Expansão dos Mecanismos de Aprendizado na Metodologia de Reconhecimento de Padrões de Defeitos em Sistemas de Bombeio Centrífugo Submerso

Resumo: O projeto “RPDBCS: Reconhecimento de Padrões de Defeitos em Sistemas de Bombeio Centrífugo Submerso” desenvolveu uma metodologia computacional para analisar dados característicos de vibrações de uma bomba centrífuga submersa (BCS), coletados em campo durante a fase de teste e aceitação do equipamento, e inferir automaticamente se esse equipamento se encontra em condições adequadas para ser colocado em operação. A metodologia desenvolvida foi fortemente baseada nos conhecimentos do Engenheiro Marcos Pellegrini Ribeiro, da Petrobrás.

Embora a metodologia desenvolvida atenda aos principais tipos de problemas identificados até aqui pelos especialistas da Petrobras, por não ser exata, ela está sujeita a eventuais falhas. Além disso, é sempre possível que certas condições não tenham sido levadas em conta porque simplesmente não ocorreram nos casos reais até o momento. Portanto, uma demanda existente é que a metodologia possa ser adaptada sempre que uma nova situação não prevista ocorra e a metodologia falhe ao inferir a falha ocorrida.

Este projeto visa utilizar e adaptar técnicas de aprendizado automático e aquisição de conhecimento da área de inteligência computacional para possibilitar a inclusão de novos conhecimentos à metodologia desenvolvida no referido projeto.

Data de início: 30/10/2014
Prazo (meses): 24

Participantes:

Papel	Nome
Coordenador	FLÁVIO MIGUEL VAREJÃO
Pesquisador	THIAGO OLIVEIRA DOS SANTOS
Pesquisador	VÍTOR ESTÊVÃO SILVA SOUZA
Pesquisador	THOMAS WALTER RAUBER