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Título: Caracterização e aplicação de sensores à fibra ótica no setor petroquímico
Autor(es): Terada, Galileu Godoy
Orientador(es): Muller, Márcia
Palavras-chave: Transdutores
Redes neurais (Computação)
Indústria petroquímica - Inovações tecnológicas
Engenharia elétrica
Transducers
Neural networks (Computer science)
Petroleum chemical industry - Technological innovations
Electric engineering
Data do documento: 12-Mar-2010
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Citação: TERADA, Galileu Godoy. Caracterização e aplicação de sensores à fibra ótica no setor petroquímico. 2010. 114 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2010.
Resumo: Este trabalho apresenta um estudo sobre o emprego de redes de período longo como transdutores aplicados ao setor petroquímico. Resultados são apresentados ilustrando as fases envolvidas na produção, caracterização, encapsulação e aplicação das redes de período longo. Utilizando o método de gravação ponto-a-ponto e luz ultravioleta, foram produzidas três redes de período longo. Foi proposta uma metodologia para encapsulação de redes capaz de agregar robustez e versatilidade ao sistema de medição. A rede encapsulada foi aplicada na análise de misturas de combustíveis e solventes. Foi observado que a sensibilidade da rede ao índice de refração externo não foi prejudicada pela encapsulação e que, além da proteção adicional contra danos externos, a reprodutibilidade da rede foi melhorada consideravelmente. Para as amostras empregadas, a melhoria na reprodutibilidade apresentou valores entre 40 % e 78 %. Finalmente, o desempenho da rede encapsulada foi verificado para análise da concentração de etanol em uma mistura etanol-água. Foi observado que a resposta da rede à concentração de etanol é não-linear e possui uma região de ambiguidade para amostras com concentração de etanol entre 60 % e 100 %. Para solucionar o problema da ambiguidade e determinar a concentração de etanol em misturas etanol-água, foram propostos quatro métodos baseados em redes neurais artificiais e sistemas fuzzy. O método com o melhor desempenho foi construído baseado em redes neurais artificiais e implementado de forma a correlacionar a resposta da LPG com a velocidade do som obtida para amostras com diferentes concentrações de etanol. O desvio máximo observado entre o valor da concentração de etanol em uma amostra em relação ao valor fornecido pela rede neural artificial foi de apenas 0,55%, com erro médio quadrático de 0,13%.
Abstract: This work shows the applicability of long period gratings as transducers in the petrochemical industry. Results are presented in order to illustrate the phases involved in the fabrication, characterization, encapsulation and application of the long period gratings. Three long period gratings were produced using the point-by-point technique based on the ultraviolet irradiation. An encapsulation methodology was proposed to improve the long period grating robustness and versatility. The encapsulated long period grating was applied to the fuel blends and solvents analysis. It was shown that the optical fiber device sensitivity for changes in the external refractive index is not affected by the encapsulation. In addition to the extra protection to external damages added by the encapsulation, the device reproducibility was considerably improved. For the employed samples this improvements range from 40 % to 78 %. Finally the transducer performance was assessed in the analysis of ethanol concentration in ethanol-water mixture. It was found that the long period grating response to the ethanol concentration is non-linear and presents an ambiguous behavior to samples with ethanol concentration ranging from 60 % to 100 %. Four different methods based on artificial neural networks and fuzzy inference systems were proposed to determine the ethanol concentration in ethanol-water mixtures. The method with the best performance was based on artificial neural networks, and implemented in order to correlate the LPG response with the sample’s sound velocity obtained to samples with different ethanol concentration. The maximum deviation observed between the sample’s ethanol concentration and the value provided by the artificial neural network was 0,55%, with mean squared error of 0.13 %.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/1293
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