteção catódica é um método elétrico de prevenção de corrosão em estruturas metálicas. Em instalações de grande porte, como dutos enterrados, utiliza-se o sistema de proteção catódica do tipo corrente contínua para garantir esta proteção. Entretanto, existe a necessidade melhorar a eficiência operacional que proporcione a visibilidade e qualidade deste tipo de operação em tempo real para que melhore a segurança operacional, qualidade na distribuição e redução de custos. Este estudo propõe um modelo de predição para contribuir com as equipes de engenharia de automação e proteção catódica nas análises e manutenção das tubulações de gás natural. |
Abstract: | The Cathodic protection is an electrical method of preventing corrosion in metallic structures. In large installations, such as buried pipelines, a direct current type cathodic protection system is used to ensure this protection. However, there is a need to improve operational efficiency that provides visibility and quality of this type of operation in real time to improve operational safety, quality in distribution and cost reduction. This study proposes a prediction model to help automation and cathodic protection engineering teams in the analysis and maintenance of natural gas pipelines. |
URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30123 |
Aparece nas coleções: | DV - Ciência de Dados |
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